Ha a Google Vision API speciális képmegértési funkciójával összefüggésben a tájékozódási pontok információinak kinyeréséhez a megjegyzésválasz objektumból kívánunk kinyerni a tájékozódási pontokat, használnunk kell az API által biztosított megfelelő mezőket és módszereket. Az annotációs válaszobjektum egy JSON-struktúra, amely a képelemzési eredményekhez kapcsolódó különféle tulajdonságokat és értékeket tartalmaz.
Először is meg kell győződnünk arról, hogy az API sikeresen feldolgozta a képet, és a válaszobjektum tartalmazza a szükséges információkat. Ezt a válaszobjektum "státusz" mezőjének ellenőrzésével tehetjük meg. Ha az állapot "OK", az azt jelzi, hogy a képelemzés sikeres volt, és folytathatjuk a mérföldkő információ kinyerését.
A tereptárgy információ a válaszobjektum "landmarkAnnotations" mezőjéből érhető el. Ez a mező annotációk tömbje, ahol minden megjegyzés egy észlelt tereptárgyat jelöl a képen. Minden iránypont megjegyzés több tulajdonságot tartalmaz, beleértve a helyet, a leírást és a pontszámot.
A "location" tulajdonság megadja az észlelt tereptárgy határolódobozának koordinátáit. Ezek a koordináták határozzák meg a tájékozódási pont helyzetét és méretét a képen belül. Ezeket a koordinátákat elemezve meg tudjuk határozni a tereptárgy pontos helyét.
A "leírás" tulajdonság szöveges leírást ad a tereptárgyról. Ez a leírás használható a tereptárgy azonosítására és további kontextus biztosítására a felhasználó számára. Például, ha az API észleli az Eiffel-tornyot egy képen, a leírás tulajdonság tartalmazhatja az „Eiffel-torony” szöveget.
A "score" tulajdonság az API megbízhatósági pontszámát jelenti a tereptárgy észlelésében. Ez a pontszám 0 és 1 közötti érték, ahol a magasabb pontszám magasabb megbízhatósági szintet jelent. Ennek a pontszámnak az elemzésével felmérhetjük az észlelt tereptárgy megbízhatóságát.
A mérföldkő információinak a megjegyzés válaszobjektumból való kinyeréséhez ismételhetjük a "landmarkAnnotations" tömböt, és hozzáférhetünk az egyes megjegyzések vonatkozó tulajdonságaihoz. Ezt az információt ezután szükség szerint tárolhatjuk vagy feldolgozhatjuk további elemzéshez vagy megjelenítéshez.
Íme egy példa kódrészlet a Pythonban, amely bemutatja, hogyan lehet kinyerni a tájékozódási pont információit a kommentár-válasz objektumból a Google Cloud Vision API ügyfélkönyvtár segítségével:
python from google.cloud import vision def extract_landmark_info(response): if response.status == 'OK': for annotation in response.landmark_annotations: location = annotation.location description = annotation.description score = annotation.score # Process the landmark information as needed print(f"Landmark: {description}") print(f"Location: {location}") print(f"Score: {score}n") else: print('Image analysis failed.') # Assuming you have already authenticated and created a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # Assuming you have an image file 'image.jpg' to analyze with open('image.jpg', 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.landmark_detection(image=image) extract_landmark_info(response)
Ebben a példában az "extract_landmark_info" függvény a megjegyzés válaszobjektumát veszi be bemenetként, és a "landmark_annotations" tömbön keresztül iterál. Ezután kivonja és kinyomtatja az egyes megjegyzésekhez tartozó iránypont információkat, beleértve a leírást, a helyet és a pontszámot.
Ezt a megközelítést követve hatékonyan kinyerhetjük a tereptárgyakkal kapcsolatos információkat a Google Vision API fejlett képfelismerési funkciója által biztosított megjegyzések válaszobjektumából a tereptárgyak észleléséhez.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Fejlett képmegértés:
- Milyen előre meghatározott kategóriák vannak az objektumfelismeréshez a Google Vision API-ban?
- Mi a javasolt megközelítés a biztonságos keresés észlelési funkciójának más moderálási technikákkal kombinálva történő használatához?
- Hogyan érhetjük el és jeleníthetjük meg az egyes kategóriák valószínűségi értékeit a biztonságos keresési megjegyzésben?
- Hogyan szerezhetjük meg a biztonságos keresési megjegyzést a Google Vision API használatával a Pythonban?
- Milyen öt kategória található a biztonságos keresés észlelési funkciójában?
- Hogyan észleli a Google Vision API biztonságos keresési funkciója az explicit tartalmat a képeken?
- Hogyan tudjuk vizuálisan azonosítani és kiemelni az észlelt tárgyakat egy képen a párnakönyvtár segítségével?
- Hogyan rendezhetjük a kinyert objektuminformációkat táblázatos formátumba a panda adatkeret segítségével?
- Hogyan nyerhetjük ki az összes objektum annotációt az API válaszából?
- Milyen könyvtárakat és programozási nyelvet használnak a Google Vision API működésének bemutatására?
További kérdések és válaszok a Speciális képértelmezés részben