Untuk mengekstrak label secara pemrograman daripada imej menggunakan Python dan API Vision, anda boleh memanfaatkan keupayaan berkuasa API Google Cloud Vision. API Visi menyediakan set komprehensif ciri analisis imej, termasuk pengesanan label, yang membolehkan anda mengenal pasti dan mengekstrak label secara automatik daripada imej.
Untuk bermula, anda perlu menyediakan projek Google Cloud dan mendayakan Vision API. Sebaik sahaja anda melakukannya, anda boleh memasang perpustakaan Python yang diperlukan dengan menjalankan arahan berikut:
python pip install google-cloud-vision
Seterusnya, anda perlu mengesahkan aplikasi anda untuk mengakses API Visi. Anda boleh melakukan ini dengan mencipta kunci akaun perkhidmatan dan menetapkan pembolehubah persekitaran `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` untuk menghala ke laluan fail kunci. Ini boleh dilakukan menggunakan kod berikut:
python import os from google.cloud import vision os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/service_account_key.json'
Kini, anda boleh menggunakan API Visi untuk mengekstrak label secara pemrograman daripada imej. Coretan kod berikut menunjukkan cara melakukan ini:
python def extract_labels(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.label_detection(image=image) labels = response.label_annotations extracted_labels = [label.description for label in labels] return extracted_labels
Dalam kod ini, kami mula-mula mencipta contoh kelas `ImageAnnotatorClient` daripada perpustakaan `google.cloud.vision`. Kami kemudian membaca fail imej, mencipta objek `Imej` daripada kandungan fail dan menghantarnya ke API Visi untuk pengesanan label. Respons API mengandungi senarai anotasi label, yang daripadanya kami mengeluarkan perihalan label.
Anda kini boleh memanggil fungsi `extract_labels` dengan menghantar laluan ke fail imej yang anda ingin analisis. Ia akan mengembalikan senarai label yang diekstrak daripada imej.
python image_path = '/path/to/image.jpg' labels = extract_labels(image_path) print(labels)
Ini akan mengeluarkan label yang diekstrak daripada imej.
plaintext ['cat', 'animal', 'whiskers', 'small to medium-sized cats', 'mammal']
API Visi menggunakan model pembelajaran mesin lanjutan untuk menganalisis imej dan mengenal pasti objek, pemandangan dan ciri visual yang lain. Ia boleh mengesan pelbagai label dengan tepat, menjadikannya alat yang berharga untuk pelbagai aplikasi seperti klasifikasi imej, penyederhanaan kandungan dan carian visual.
Untuk mengekstrak label secara pemrograman daripada imej menggunakan Python dan API Vision, anda perlu menyediakan projek Google Cloud, mendayakan API Vision, memasang perpustakaan Python yang diperlukan, mengesahkan aplikasi anda dan kemudian menggunakan API Vision untuk melaksanakan pengesanan label pada imej. Label yang diekstrak boleh digunakan untuk analisis lanjut atau untuk meningkatkan pemahaman kandungan imej.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai API Penglihatan Google EITC/AI/GVAPI:
- Apakah beberapa kategori yang dipratentukan untuk pengecaman objek dalam Google Vision API?
- Adakah API Google Vision mendayakan pengecaman muka?
- Bagaimanakah teks paparan boleh ditambahkan pada imej apabila melukis sempadan objek menggunakan fungsi "draw_vertices"?
- Apakah parameter kaedah "draw.line" dalam kod yang disediakan dan bagaimana ia digunakan untuk melukis garisan antara nilai bucu?
- Bagaimanakah perpustakaan bantal boleh digunakan untuk melukis sempadan objek dalam Python?
- Apakah tujuan fungsi "draw_vertices" dalam kod yang disediakan?
- Bagaimanakah API Google Vision boleh membantu dalam memahami bentuk dan objek dalam imej?
- Bagaimanakah pengguna boleh meneroka imej yang serupa secara visual yang disyorkan oleh API?
- Apakah elemen berbeza yang disediakan dalam objek tindak balas ciri pengesanan web API Google Vision?
- Bagaimanakah ciri Pengesanan Web membantu dalam menjana teg untuk imej yang dimuat naik?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam API Google Vision EITC/AI/GVAPI