Untuk mengekstrak maklumat mercu tanda daripada objek tindak balas anotasi dalam konteks ciri pemahaman imej termaju Google Vision API untuk mengesan tanda tempat, kami perlu menggunakan medan dan kaedah berkaitan yang disediakan oleh API. Objek tindak balas anotasi ialah struktur JSON yang mengandungi pelbagai sifat dan nilai yang berkaitan dengan hasil analisis imej.
Pertama, kita perlu memastikan bahawa imej telah berjaya diproses oleh API dan objek tindak balas mengandungi maklumat yang diperlukan. Ini boleh dilakukan dengan menyemak medan "status" objek respons. Jika status adalah "OK", ini menunjukkan bahawa analisis imej telah berjaya dan kami boleh meneruskan dengan mengekstrak maklumat mercu tanda.
Maklumat mercu tanda boleh diakses daripada medan "landmarkAnnotations" objek respons. Medan ini ialah tatasusunan anotasi, di mana setiap anotasi mewakili tanda tempat yang dikesan dalam imej. Setiap anotasi tanda tempat mengandungi beberapa sifat, termasuk lokasi, perihalan dan skor.
Harta "lokasi" menyediakan koordinat kotak sempadan tanda tempat yang dikesan. Koordinat ini menentukan kedudukan dan saiz tanda tempat dalam imej. Dengan menganalisis koordinat ini, kita boleh menentukan lokasi tepat mercu tanda tersebut.
Sifat "perihalan" menyediakan penerangan teks tentang tanda tempat. Penerangan ini boleh digunakan untuk mengenal pasti tanda tempat dan menyediakan konteks tambahan kepada pengguna. Contohnya, jika API mengesan Menara Eiffel dalam imej, sifat perihalan mungkin mengandungi teks "Menara Eiffel".
Sifat "skor" mewakili skor keyakinan API dalam mengesan tanda tempat. Skor ini ialah nilai antara 0 dan 1, di mana skor yang lebih tinggi menunjukkan tahap keyakinan yang lebih tinggi. Dengan menganalisis skor ini, kami boleh menilai kebolehpercayaan tanda tempat yang dikesan.
Untuk mengekstrak maklumat mercu tanda daripada objek tindak balas anotasi, kami boleh mengulangi tatasusunan "landmarkAnnotations" dan mengakses sifat yang berkaitan untuk setiap anotasi. Kami kemudiannya boleh menyimpan atau memproses maklumat ini seperti yang diperlukan untuk analisis atau paparan selanjutnya.
Berikut ialah coretan kod contoh dalam Python yang menunjukkan cara mengekstrak maklumat mercu tanda daripada objek tindak balas anotasi menggunakan pustaka klien API Google Cloud Vision:
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)
Dalam contoh ini, fungsi `extract_landmark_info` mengambil objek tindak balas anotasi sebagai input dan berulang melalui tatasusunan `landmark_annotations`. Ia kemudian mengekstrak dan mencetak maklumat mercu tanda untuk setiap anotasi, termasuk perihalan, lokasi dan skor.
Dengan mengikuti pendekatan ini, kami boleh mengekstrak maklumat mercu tanda dengan berkesan daripada objek tindak balas anotasi yang disediakan oleh ciri pemahaman imej lanjutan API Google Vision untuk mengesan tanda tempat.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pemahaman gambar lanjutan:
- Apakah beberapa kategori yang dipratentukan untuk pengecaman objek dalam Google Vision API?
- Apakah pendekatan yang disyorkan untuk menggunakan ciri pengesanan carian selamat dalam kombinasi dengan teknik penyederhanaan lain?
- Bagaimanakah kita boleh mengakses dan memaparkan nilai kemungkinan untuk setiap kategori dalam anotasi carian selamat?
- Bagaimanakah kita boleh mendapatkan anotasi carian selamat menggunakan API Google Vision dalam Python?
- Apakah lima kategori yang disertakan dalam ciri pengesanan carian selamat?
- Bagaimanakah ciri carian selamat API Google Vision mengesan kandungan eksplisit dalam imej?
- Bagaimanakah kita boleh mengenal pasti secara visual dan menyerlahkan objek yang dikesan dalam imej menggunakan perpustakaan bantal?
- Bagaimanakah kita boleh menyusun maklumat objek yang diekstrak dalam format jadual menggunakan bingkai data panda?
- Bagaimanakah kita boleh mengekstrak semua anotasi objek daripada respons API?
- Apakah perpustakaan dan bahasa pengaturcaraan yang digunakan untuk menunjukkan kefungsian API Google Vision?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam pemahaman imej lanjutan