API Google Vision ialah alat pemahaman imej lanjutan yang membolehkan pembangun menyepadukan keupayaan pengecaman imej yang berkuasa ke dalam aplikasi mereka. Ia menyediakan pelbagai ciri, termasuk pengesanan objek, pengecaman muka, pengekstrakan teks dan banyak lagi. Untuk menunjukkan kefungsian API Google Vision, pembangun boleh menggunakan pelbagai perpustakaan dan bahasa pengaturcaraan.
Salah satu bahasa pengaturcaraan popular yang digunakan untuk berinteraksi dengan Google Vision API ialah Python. Python terkenal dengan kesederhanaan, kebolehbacaan dan sokongan perpustakaan yang meluas, menjadikannya pilihan yang ideal untuk pembangun. Untuk mengakses API Google Vision menggunakan Python, pembangun boleh menggunakan Pustaka Pelanggan Awan Google rasmi untuk Python. Pustaka ini menyediakan satu set API peringkat tinggi yang memudahkan proses berinteraksi dengan API, menjadikannya lebih mudah untuk melaksanakan tugas seperti memuat naik imej, membuat permintaan API dan mendapatkan semula hasil.
Berikut ialah contoh cara menggunakan Pustaka Pelanggan Awan Google untuk Python untuk menunjukkan kefungsian API Google Vision:
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
Dalam contoh ini, kami mula-mula mengimport modul yang diperlukan daripada Pustaka Pelanggan Awan Google untuk Python. Kami kemudian membuat instantiate objek pelanggan yang akan digunakan untuk membuat permintaan API. Seterusnya, kami menentukan fail imej yang ingin kami anotasikan dan memuatkannya ke dalam ingatan. Akhir sekali, kami membuat permintaan API untuk pengesanan objek dan mendapatkan semula objek yang dikesan bersama-sama dengan skor keyakinan mereka.
Selain daripada Python, bahasa pengaturcaraan lain seperti Java, Node.js dan Go juga boleh digunakan untuk berinteraksi dengan Google Vision API. Google menyediakan perpustakaan pelanggan untuk bahasa ini juga, menjadikannya lebih mudah bagi pembangun untuk menyepadukan API ke dalam aplikasi mereka.
Untuk menunjukkan kefungsian API Google Vision, pembangun boleh menggunakan pelbagai perpustakaan dan bahasa pengaturcaraan. Python, dengan Pustaka Pelanggan Awan Google untuk Python, ialah pilihan yang popular kerana kesederhanaan dan sokongan perpustakaan yang meluas. Walau bagaimanapun, bahasa lain seperti Java, Node.js dan Go turut disokong oleh perpustakaan klien Google.
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?
- Bagaimanakah API Google Vision melaksanakan pengesanan dan penyetempatan objek dalam imej?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam pemahaman imej lanjutan