Python болон Vision API ашиглан зурагнаас шошгыг программчлан гаргаж авахын тулд та Google Cloud Vision API-ийн хүчирхэг чадамжийг ашиглах боломжтой. Vision API нь шошгыг илрүүлэх зэрэг дүрсний шинжилгээний иж бүрэн функцуудыг хангадаг бөгөөд энэ нь таныг зургаас автоматаар таних, шошгыг задлах боломжийг олгодог.
Эхлэхийн тулд та Google Cloud төслийг тохируулж, Vision API-г идэвхжүүлэх хэрэгтэй. Үүнийг хийснийхээ дараа та дараах тушаалыг ажиллуулж шаардлагатай Python сангуудыг суулгаж болно.
python pip install google-cloud-vision
Дараа нь та Vision API-д хандахын тулд програмаа баталгаажуулах шаардлагатай. Та үйлчилгээний бүртгэлийн түлхүүр үүсгэж, `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` орчны хувьсагчийг түлхүүр файлын зам руу чиглүүлэхээр тохируулснаар үүнийг хийж болно. Үүнийг дараах кодыг ашиглан хийж болно.
python import os from google.cloud import vision os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/service_account_key.json'
Одоо та Vision API-г ашиглан зурагнаас шошгыг програмаар гаргаж авах боломжтой. Дараах кодын хэсэг үүнийг хэрхэн хийхийг харуулж байна:
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
Энэ кодонд бид эхлээд `google.cloud.vision` номын сангаас `ImageAnnotatorClient` ангийн жишээг үүсгэнэ. Дараа нь бид зургийн файлыг уншиж, файлын агуулгаас `Image` объект үүсгэж, шошгыг илрүүлэх зорилгоор Vision API руу илгээнэ. API хариулт нь шошгоны тайлбаруудын жагсаалтыг агуулдаг бөгөөд үүнээс бид шошгоны тайлбарыг гаргаж авдаг.
Та одоо дүн шинжилгээ хийхийг хүсэж буй зургийн файлын замыг дамжуулснаар `extract_labels` функцийг дуудаж болно. Энэ нь зурагнаас гаргаж авсан шошгуудын жагсаалтыг буцаана.
python image_path = '/path/to/image.jpg' labels = extract_labels(image_path) print(labels)
Энэ нь зурагнаас гаргаж авсан шошгуудыг гаргах болно.
plaintext ['cat', 'animal', 'whiskers', 'small to medium-sized cats', 'mammal']
Vision API нь зурагт дүн шинжилгээ хийх, объект, үзэгдэл болон бусад харааны онцлогуудыг тодорхойлоход дэвшилтэт машин сургалтын загваруудыг ашигладаг. Энэ нь өргөн хүрээний шошгыг нарийн илрүүлж чаддаг тул зургийн ангилал, контентыг зохицуулах, визуал хайлт зэрэг төрөл бүрийн хэрэглээнд үнэ цэнэтэй хэрэгсэл болгодог.
Python болон Vision API ашиглан зурагнаас шошгыг программчлан гаргаж авахын тулд та Google Cloud төслийг тохируулж, Vision API-г идэвхжүүлж, шаардлагатай Python сангуудыг суулгаж, програмаа баталгаажуулж, дараа нь Vision API-г ашиглан шошгыг илрүүлэх хэрэгтэй. зургууд. Олж авсан шошго нь цаашдын дүн шинжилгээ хийх эсвэл зургийн агуулгын талаарх ойлголтыг сайжруулахад ашиглагдаж болно.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Google Vision API-д объект танихад зориулсан урьдчилан тодорхойлсон ангилал юу вэ?
- Google Vision API нь царай таних боломжийг идэвхжүүлдэг үү?
- "Draw_vertices" функцийг ашиглан объектын хүрээ зурах үед дэлгэцийн текстийг зураг дээр хэрхэн нэмэх вэ?
- Өгөгдсөн код дахь "draw.line" аргын параметрүүд юу вэ, тэдгээрийг оройн утгуудын хооронд шугам татахад хэрхэн ашигладаг вэ?
- Python дээр объектын хүрээ зурахад дэрний санг хэрхэн ашиглах вэ?
- Өгөгдсөн кодын "draw_ortices" функцийн зорилго юу вэ?
- Google Vision API нь зураг дээрх дүрс, объектыг ойлгоход хэрхэн туслах вэ?
- Хэрэглэгчид API-аас санал болгосон ижил төстэй зургуудыг хэрхэн судлах вэ?
- Google Vision API-ийн вэб илрүүлэх функцийн хариу объектод ямар өөр өөр элементүүд байгаа вэ?
- Вэб илрүүлэх функц нь байршуулсан зургийн шошго үүсгэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
EITC/AI/GVAPI Google Vision API-ээс илүү олон асуулт, хариултыг харна уу
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GVAPI Google Vision API (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Зургийг шошголох (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Шошгыг илрүүлэх (холбогдох сэдэв рүү оч)
- Шалгалтын тойм