Da bismo izdvojili informacije o orijentiru iz objekta odgovora napomene u kontekstu napredne funkcije razumijevanja slika Google Vision API-ja za otkrivanje orijentira, moramo koristiti relevantna polja i metode koje pruža API. Objekt odgovora napomene je JSON struktura koja sadrži različita svojstva i vrijednosti povezane s rezultatima analize slike.
Prvo, moramo osigurati da je slika uspješno obrađena od strane API-ja i da objekt odgovora sadrži potrebne informacije. Ovo se može učiniti provjerom polja "status" objekta odgovora. Ako je status "OK", to znači da je analiza slike bila uspješna i da možemo nastaviti s izdvajanjem informacija o orijentiru.
Informacijama o orijentiru se može pristupiti iz polja "landmarkAnnotations" objekta odgovora. Ovo polje je niz napomena, gdje svaka bilješka predstavlja otkriveni orijentir na slici. Svaka bilješka orijentira sadrži nekoliko svojstava, uključujući lokaciju, opis i rezultat.
Svojstvo "location" pruža koordinate okvira za granični okvir otkrivenog orijentira. Ove koordinate određuju poziciju i veličinu orijentira unutar slike. Analizom ovih koordinata možemo odrediti tačnu lokaciju orijentira.
Svojstvo "description" pruža tekstualni opis orijentira. Ovaj opis se može koristiti za identifikaciju orijentira i pružanje dodatnog konteksta korisniku. Na primjer, ako API otkrije Ajfelov toranj na slici, svojstvo opisa može sadržavati tekst "Ajfelov toranj".
Svojstvo "score" predstavlja ocjenu pouzdanosti API-ja u otkrivanju orijentira. Ovaj rezultat je vrijednost između 0 i 1, gdje veći rezultat ukazuje na viši nivo pouzdanosti. Analizom ove ocjene možemo ocijeniti pouzdanost otkrivenog orijentira.
Da bismo izdvojili informacije o orijentiru iz objekta odgovora na anotaciju, možemo iterirati niz "landmarkAnnotations" i pristupiti relevantnim svojstvima za svaku napomenu. Zatim možemo pohraniti ili obraditi ove informacije prema potrebi za dalju analizu ili prikaz.
Evo primjera isječka koda u Pythonu koji pokazuje kako izdvojiti informacije o orijentiru iz objekta odgovora napomene koristeći klijentsku biblioteku Google Cloud Vision API:
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)
U ovom primjeru, funkcija `extract_landmark_info` uzima objekt odgovora na komentare kao ulaz i iterira kroz niz `landmark_annotations`. Zatim izdvaja i ispisuje informacije o orijentiru za svaku napomenu, uključujući opis, lokaciju i rezultat.
Prateći ovaj pristup, možemo efikasno izdvojiti informacije o orijentiru iz objekta odgovora napomene koji pruža napredna funkcija razumijevanja slika Google Vision API-ja za otkrivanje orijentira.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredno razumijevanje slika:
- Koje su neke unaprijed definirane kategorije za prepoznavanje objekata u Google Vision API-ju?
- Koji je preporučeni pristup za korištenje funkcije detekcije sigurnog pretraživanja u kombinaciji s drugim tehnikama moderiranja?
- Kako možemo pristupiti i prikazati vrijednosti vjerovatnoće za svaku kategoriju u napomeni za sigurno pretraživanje?
- Kako možemo dobiti napomenu o sigurnom pretraživanju koristeći Google Vision API u Pythonu?
- Kojih je pet kategorija uključenih u funkciju otkrivanja sigurnog pretraživanja?
- Kako funkcija sigurnog pretraživanja Google Vision API-ja otkriva eksplicitan sadržaj unutar slika?
- Kako možemo vizualno identificirati i istaknuti otkrivene objekte na slici pomoću biblioteke jastuka?
- Kako možemo organizirati ekstrahirane informacije o objektu u tabelarnom formatu koristeći pandas okvir podataka?
- Kako možemo izdvojiti sve komentare objekata iz odgovora API-ja?
- Koje biblioteke i programski jezik se koriste za demonstraciju funkcionalnosti Google Vision API-ja?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Naprednom razumijevanju slika