Proces označavanja slika pomoću Google Vision API-ja uključuje nekoliko koraka koji olakšavaju otkrivanje i prepoznavanje različitih objekata, scena i teksta unutar slike. Ovaj moćni alat koristi napredne algoritme mašinskog učenja kako bi pružio precizne i efikasne mogućnosti označavanja. U ovom odgovoru navest ću korake uključene u označavanje slika pomoću Google Vision API-ja, pružajući sveobuhvatno i didaktičko objašnjenje.
Korak 1: Postavite Google Cloud Vision API
Za početak morate postaviti Google Cloud Vision API. Ovo uključuje kreiranje projekta u Google Cloud Console, omogućavanje Vision API-ja i dobijanje API ključa. Slijedite dokumentaciju koju je dao Google da izvršite ove početne korake podešavanja.
Korak 2: Ovjerite svoje zahtjeve
Nakon što postavite Vision API, potrebno je da potvrdite autentičnost svojih zahtjeva. Ovo se može učiniti uključivanjem vašeg API ključa u svaki zahtjev, osiguravajući da API može identificirati i ovlastiti vaš pristup. Ovaj korak provjere autentičnosti je ključan za osiguranje sigurnosti i integriteta vašeg procesa označavanja slika.
Korak 3: Pošaljite sliku za označavanje
Nakon provjere autentičnosti, možete poslati sliku Vision API-ju radi označavanja. Možete direktno dati datoteku slike ili odrediti javno dostupan URL slike. Vision API podržava različite formate slika, kao što su JPEG, PNG i GIF. Važno je napomenuti da veličina slike ne smije prelaziti 4 megapiksela (4 miliona piksela) za uspješnu obradu.
Korak 4: Analizirajte sliku
Nakon što se slika pošalje Vision API-ju, sljedeći korak je da je analizirate. API nudi širok spektar opcija za analizu slika, uključujući otkrivanje etiketa, detekciju teksta, detekciju lica i još mnogo toga. U ovom slučaju fokusiramo se na otkrivanje etiketa, što uključuje identifikaciju i opisivanje objekata i scena prisutnih na slici.
Korak 5: Dohvatite otkrivene naljepnice
Nakon što je analiza završena, možete dohvatiti otkrivene oznake iz Vision API odgovora. Oznake predstavljaju objekte ili scene koje su prepoznate na slici. Svaka oznaka ima opis i rezultat pouzdanosti povezan s njom. Opis pruža tekstualni prikaz prepoznatog objekta ili scene, dok ocjena pouzdanosti ukazuje na nivo sigurnosti u detekciji.
Korak 6: Iskoristite etikete
Nakon što preuzmete naljepnice, možete ih koristiti na različite načine u skladu sa zahtjevima vaše aplikacije. Na primjer, možete koristiti oznake da kategorizirate i organizirate slike u bazi podataka, poboljšate funkcionalnost pretraživanja ili generišete metapodatke za zadatke klasifikacije slika. Oznake pružaju vrijedan uvid u sadržaj slika, omogućavajući vam da izvučete značajne informacije i poboljšate svoje radne procese obrade slika.
Proces označavanja slika pomoću Google Vision API-ja uključuje postavljanje API-ja, provjeru autentičnosti zahtjeva, slanje slike za označavanje, analizu slike, preuzimanje otkrivenih oznaka i njihovo korištenje prema potrebama vaše aplikacije. Ovaj moćni alat koristi mogućnosti mašinskog učenja da obezbedi tačno i efikasno označavanje slika, otvarajući širok spektar mogućnosti za analizu i razumevanje slike.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Koje su neke unaprijed definirane kategorije za prepoznavanje objekata u Google Vision API-ju?
- Omogućava li Google Vision API prepoznavanje lica?
- Kako se prikazni tekst može dodati slici kada crtate granice objekta koristeći funkciju "draw_vertices"?
- Koji su parametri metode "draw.line" u datom kodu i kako se koriste za crtanje linija između vrijednosti vrhova?
- Kako se biblioteka jastuka može koristiti za crtanje granica objekata u Pythonu?
- Koja je svrha funkcije "draw_vertices" u datom kodu?
- Kako Google Vision API može pomoći u razumijevanju oblika i objekata na slici?
- Kako korisnici mogu istražiti vizualno slične slike koje preporučuje API?
- Koji su različiti elementi navedeni u objektu odgovora funkcije za otkrivanje weba Google Vision API-ja?
- Kako funkcija Web Detection pomaže u generiranju oznaka za otpremljene slike?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GVAPI Google Vision API-ju