Da bismo dohvatili dominantne boje na slici pomoću Vision API klijenta, možemo koristiti funkciju otkrivanja svojstava slike koju pruža Google Vision API. Ovaj moćan alat nam omogućava da analiziramo i razumijemo vizualni sadržaj slike, uključujući identifikaciju prisutnih dominantnih boja.
Prvi korak je postavljanje Vision API klijenta i autentifikacija naših zahtjeva. Kada to uradimo, možemo poslati sliku API-ju na analizu. API podržava različite formate slika kao što su JPEG, PNG i GIF.
Da bismo dobili dominantne boje, moramo iskoristiti funkciju `imagePropertiesAnnotation` API-ja. Ova funkcija nam pruža informacije o bojama prisutnim na slici, uključujući dominantne boje. Dominantne boje su predstavljene njihovim RGB vrijednostima i rangirane su na osnovu njihove prevalencije na slici.
Kada postavljamo zahtjev API-ju, moramo specificirati parametar `features` kao `IMAGE_PROPERTIES`. Ovo govori API-ju da želimo izdvojiti svojstva slike, uključujući dominantne boje. Evo primjera kako možemo uputiti API poziv koristeći Python:
python import base64 from google.cloud import vision def get_dominant_colors(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) features = [vision.Feature(type_=vision.Feature.Type.IMAGE_PROPERTIES)] response = client.annotate_image({ 'image': image, 'features': features }) colors = response.image_properties_annotation.dominant_colors.colors dominant_colors = [] for color_info in colors: color = color_info.color rgb = (color.red, color.green, color.blue) dominant_colors.append(rgb) return dominant_colors
U gornjem primjeru prvo uvozimo potrebne biblioteke i provjeravamo autentičnost Vision API klijenta. Zatim čitamo datoteku slike i kreiramo Vision API `Image` objekat sa sadržajem slike. Zatim specificiramo funkciju `IMAGE_PROPERTIES` i upućujemo API poziv koristeći metodu `annotate_image`.
API odgovor sadrži dominantne boje u polju `image_properties_annotation`. Iteriramo preko boja i izdvajamo RGB vrijednosti. Na kraju, vraćamo listu dominantnih boja.
Važno je napomenuti da su dominantne boje koje vraća API zasnovane na ukupnoj zastupljenosti boja na slici. To znači da vraćene boje ne moraju nužno predstavljati vizualno najistaknutije elemente na slici. Međutim, oni pružaju dobar pokazatelj dominantne palete boja.
Da bismo dohvatili dominantne boje na slici pomoću Vision API klijenta, moramo koristiti funkciju `imagePropertiesAnnotation`. Upućivanjem API poziva sa odgovarajućim parametrima, možemo dobiti dominantne boje kao RGB vrijednosti. Ova funkcionalnost može biti korisna u različitim aplikacijama, kao što su kategorizacija slika, analiza sadržaja i vizualna pretraga.
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