Google Vision API on edistynyt kuvankäsittelytyökalu, jonka avulla kehittäjät voivat integroida tehokkaita kuvantunnistusominaisuuksia sovelluksiinsa. Se tarjoaa laajan valikoiman ominaisuuksia, mukaan lukien kohteen havaitseminen, kasvojentunnistus, tekstinpoisto ja paljon muuta. Google Vision API:n toimivuuden esittelyyn kehittäjät voivat hyödyntää erilaisia kirjastoja ja ohjelmointikieliä.
Python on yksi suosituimmista ohjelmointikielistä, joita käytetään vuorovaikutuksessa Google Vision API:n kanssa. Python tunnetaan laajalti yksinkertaisuudestaan, luettavuudestaan ja laajasta kirjastotuesta, joten se on ihanteellinen valinta kehittäjille. Kehittäjät voivat käyttää Google Vision -sovellusliittymää Pythonilla käyttämällä virallista Pythonin Google Cloud Client Library -kirjastoa. Tämä kirjasto tarjoaa joukon korkean tason sovellusliittymiä, jotka yksinkertaistavat vuorovaikutusta API:n kanssa ja helpottavat tehtävien suorittamista, kuten kuvien lataamista, API-pyyntöjen tekemistä ja tulosten hakemista.
Tässä on esimerkki Pythonin Google Cloud Client Libraryn käyttämisestä Google Vision API:n toimivuuden osoittamiseen:
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})')
Tässä esimerkissä tuomme ensin tarvittavat moduulit Pythonin Google Cloud Client Library -kirjastosta. Tämän jälkeen luomme asiakasobjektin, jota käytetään API-pyyntöjen tekemiseen. Seuraavaksi määritämme kuvatiedoston, jonka haluat merkitä, ja lataa se muistiin. Lopuksi teemme API-pyynnön objektien havaitsemiseksi ja haemme havaitut kohteet sekä niiden luottamuspisteet.
Pythonin lisäksi muita ohjelmointikieliä, kuten Java, Node.js ja Go, voidaan käyttää vuorovaikutuksessa Google Vision API:n kanssa. Google tarjoaa asiakaskirjastoja myös näille kielille, mikä helpottaa kehittäjien integrointia sovelluksiinsa.
Google Vision API:n toimivuuden esittelyyn kehittäjät voivat käyttää erilaisia kirjastoja ja ohjelmointikieliä. Python, jossa on Google Cloud Client Library for Python, on suosittu valinta yksinkertaisuutensa ja laajan kirjastotuen ansiosta. Googlen asiakaskirjastot tukevat kuitenkin myös muita kieliä, kuten Java, Node.js ja Go.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Edistynyt kuvien ymmärtäminen:
- Mitä ennalta määritettyjä luokkia on Google Vision API:n objektien tunnistukseen?
- Mikä on suositeltava tapa käyttää turvallisen haun tunnistusominaisuutta yhdessä muiden valvontatekniikoiden kanssa?
- Kuinka voimme käyttää ja näyttää kunkin luokan todennäköisyysarvot turvallisen haun merkinnässä?
- Kuinka saamme turvallisen haun merkinnän käyttämällä Pythonin Google Vision -sovellusliittymää?
- Mitkä viisi luokkaa sisältävät turvallisen haun tunnistusominaisuuden?
- Miten Google Vision -sovellusliittymän turvallinen hakuominaisuus havaitsee kuvista avoimen sisällön?
- Kuinka voimme visuaalisesti tunnistaa ja korostaa havaitut kohteet kuvassa käyttämällä tyynykirjastoa?
- Kuinka voimme järjestää poimitut objektitiedot taulukkomuotoon panda-tietokehyksen avulla?
- Kuinka voimme poimia kaikki objektimerkinnät API:n vastauksesta?
- Miten Google Vision -sovellusliittymä suorittaa kohteiden havaitsemisen ja lokalisoinnin kuvissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia osiossa Kehittynyt kuvien ymmärtäminen