Jotta voimme poimia maamerkkitietoja huomautusvastausobjektista Google Vision API:n edistyneen kuvien ymmärtämisominaisuuden yhteydessä maamerkkien havaitsemiseen, meidän on hyödynnettävä sovellusliittymän tarjoamia asiaankuuluvia kenttiä ja menetelmiä. Annotaatiovastausobjekti on JSON-rakenne, joka sisältää erilaisia kuva-analyysin tuloksiin liittyviä ominaisuuksia ja arvoja.
Ensinnäkin meidän on varmistettava, että API on käsitellyt kuvan onnistuneesti ja että vastausobjekti sisältää tarvittavat tiedot. Tämä voidaan tehdä tarkistamalla vastausobjektin "status" -kenttä. Jos tila on "OK", se osoittaa, että kuva-analyysi onnistui ja voimme jatkaa maamerkkitietojen poimimista.
Maamerkkitietoihin pääsee käsiksi vastausobjektin "landmarkAnnotations" -kentästä. Tämä kenttä on joukko huomautuksia, joissa jokainen merkintä edustaa kuvassa havaittua maamerkkiä. Jokainen maamerkkimerkintä sisältää useita ominaisuuksia, mukaan lukien sijainnin, kuvauksen ja pistemäärän.
"Sijainti"-ominaisuus tarjoaa havaitun maamerkin rajapintakoordinaatit. Nämä koordinaatit määrittävät maamerkin sijainnin ja koon kuvassa. Analysoimalla nämä koordinaatit voimme määrittää maamerkin tarkan sijainnin.
"Description"-ominaisuus tarjoaa tekstillisen kuvauksen maamerkistä. Tätä kuvausta voidaan käyttää maamerkin tunnistamiseen ja lisäkontekstin tarjoamiseen käyttäjälle. Jos API esimerkiksi havaitsee kuvassa Eiffel-tornin, kuvausominaisuus voi sisältää tekstin "Eiffel-torni".
"Score"-ominaisuus edustaa API:n luottamuspisteitä maamerkin havaitsemisessa. Tämä pistemäärä on arvo välillä 0 ja 1, jossa korkeampi pistemäärä tarkoittaa korkeampaa luottamustasoa. Analysoimalla tätä arvoa voimme arvioida havaitun maamerkin luotettavuuden.
Poimiksemme maamerkkitiedot huomautuksen vastausobjektista voimme iteroida "landmarkAnnotations" -taulukon läpi ja käyttää kunkin huomautuksen asiaankuuluvia ominaisuuksia. Voimme sitten tallentaa tai käsitellä nämä tiedot tarpeen mukaan lisäanalyysiä tai näyttöä varten.
Tässä on esimerkki Pythonin koodinpätkästä, joka osoittaa, kuinka maamerkkitiedot puretaan huomautusvastausobjektista Google Cloud Vision API -asiakaskirjaston avulla:
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)
Tässä esimerkissä toiminto "extract_landmark_info" ottaa merkintävastausobjektin syötteenä ja toistuu taulukon "landmark_annotations" läpi. Sitten se poimii ja tulostaa kunkin huomautuksen maamerkkitiedot, mukaan lukien kuvauksen, sijainnin ja pistemäärän.
Noudattamalla tätä lähestymistapaa voimme tehokkaasti poimia maamerkkitiedot merkintävastausobjektista, jonka tarjoaa Google Vision API:n edistynyt kuvien ymmärtäminen maamerkkien havaitsemiseen.
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?
- Mitä kirjastoja ja ohjelmointikieltä käytetään Google Vision API:n toimivuuden osoittamiseen?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia osiossa Kehittynyt kuvien ymmärtäminen