Kuvien merkitseminen Google Vision API:lla sisältää useita vaiheita, jotka helpottavat erilaisten objektien, kohtausten ja tekstin havaitsemista ja tunnistamista kuvassa. Tämä tehokas työkalu hyödyntää edistyneitä koneoppimisalgoritmeja tarkkojen ja tehokkaiden merkintäominaisuuksien tarjoamiseksi. Tässä vastauksessa hahmotan vaiheet, jotka liittyvät kuvien merkitsemiseen Google Vision API:lla ja tarjoan kattavan ja didaktisen selityksen.
Vaihe 1: Määritä Google Cloud Vision -sovellusliittymä
Aloittaaksesi sinun on määritettävä Google Cloud Vision -sovellusliittymä. Tämä edellyttää projektin luomista Google Cloud Consolessa, Vision API:n käyttöönottoa ja API-avaimen hankkimista. Noudata Googlen toimittamia asiakirjoja suorittaaksesi nämä alkuasetukset.
Vaihe 2: Todenna pyyntösi
Kun olet määrittänyt Vision API:n, sinun on todennettava pyyntösi. Tämä voidaan tehdä sisällyttämällä API-avaimesi jokaiseen pyyntöön ja varmistamalla, että API voi tunnistaa ja valtuuttaa pääsysi. Tämä todennusvaihe on erittäin tärkeä kuvamerkintäprosessin turvallisuuden ja eheyden varmistamiseksi.
Vaihe 3: Lähetä kuva merkitsemistä varten
Todennuksen jälkeen voit lähettää kuvan Vision API:lle merkitsemistä varten. Voit joko antaa kuvatiedoston suoraan tai määrittää kuvan julkisen URL-osoitteen. Vision API tukee useita kuvamuotoja, kuten JPEG, PNG ja GIF. On tärkeää huomata, että kuvan koko ei saa ylittää 4 megapikseliä (4 miljoonaa pikseliä), jotta käsittely onnistuisi.
Vaihe 4: Analysoi kuva
Kun kuva on lähetetty Vision API:lle, seuraava vaihe on analysoida se. API tarjoaa laajan valikoiman kuva-analyysivaihtoehtoja, mukaan lukien tarratunnistuksen, tekstintunnistuksen, kasvojentunnistuksen ja paljon muuta. Tässä tapauksessa keskitymme etiketin tunnistukseen, joka sisältää kuvassa olevien kohteiden ja kohtausten tunnistamisen ja kuvaamisen.
Vaihe 5: Hae tunnistetut tarrat
Kun analyysi on valmis, voit noutaa havaitut tarrat Vision API -vastauksesta. Tarrat edustavat objekteja tai kohtauksia, jotka on tunnistettu kuvassa. Jokaiselle tunnisteelle on liitetty kuvaus ja luotettavuuspisteet. Kuvaus tarjoaa tekstiesityksen tunnistetusta kohteesta tai kohtauksesta, kun taas luottamuspisteet ilmaisevat havaitsemisen varmuuden tason.
Vaihe 6: Käytä tarroja
Kun olet hakenut tarrat, voit hyödyntää niitä eri tavoin sovelluksesi vaatimusten mukaan. Tunnisteiden avulla voit esimerkiksi luokitella ja järjestää kuvia tietokannassa, parantaa hakutoimintoja tai luoda metatietoja kuvien luokittelutehtäviä varten. Tarrat antavat arvokasta tietoa kuvien sisällöstä, jolloin voit poimia merkityksellistä tietoa ja parantaa kuvankäsittelyn työnkulkuja.
Kuvien merkitsemiseen Google Vision API:lla kuuluu sovellusliittymän määrittäminen, pyyntöjen todentaminen, kuvan lähettäminen merkitsemistä varten, kuvan analysointi, havaittujen tarrojen hakeminen ja niiden hyödyntäminen sovelluksesi tarpeiden mukaan. Tämä tehokas työkalu hyödyntää koneoppimisen kykyjä tarkan ja tehokkaan kuvamerkinnän tarjoamiseksi, mikä avaa laajan valikoiman mahdollisuuksia kuvien analysointiin ja ymmärtämiseen.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GVAPI Google Vision -sovellusliittymä:
- Mitä ennalta määritettyjä luokkia on Google Vision API:n objektien tunnistukseen?
- Ottaako Google Vision API käyttöön kasvojentunnistuksen?
- Miten näyttöteksti voidaan lisätä kuvaan piirrettäessä objektien reunoja "draw_vertices"-funktiolla?
- Mitkä ovat "draw.line"-menetelmän parametrit toimitetussa koodissa ja miten niitä käytetään piirtämään viivoja kärkiarvojen välille?
- Kuinka tyynykirjastoa voidaan käyttää objektien reunojen piirtämiseen Pythonissa?
- Mikä on "draw_vertices"-funktion tarkoitus toimitetussa koodissa?
- Kuinka Google Vision API voi auttaa ymmärtämään kuvan muotoja ja esineitä?
- Kuinka käyttäjät voivat tutkia visuaalisesti samankaltaisia API:n suosittelemia kuvia?
- Mitä eri elementtejä tarjotaan Google Vision API:n verkkotunnistusominaisuuden vastausobjektissa?
- Miten Web Detection -ominaisuus auttaa luomaan tunnisteita ladatuille kuville?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GVAPI Google Vision API:ssa