Jos haluat määrittää ympäristösi ja luoda asiakasesiintymän Google Vision API:n rajausvihjeiden tunnistusmenetelmää varten, sinun on suoritettava useita vaiheita. Tämä prosessi sisältää ympäristön määrittämisen, tarvittavien ohjelmistoriippuvuuksien asentamisen, sovelluksen todentamisen ja lopuksi asiakasesiintymän luomisen vuorovaikutuksessa API:n kanssa.
Varmista ensin, että Google Cloud Platform (GCP) -projekti on määritetty. Jos sinulla ei ole sellaista, luo uusi projekti GCP-konsolissa. Ota Vision API käyttöön siirtymällä konsolin API-osaan ja palvelut > Kirjasto, etsimällä "Vision API" ja ottamalla se käyttöön projektissasi.
Seuraavaksi sinun on asennettava tarvittavat ohjelmistoriippuvuudet. Vision API tarjoaa asiakaskirjastoja eri ohjelmointikielille, mukaan lukien Python, Java ja Node.js. Valitse tarpeisiisi sopiva ja asenna se kehitysympäristöösi. Jos esimerkiksi käytät Pythonia, voit asentaa Google Cloud Vision -kirjaston suorittamalla komennon "pip install – upgrade google-cloud-vision" terminaalissasi.
Kun olet asentanut tarvittavat kirjastot, sinun on todennettava sovelluksesi käyttääksesi Vision API:ta. Tämä edellyttää palvelutilin kirjautumistietojen luomista ja JSON-avaintiedoston hankkimista. Siirry GCP-konsolissa kohtaan APIs & Services > Credentials ja napsauta Luo tunnistetiedot. Valitse tyypiksi Palvelutili, anna palvelutilille nimi ja tunnus ja anna sille tarvittavat roolit (esim. "Cloud Vision API > Cloud Vision API User"). Napsauta lopuksi "Luo avain", valitse JSON-avaintyyppi ja lataa luotu avaintiedosto.
Kun todennus on määritetty, voit nyt luoda asiakasesiintymän, joka on vuorovaikutuksessa Vision API:n kanssa. Alusta asiakas asianmukaisilla valtuustiedoilla ja projektitunnuksella. Esimerkiksi Pythonissa voit luoda asiakasesiintymän seuraavasti:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
Nyt sinulla on asiakasesiintymä valmiina käyttämään rajausvihjeiden tunnistusmenetelmää. Jotta voit käyttää tätä menetelmää, sinun on annettava kuvatiedosto tai kuvan URL-osoite API:lle. Rajausvihjeiden tunnistusmenetelmä analysoi kuvan ja palauttaa tietoja mahdollisista rajausvihjeistä, joita voidaan käyttää kuvan sommittelun parantamiseen.
Tässä on esimerkki rajausvihjeiden tunnistusmenetelmän käyttämisestä asiakasesiintymän kanssa:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
Jotta voit määrittää ympäristösi ja luoda asiakasesiintymän Google Vision API:n rajausvihjeiden tunnistusmenetelmää varten, sinun on määritettävä ympäristösi, asennettava tarvittavat riippuvuudet, todennettava sovelluksesi ja luotava asiakasesiintymä. Kun olet määrittänyt, voit käyttää asiakasinstanssia kuvien rajausvihjeiden havaitsemiseen.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Viljelyvihjeiden havaitseminen:
- Mitä muita parametreja ja vaihtoehtoja on saatavilla Google Vision API:ssa edistyneempää käyttöä varten?
- Kuinka poimimme ehdotetun rajausalueen API:n JSON-vastauksesta?
- Mitä parametreja tarvitaan Pythonin rajausvihjeitä varten?
- Mikä on Google Vision API:n rajausvihjeiden tunnistusmenetelmän tarkoitus?