Jotta voimme muokata "detect_text"-funktiota käsittelemään kuvien URL-osoitteita tiedostopolkujen sijaan Google Vision API:n kontekstissa visuaalisten tietojen tekstin ymmärtämiseksi sekä tekstin havaitsemiseksi ja kuvien poimimiseksi, meidän on tehtävä muutamia muutoksia olemassa olevaan koodiin. Tämä muutos antaa meille mahdollisuuden syöttää kuvien URL-osoitteita suoraan toimintoon, jolloin API voi käsitellä kuvat ja poimia tekstin.
Ensinnäkin meidän on ymmärrettävä olemassa olevan "detect_text"-funktion rakenne. Tyypillisesti funktio ottaa tiedostopolun syöttöparametriksi ja palauttaa kuvasta poimitun tekstin. Koodi voi näyttää tältä:
python def detect_text(file_path): # Code to load the image from the file path # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
Jotta voimme muokata tätä toimintoa käsittelemään kuvien URL-osoitteita, meidän on tehtävä tarvittavat muutokset. Tässä on toiminnon päivitetty versio:
python import requests from PIL import Image from io import BytesIO def detect_text(image_url): # Download the image from the URL response = requests.get(image_url) image = Image.open(BytesIO(response.content)) # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
Muokatussa koodissa käytämme "pyyntökirjastoa" kuvan lataamiseen annetusta URL-osoitteesta. PIL (Python Imaging Library) -moduulin "Image.open"-menetelmää käytetään sitten kuvan avaamiseen jatkokäsittelyä varten.
Kun kuva on ladattu, voimme jatkaa kutsumista Google Vision API:lle ja käsitellä kuvaa tekstin purkamiseksi. Tämän vaiheen erityinen koodi voi vaihdella API-toteutuksen ja käytetyn ohjelmointikielen mukaan. Kuitenkin yleinen lähestymistapa sisältää API-pyyntöjen tekemisen kuvatietojen avulla ja vastauksen vastaanottamisen, joka sisältää poimitun tekstin.
Lopuksi palautetaan funktiosta poimittu teksti tulosteena.
Tässä on esimerkki muokatun funktion käytöstä:
python image_url = "https://example.com/image.jpg" extracted_text = detect_text(image_url) print(extracted_text)
Tässä esimerkissä annamme kuvan URL-osoitteen syötteenä "detect_text"-funktiolle, joka sitten lataa kuvan, käsittelee sen Google Vision API:n avulla ja palauttaa puretun tekstin.
Jotta voimme muokata "detect_text"-funktiota käsittelemään kuvien URL-osoitteita tiedostopolkujen sijaan, meidän on sisällytettävä siihen koodi, joka lataa kuvan annetusta URL-osoitteesta ja käsittelee sen sitten Google Vision -sovellusliittymän avulla. Tekemällä näitä säätöjä voimme tehokkaasti poimia tekstiä kuvista käyttämällä kuvan URL-osoitteita syötteenä.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Tekstin havaitseminen ja purkaminen kuvasta:
- Mitkä ovat mahdolliset sovellukset Google Vision API:n käyttämiselle tekstin purkamiseen?
- Kuinka voimme tehdä poimitusta tekstistä luettavampaa käyttämällä pandaskirjastoa?
- Mitä vaiheita liittyy Google Vision API:n käyttämiseen tekstin poimimiseen kuvasta?
- Kuinka voimme käyttää Google Vision APIa tekstin tunnistamiseen ja poimimiseen kuvista?