API-ul Google Vision este un instrument avansat de înțelegere a imaginii care permite dezvoltatorilor să integreze capabilități puternice de recunoaștere a imaginilor în aplicațiile lor. Oferă o gamă largă de funcții, inclusiv detectarea obiectelor, recunoașterea facială, extragerea textului și multe altele. Pentru a demonstra funcționalitatea API-ului Google Vision, dezvoltatorii pot utiliza diverse biblioteci și limbaje de programare.
Unul dintre limbajele de programare populare utilizate pentru interacțiunea cu API-ul Google Vision este Python. Python este cunoscut pentru simplitate, lizibilitate și suport extins pentru biblioteci, ceea ce îl face o alegere ideală pentru dezvoltatori. Pentru a accesa API-ul Google Vision folosind Python, dezvoltatorii pot utiliza biblioteca oficială Google Cloud Client pentru Python. Această bibliotecă oferă un set de API-uri de nivel înalt care simplifică procesul de interacțiune cu API-ul, facilitând realizarea unor sarcini precum încărcarea imaginilor, efectuarea de solicitări API și preluarea rezultatelor.
Iată un exemplu de utilizare a Bibliotecii client Google Cloud pentru Python pentru a demonstra funcționalitatea API-ului Google Vision:
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})')
În acest exemplu, importăm mai întâi modulele necesare din Biblioteca client Google Cloud pentru Python. Apoi instanțiem un obiect client care va fi folosit pentru a face solicitări API. Apoi, specificăm fișierul imagine pe care vrem să-l adnotăm și îl încărcăm în memorie. În cele din urmă, facem o solicitare API pentru detectarea obiectelor și recuperăm obiectele detectate împreună cu scorurile de încredere ale acestora.
În afară de Python, și alte limbaje de programare, cum ar fi Java, Node.js și Go, pot fi folosite pentru a interacționa cu API-ul Google Vision. Google oferă biblioteci client și pentru aceste limbi, facilitând pentru dezvoltatori să integreze API-ul în aplicațiile lor.
Pentru a demonstra funcționalitatea API-ului Google Vision, dezvoltatorii pot folosi diferite biblioteci și limbaje de programare. Python, cu Biblioteca client Google Cloud pentru Python, este o alegere populară datorită simplității și suportului extins pentru biblioteci. Cu toate acestea, alte limbi precum Java, Node.js și Go sunt, de asemenea, acceptate de bibliotecile client Google.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Înțelegere avansată a imaginilor:
- Care sunt câteva categorii predefinite pentru recunoașterea obiectelor în API-ul Google Vision?
- Care este abordarea recomandată pentru utilizarea funcției de detectare a căutării sigure în combinație cu alte tehnici de moderare?
- Cum putem accesa și afișa valorile de probabilitate pentru fiecare categorie în adnotarea de căutare sigură?
- Cum putem obține adnotarea căutării sigure folosind API-ul Google Vision în Python?
- Care sunt cele cinci categorii incluse în funcția de detectare a căutării sigure?
- Cum detectează funcția de căutare sigură a API-ului Google Vision conținutul explicit din imagini?
- Cum putem identifica vizual și evidenția obiectele detectate într-o imagine folosind biblioteca de perne?
- Cum putem organiza informațiile despre obiectul extras într-un format tabelar folosind cadrul de date panda?
- Cum putem extrage toate adnotările obiectului din răspunsul API-ului?
- Cum efectuează API-ul Google Vision detectarea și localizarea obiectelor în imagini?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Înțelegerea avansată a imaginilor