Pentru a extrage informații despre reper din obiectul de răspuns la adnotare în contextul funcției avansate de înțelegere a imaginilor din API-ul Google Vision pentru detectarea reperelor, trebuie să folosim câmpurile și metodele relevante furnizate de API. Obiectul de răspuns la adnotare este o structură JSON care conține diverse proprietăți și valori legate de rezultatele analizei imaginii.
În primul rând, trebuie să ne asigurăm că imaginea a fost procesată cu succes de API și că obiectul răspuns conține informațiile necesare. Acest lucru se poate face prin verificarea câmpului „stare” al obiectului răspuns. Dacă starea este „OK”, indică faptul că analiza imaginii a avut succes și putem continua cu extragerea informațiilor de reper.
Informațiile reper pot fi accesate din câmpul „landmarkAnnotations” al obiectului răspuns. Acest câmp este o serie de adnotări, unde fiecare adnotare reprezintă un reper detectat în imagine. Fiecare adnotare de reper conține mai multe proprietăți, inclusiv locația, descrierea și scorul.
Proprietatea „locație” furnizează coordonatele casetei de delimitare ale reperului detectat. Aceste coordonate specifică poziția și dimensiunea reperului din imagine. Analizând aceste coordonate, putem determina locația exactă a reperului.
Proprietatea „descriere” oferă o descriere textuală a reperului. Această descriere poate fi folosită pentru a identifica reperul și pentru a oferi un context suplimentar utilizatorului. De exemplu, dacă API-ul detectează Turnul Eiffel într-o imagine, proprietatea de descriere poate conține textul „Turnul Eiffel”.
Proprietatea „score” reprezintă scorul de încredere al API-ului în detectarea reperului. Acest scor este o valoare între 0 și 1, unde un scor mai mare indică un nivel de încredere mai ridicat. Analizând acest scor, putem evalua fiabilitatea reperului detectat.
Pentru a extrage informațiile de reper din obiectul de răspuns la adnotare, putem itera prin matricea „landmarkAnnotations” și accesăm proprietățile relevante pentru fiecare adnotare. Putem apoi stoca sau procesa aceste informații după cum este necesar pentru analiză sau afișare ulterioară.
Iată un exemplu de fragment de cod în Python care demonstrează cum să extrageți informațiile reper din obiectul de răspuns la adnotare folosind biblioteca client API Google Cloud Vision:
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)
În acest exemplu, funcția `extract_landmark_info` preia obiectul de răspuns la adnotare ca intrare și iterează prin matricea `landmark_annotations`. Apoi extrage și tipărește informațiile de reper pentru fiecare adnotare, inclusiv descrierea, locația și scorul.
Urmând această abordare, putem extrage în mod eficient informațiile despre reper din obiectul de răspuns la adnotare furnizat de funcția avansată de înțelegere a imaginilor din API-ul Google Vision pentru detectarea reperelor.
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?
- Ce biblioteci și limbaj de programare sunt folosite pentru a demonstra funcționalitatea API-ului Google Vision?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Înțelegerea avansată a imaginilor