Да бисте програмски издвојили ознаке из слика користећи Питхон и Висион АПИ, можете искористити моћне могућности Гоогле Цлоуд Висион АПИ-ја. Висион АПИ пружа свеобухватан скуп функција за анализу слика, укључујући откривање етикета, што вам омогућава да аутоматски идентификујете и извучете ознаке из слика.
Да бисте започели, мораћете да подесите Гоогле Цлоуд пројекат и омогућите Висион АПИ. Када то урадите, можете да инсталирате потребне Питхон библиотеке тако што ћете покренути следећу команду:
python pip install google-cloud-vision
Затим морате да потврдите аутентичност своје апликације да бисте приступили Висион АПИ-ју. То можете да урадите тако што ћете креирати кључ налога услуге и подесити променљиву окружења `ГООГЛЕ_АППЛИЦАТИОН_ЦРЕДЕНТИАЛС` да указује на путању датотеке кључа. Ово се може урадити помоћу следећег кода:
python import os from google.cloud import vision os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/service_account_key.json'
Сада можете да користите Висион АПИ за програмско издвајање ознака из слика. Следећи исечак кода показује како се то ради:
python def extract_labels(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.label_detection(image=image) labels = response.label_annotations extracted_labels = [label.description for label in labels] return extracted_labels
У овом коду прво креирамо инстанцу класе `ИмагеАннотаторЦлиент` из библиотеке `гоогле.цлоуд.висион`. Затим читамо датотеку слике, креирамо објекат `Имаге` од садржаја датотеке и шаљемо га Висион АПИ-ју ради откривања етикете. АПИ одговор садржи листу напомена ознака, из којих издвајамо описе ознака.
Сада можете позвати функцију `ектрацт_лабелс` тако што ћете проследити путању до датотеке слике коју желите да анализирате. Вратиће листу ознака извађених из слике.
python image_path = '/path/to/image.jpg' labels = extract_labels(image_path) print(labels)
Ово ће избацити извучене ознаке са слике.
plaintext ['cat', 'animal', 'whiskers', 'small to medium-sized cats', 'mammal']
Висион АПИ користи напредне моделе машинског учења да анализира слике и идентификује објекте, сцене и друге визуелне карактеристике. Може прецизно да открије широк спектар ознака, што га чини вредним алатом за различите апликације као што су класификација слика, модерирање садржаја и визуелна претрага.
Да бисте програмски издвојили ознаке из слика помоћу Питхон-а и Висион АПИ-ја, потребно је да подесите Гоогле Цлоуд пројекат, омогућите Висион АПИ, инсталирате потребне Питхон библиотеке, потврдите аутентичност своје апликације, а затим користите Висион АПИ за откривање ознака на слике. Извучене ознаке се могу користити за даљу анализу или за побољшање разумевања садржаја слике.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГВАПИ Гоогле Висион АПИ:
- Које су неке унапред дефинисане категорије за препознавање објеката у Гоогле Висион АПИ-ју?
- Да ли Гоогле Висион АПИ омогућава препознавање лица?
- Како се приказани текст може додати слици када цртате границе објекта помоћу функције "драв_вертицес"?
- Који су параметри методе "драв.лине" у датом коду и како се користе за цртање линија између вредности врхова?
- Како се библиотека јастука може користити за цртање граница објеката у Питхон-у?
- Која је сврха функције "драв_вертицес" у датом коду?
- Како Гоогле Висион АПИ може помоћи у разумевању облика и објеката на слици?
- Како корисници могу да истражују визуелно сличне слике које препоручује АПИ?
- Који су различити елементи наведени у објекту одговора функције за откривање веба Гоогле Висион АПИ-ја?
- Како функција Веб Детецтион помаже у генерисању ознака за отпремљене слике?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГВАПИ Гоогле Висион АПИ-ју