Za ekstrahiranje informacij o orientacijskih točkah iz objekta odgovora opomb v kontekstu funkcije naprednega razumevanja slik API-ja Google Vision za zaznavanje orientacijskih točk moramo uporabiti ustrezna polja in metode, ki jih ponuja API. Odzivni objekt opombe je struktura JSON, ki vsebuje različne lastnosti in vrednosti, povezane z rezultati analize slike.
Najprej moramo zagotoviti, da je sliko uspešno obdelal API in da odzivni objekt vsebuje potrebne informacije. To lahko storite tako, da preverite polje "status" objekta odgovora. Če je status »V redu«, to pomeni, da je bila analiza slike uspešna in lahko nadaljujemo z ekstrakcijo informacij o mejniku.
Do informacij o orientacijskih točkah lahko dostopate iz polja "landmarkAnnotations" odgovornega objekta. To polje je niz opomb, kjer vsaka opomba predstavlja zaznano mejo na sliki. Vsaka opomba mejnika vsebuje več lastnosti, vključno z lokacijo, opisom in oceno.
Lastnost "lokacija" podaja koordinate omejevalnega okvirja zaznane orientacijske točke. Te koordinate določajo položaj in velikost mejnika na sliki. Z analizo teh koordinat lahko določimo natančno lokacijo mejnika.
Lastnost "description" nudi besedilni opis mejnika. Ta opis se lahko uporabi za prepoznavanje mejnika in uporabniku zagotovi dodaten kontekst. Na primer, če API zazna Eifflov stolp na sliki, lahko lastnost opisa vsebuje besedilo "Eifflov stolp".
Lastnost "score" predstavlja oceno zaupanja API-ja pri zaznavanju mejnika. Ta rezultat je vrednost med 0 in 1, kjer višji rezultat pomeni višjo stopnjo zaupanja. Z analizo tega rezultata lahko ocenimo zanesljivost zaznanega mejnika.
Za pridobivanje informacij o orientacijskih točkah iz objekta odgovora opombe lahko ponovimo matriko "landmarkAnnotations" in dostopamo do ustreznih lastnosti za vsako opombo. Te informacije lahko nato shranimo ali obdelamo, kot je potrebno za nadaljnjo analizo ali prikaz.
Tukaj je primer izrezka kode v Pythonu, ki prikazuje, kako ekstrahirati informacije o mejnikih iz objekta odgovora opombe z uporabo odjemalske knjižnice Google Cloud Vision API:
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)
V tem primeru funkcija `extract_landmark_info` sprejme objekt odgovora opombe kot vhod in ponovi skozi matriko `landmark_annotations`. Nato izvleče in natisne informacije o mejnikih za vsako opombo, vključno z opisom, lokacijo in oceno.
Če sledimo temu pristopu, lahko učinkovito izvlečemo informacije o orientacijskih točkah iz objekta odgovora opombe, ki ga zagotavlja napredna funkcija za razumevanje slik API-ja Google Vision za zaznavanje mejnih točk.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredno razumevanje slik:
- Katere so nekatere vnaprej določene kategorije za prepoznavanje objektov v Google Vision API?
- Kakšen je priporočen pristop za uporabo funkcije zaznavanja varnega iskanja v kombinaciji z drugimi tehnikami moderiranja?
- Kako lahko dostopamo in prikažemo vrednosti verjetnosti za vsako kategorijo v opombi varnega iskanja?
- Kako lahko pridobimo opombo o varnem iskanju z uporabo Google Vision API v Pythonu?
- Katerih pet kategorij je vključenih v funkcijo zaznavanja varnega iskanja?
- Kako funkcija varnega iskanja API-ja Google Vision zazna eksplicitno vsebino v slikah?
- Kako lahko vizualno prepoznamo in poudarimo zaznane predmete na sliki z uporabo knjižnice blazin?
- Kako lahko ekstrahirane informacije o predmetu organiziramo v obliki tabele z uporabo podatkovnega okvira pandas?
- Kako lahko izvlečemo vse opombe objekta iz odgovora API-ja?
- Katere knjižnice in programski jezik se uporabljajo za predstavitev funkcionalnosti API-ja Google Vision?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v naprednem razumevanju slik