Če želite nastaviti svoje okolje in ustvariti primerek odjemalca za uporabo metode zaznavanja namigov za obrezovanje v API-ju Google Vision, boste morali slediti nizu korakov. Ta postopek vključuje konfiguriranje vašega okolja, namestitev potrebnih odvisnosti programske opreme, preverjanje pristnosti vaše aplikacije in končno ustvarjanje primerka odjemalca za interakcijo z API-jem.
Najprej se prepričajte, da imate nastavljen projekt Google Cloud Platform (GCP). Če ga nimate, ustvarite nov projekt v konzoli GCP. Omogočite Vision API tako, da se v konzoli pomaknete do razdelka API-ji in storitve > Knjižnica, poiščete »Vision API« in ga omogočite za svoj projekt.
Nato morate namestiti potrebne odvisnosti programske opreme. Vision API ponuja odjemalske knjižnice za različne programske jezike, vključno s Pythonom, Javo in Node.js. Izberite tistega, ki ustreza vašim potrebam, in ga namestite v svoje razvojno okolje. Na primer, če uporabljate Python, lahko namestite knjižnico Google Cloud Vision tako, da v terminalu zaženete ukaz `pip install –upgrade google-cloud-vision`.
Po namestitvi zahtevanih knjižnic morate potrditi svojo aplikacijo za dostop do Vision API. To vključuje ustvarjanje poverilnic storitvenega računa in pridobitev datoteke s ključi JSON. V konzoli GCP se pomaknite do API-ji in storitve > Poverilnice in kliknite »Ustvari poverilnice«. Za vrsto izberite »Račun storitve«, podajte ime in ID za račun storitve ter mu dodelite potrebne vloge (npr. »Cloud Vision API > Uporabnik Cloud Vision API«). Na koncu kliknite »Ustvari ključ«, izberite vrsto ključa JSON in prenesite ustvarjeno datoteko ključa.
Z nastavljeno avtentikacijo lahko zdaj ustvarite primerek odjemalca za interakcijo z API-jem Vision. Inicializirajte odjemalca z ustreznimi poverilnicami in ID-jem projekta. Na primer, v Pythonu lahko ustvarite primerek odjemalca na naslednji način:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
Zdaj imate primerek odjemalca, pripravljen za uporabo metode zaznavanja namigov za obrezovanje. Če želite uporabiti to metodo, morate API-ju posredovati slikovno datoteko ali URL slike. Metoda zaznavanja namigov za obrezovanje analizira sliko in vrne informacije o morebitnih namigih za obrezovanje, ki jih je mogoče uporabiti za izboljšanje kompozicije slike.
Tukaj je primer, kako uporabiti metodo zaznavanja namigov za obrezovanje s primerkom odjemalca:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
Če želite nastaviti svoje okolje in ustvariti primerek odjemalca za uporabo metode zaznavanja namigov za obrezovanje v API-ju Google Vision, morate konfigurirati svoje okolje, namestiti potrebne odvisnosti, overiti svojo aplikacijo in ustvariti primerek odjemalca. Ko je nastavljen, lahko uporabite primerek odjemalca za zaznavanje namigov za obrezovanje na slikah.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Odkrivanje namigov za pridelke:
- Kateri drugi parametri in možnosti so na voljo v API-ju Google Vision za naprednejšo uporabo?
- Kako izvlečemo predlagano območje obrezovanja iz odziva JSON API-ja?
- Kateri parametri so potrebni za funkcijo namigov za obrezovanje v Pythonu?
- Kakšen je namen metode zaznavanja namigov za obrezovanje v API-ju Google Vision?