Wat is die stappe om 'n projek op te stel en 'n Google Wolkberging-emmer vir beeldherkenning en klassifikasie te skep deur Cloud Vision op GCP te gebruik?
Om 'n projek op te stel en 'n Google Cloud Storage-emmer vir beeldherkenning en klassifikasie te skep met behulp van Cloud Vision op Google Cloud Platform (GCP), moet jy 'n reeks stappe volg. In hierdie antwoord sal ons 'n gedetailleerde en omvattende verduideliking van hierdie stappe verskaf, om te verseker dat jy 'n duidelike begrip van die proses het.
Stap 1: Skep 'n GCP-projek
Die eerste stap is om 'n GCP-projek te skep. Om dit te doen, meld aan by die GCP-konsole (console.cloud.google.com) en navigeer na die Wolkkonsole. Klik op die projek-aftreklys en kies "Nuwe projek." Gee 'n naam vir jou projek en klik op die "Skep"-knoppie. Noteer die projek-ID, aangesien dit in latere stappe vereis sal word.
Stap 2: Aktiveer die Cloud Vision API
Sodra jou projek geskep is, moet jy die Cloud Vision API aktiveer. Gaan na die GCP-konsole en kies jou projek. Klik op die navigasiekieslys en gaan na "API's en dienste"> "Biblioteek." Tik "Cloud Vision API" in die soekbalk en kies dit uit die resultate. Klik op die "Aktiveer"-knoppie om die API vir jou projek te aktiveer.
Stap 3: Skep 'n Google Wolk-bergingemmer
Vervolgens moet jy 'n Google Cloud Storage-emmer skep om jou beelde te stoor. Gaan na die GCP-konsole en kies jou projek. Klik op die navigasiekieslys en gaan na "Berging"> "Blaaier." Klik op die "Skep emmer"-knoppie. Verskaf 'n unieke naam vir jou emmer, kies die plek waar jy jou data wil stoor, en klik op die "Skep"-knoppie.
Stap 4: Laai prente op na die wolkbergingemmer
Nadat u die emmer geskep het, kan u prente daarheen oplaai. Klik op die emmer se naam om dit oop te maak. Klik op die "Laai lêers op" knoppie en kies die beelde wat jy wil oplaai. Sodra die oplaai voltooi is, sal jy die beelde in die emmer sien.
Stap 5: Stel verifikasie op
Om jou aansoek met die Cloud Vision API te staaf, moet jy 'n diensrekeningsleutel skep. Gaan na die GCP-konsole en kies jou projek. Klik op die navigasiekieslys en gaan na "IAM & Admin"> "Diensrekeninge." Klik op die knoppie "Skep diensrekening". Verskaf 'n naam vir jou diensrekening, kies die toepaslike rol (bv. "Projekeienaar" of "Cloud Vision API-gebruiker"), en klik op die "Skep"-knoppie. Nadat u die diensrekening geskep het, klik op die "Skep sleutel"-knoppie en kies die JSON-sleuteltipe. Stoor die JSON-sleutellêer aangesien dit in die volgende stap vereis sal word.
Stap 6: Stel die toepassing op
Om jou toepassing op te stel om die Cloud Vision API te gebruik, moet jy die nodige omgewingsveranderlikes en -afhanklikhede opstel. Installeer die Google Wolk SDK en staaf met die opdrag "gcloud auth login." Stel die projek ID met behulp van die opdrag "gcloud config stel projek [PROJECT_ID]." Stel die diensrekeningsleutel met die opdrag "uitvoer GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH_TO_JSON_KEY_FILE] uit." Maak seker dat jy [PROJECT_ID] en [PATH_TO_JSON_KEY_FILE] vervang met die toepaslike waardes.
Stap 7: Skryf kode vir beeldherkenning en klassifikasie
Uiteindelik kan u kode skryf om beeldherkenning en klassifikasie uit te voer met behulp van die Cloud Vision API. Jy kan programmeertale soos Python, Java of Node.js gebruik. In jou kode moet jy die pad na die prent in die Cloud Storage-emmer spesifiseer en die verlangde kenmerke vir beeldanalise (bv. etiketbespeuring, teksbespeuring, ens.). Die Cloud Vision API sal die resultate op grond van die gespesifiseerde kenmerke terugstuur.
Hier is 'n voorbeeld van Python-kode om etiketopsporing uit te voer met behulp van die Cloud Vision API:
python vanaf google.cloud voer visie in def detect_labels(bucket_name, image_name): client = vision.ImageAnnotatorClient() image_uri = f'gs://{bucket_name}/{image_name}' image = vision.Image(source=vision.ImageSource( image_uri=image_uri)) respons = client.label_detection(image=image) etikette = response.label_annotations vir etiket in etikette: print(label.description) detect_labels('jou-emmer-naam', 'jou-beeld.jpg')
Hierdie kode gebruik die Cloud Vision API se `label_detection` metode om etikette in die gespesifiseerde prent op te spoor.
Die opstel van 'n projek en die skep van 'n Google Cloud Storage-emmer vir beeldherkenning en klassifikasie deur Cloud Vision op GCP te gebruik, behels die skep van 'n GCP-projek, die aktivering van die Cloud Vision API, die skep van 'n Cloud Storage-emmer, die oplaai van prente na die emmer, die opstel van stawing, konfigurasie die toepassing, en die skryf van kode om beeldherkenning en klassifikasie uit te voer.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/CL/GCP Google Wolkplatform:
- Hoe om Google-wolkkonsole en Google-wolkplatform te onderskei?
- Wat is Cloud AutoML?
- Wat is GCP?
- Waarom word die Cloud Support API as 'n waardevolle hulpmiddel beskou om ondersteuningsake doeltreffend te bestuur?
- Hoe kan u toegang tot die Cloud Support API in die Cloud Console kry?
- Wat is die voordele van die gebruik van die Cloud Support API vir die bestuur van ondersteuningsake?
- Hoe verbeter die Cloud Support API sigbaarheid vir ondersteuningsake?
- Wat is die doel van die Cloud Support API-kenmerk in Google Cloud Premium Support?
- Hoe kan die verskaffing van eksplisiete verduidelikings vir die geselekteerde prioriteit van 'n ondersteuningsaak help om verkeerde aannames te vermy?
- Watter spesifieke identifiseerders vir relevante hulpbronne moet ingesluit word wanneer 'n probleem by GCP-ondersteuning aangemeld word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/CL/GCP Google Wolk-platform