Om etikette programmaties uit beelde te onttrek deur Python en die Vision API te gebruik, kan jy die kragtige vermoëns van die Google Cloud Vision API benut. Die Vision API bied 'n omvattende stel beeldanalise-kenmerke, insluitend etiketopsporing, wat jou toelaat om etikette outomaties uit beelde te identifiseer en te onttrek.
Om te begin, sal jy 'n Google Wolk-projek moet opstel en die Vision API moet aktiveer. Sodra jy dit gedoen het, kan jy die vereiste Python-biblioteke installeer deur die volgende opdrag uit te voer:
python pip install google-cloud-vision
Vervolgens moet u u toepassing verifieer om toegang tot die Vision API te verkry. Jy kan dit doen deur 'n diensrekeningsleutel te skep en die `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` omgewingsveranderlike te stel om na die pad van die sleutellêer te wys. Dit kan gedoen word deur die volgende kode te gebruik:
python import os from google.cloud import vision os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/service_account_key.json'
Nou kan jy die Vision API gebruik om etikette programmaties uit beelde te onttrek. Die volgende kodebrokkie demonstreer hoe om dit te doen:
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
In hierdie kode skep ons eers 'n instansie van die `ImageAnnotatorClient`-klas uit die `google.cloud.vision`-biblioteek. Ons lees dan die beeldlêer, skep 'n `Beeld`-voorwerp uit die lêerinhoud en stuur dit na die Vision API vir etiketbespeuring. Die API-antwoord bevat 'n lys etiketaantekeninge, waaruit ons die beskrywings van die etikette onttrek.
Jy kan nou die `extract_labels`-funksie noem deur die pad na die beeldlêer wat jy wil ontleed, deur te gee. Dit sal 'n lys etikette terugstuur wat uit die prent onttrek is.
python image_path = '/path/to/image.jpg' labels = extract_labels(image_path) print(labels)
Dit sal die geëxtraheerde etikette vanaf die prent uitvoer.
plaintext ['cat', 'animal', 'whiskers', 'small to medium-sized cats', 'mammal']
Die Vision API gebruik gevorderde masjienleermodelle om beelde te ontleed en voorwerpe, tonele en ander visuele kenmerke te identifiseer. Dit kan 'n wye reeks etikette akkuraat opspoor, wat dit 'n waardevolle hulpmiddel maak vir verskeie toepassings soos beeldklassifikasie, inhoudmoderering en visuele soektog.
Om etikette programmaties uit beelde te onttrek met Python en die Vision API, moet jy 'n Google Wolk-projek opstel, die Vision API aktiveer, die vereiste Python-biblioteke installeer, jou toepassing staaf en dan die Vision API gebruik om etiketbespeuring op die beelde. Die onttrekte etikette kan gebruik word vir verdere ontleding of om die begrip van die beeldinhoud te verbeter.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Kan Google Vision API toegepas word op die opsporing en etikettering van voorwerpe met kussing Python-biblioteek in video's eerder as in beelde?
- Hoe om objekgrense rondom diere in beelde en video's te teken en hierdie grense met spesifieke dierename te benoem?
- Wat is 'n paar voorafbepaalde kategorieë vir objekherkenning in Google Vision API?
- Aktiveer Google Vision API gesigsherkenning?
- Hoe kan die vertoonteks by die prent gevoeg word wanneer voorwerpgrense geteken word deur die "draw_vertices"-funksie te gebruik?
- Wat is die parameters van die "draw.line" metode in die verskafde kode, en hoe word dit gebruik om lyne tussen hoekpunte waardes te trek?
- Hoe kan die kussingbiblioteek gebruik word om voorwerpgrense in Python te teken?
- Wat is die doel van die "draw_vertices"-funksie in die verskafde kode?
- Hoe kan die Google Vision API help om vorms en voorwerpe in 'n prent te verstaan?
- Hoe kan gebruikers visueel soortgelyke beelde verken wat deur die API aanbeveel word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GVAPI Google Vision API