Om landmerkinligting uit die annotasie-reaksie-objek te onttrek in die konteks van die Google Vision API se gevorderde beeldverstaanfunksie vir die opsporing van landmerke, moet ons die relevante velde en metodes gebruik wat deur die API verskaf word. Die annotasie-reaksie-objek is 'n JSON-struktuur wat verskeie eienskappe en waardes bevat wat verband hou met die beeldanalise-resultate.
Eerstens moet ons verseker dat die prent suksesvol deur die API verwerk is en dat die reaksie-objek die nodige inligting bevat. Dit kan gedoen word deur die "status"-veld van die reaksie-objek na te gaan. As die status "OK" is, dui dit aan dat die beeldontleding suksesvol was en ons kan voortgaan om die landmerkinligting te onttrek.
Die landmerkinligting kan verkry word vanaf die "landmarkAnnotations"-veld van die reaksie-voorwerp. Hierdie veld is 'n reeks aantekeninge, waar elke aantekening 'n bespeurde landmerk in die prent verteenwoordig. Elke landmerk-aantekening bevat verskeie eienskappe, insluitend die ligging, beskrywing en telling.
Die "ligging"-eienskap verskaf die grenskaskoördinate van die bespeurde landmerk. Hierdie koördinate spesifiseer die posisie en grootte van die landmerk binne die prent. Deur hierdie koördinate te ontleed, kan ons die presiese ligging van die landmerk bepaal.
Die "beskrywing"-eienskap verskaf 'n tekstuele beskrywing van die landmerk. Hierdie beskrywing kan gebruik word om die landmerk te identifiseer en addisionele konteks aan die gebruiker te verskaf. Byvoorbeeld, as die API die Eiffeltoring in 'n prent bespeur, kan die beskrywingseienskap die teks "Eiffeltoring" bevat.
Die "telling"-eienskap verteenwoordig die vertrouetelling van die API in die opsporing van die landmerk. Hierdie telling is 'n waarde tussen 0 en 1, waar 'n hoër telling 'n hoër vertrouensvlak aandui. Deur hierdie telling te analiseer, kan ons die betroubaarheid van die bespeurde landmerk assesseer.
Om die landmerkinligting uit die annotasie-reaksie-objek te onttrek, kan ons deur die "landmarkAnnotations"-skikking herhaal en toegang tot die relevante eienskappe vir elke annotasie kry. Ons kan dan hierdie inligting stoor of verwerk soos nodig vir verdere ontleding of vertoon.
Hier is 'n voorbeeldkodebrokkie in Python wat demonstreer hoe om die landmerkinligting uit die annotasie-reaksie-objek te onttrek deur die Google Cloud Vision API-kliëntbiblioteek te gebruik:
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)
In hierdie voorbeeld neem die `extract_landmark_info`-funksie die annotasie-respons-objek as invoer en herhaal deur die `landmark_annotations`-skikking. Dit onttrek en druk dan die landmerkinligting vir elke aantekening, insluitend die beskrywing, ligging en telling.
Deur hierdie benadering te volg, kan ons die landmerk-inligting effektief uit die annotasie-reaksie-objek onttrek wat deur die Google Vision API se gevorderde beeldverstaanfunksie vir die opsporing van landmerke verskaf word.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Gevorderde beeldbegrip:
- Wat is 'n paar voorafbepaalde kategorieë vir objekherkenning in Google Vision API?
- Wat is die aanbevole benadering vir die gebruik van die veilige soekopsporingsfunksie in kombinasie met ander modereringstegnieke?
- Hoe kan ons toegang kry tot die waarskynlikheidwaardes vir elke kategorie in die veilige soekaantekening en dit vertoon?
- Hoe kan ons die veilige soekaantekening verkry deur die Google Vision API in Python te gebruik?
- Wat is die vyf kategorieë wat by die veilige soek-opsporingsfunksie ingesluit is?
- Hoe bespeur die Google Vision API se veilige soekfunksie eksplisiete inhoud binne beelde?
- Hoe kan ons die bespeurde voorwerpe in 'n beeld visueel identifiseer en uitlig deur die kussingbiblioteek te gebruik?
- Hoe kan ons die onttrekte voorwerpinligting in 'n tabelformaat organiseer deur die pandas-dataraam te gebruik?
- Hoe kan ons al die voorwerpaantekeninge uit die API se reaksie onttrek?
- Watter biblioteke en programmeertaal word gebruik om die funksionaliteit van die Google Vision API te demonstreer?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Gevorderde beeldbegrip