Om al die objekannotasies uit die API se reaksie op die gebied van Kunsmatige Intelligensie – Google Vision API – Gevorderde beeldbegrip – Voorwerpopsporing te onttrek, kan jy die responsformaat gebruik wat deur die API verskaf word, wat 'n lys van bespeurde voorwerpe insluit saam met hul ooreenstemmende grenskaste en selfvertroue tellings. Deur hierdie reaksie te ontleed, kan jy die verlangde voorwerpaantekeninge onttrek.
Die API-reaksie bestaan tipies uit 'n JSON-voorwerp wat verskeie velde bevat, insluitend die "localizedObjectAnnotations"-veld, wat die bespeurde voorwerpe bevat. Elke voorwerpaantekening bevat inligting soos die voorwerp se naam, sy grenskaskoördinate en 'n vertrouetelling wat die API se vertroue in die opsporing aandui.
Om die voorwerpaantekeninge te onttrek, kan jy hierdie stappe volg:
1. Ontleed die API-antwoord: Begin deur die JSON-antwoord wat van die API ontvang is, te ontleed. Dit kan gedoen word met behulp van 'n JSON-ontledingsbiblioteek of ingeboude funksies wat deur jou programmeertaal verskaf word.
2. Toegang tot die "localizedObjectAnnotations"-veld: Sodra die antwoord ontleed is, gaan na die "localizedObjectAnnotations"-veld, wat die bespeurde voorwerpe bevat. Hierdie veld is tipies 'n reeks voorwerpaantekeninge.
3. Itereer deur die voorwerpaantekeninge: Herhaal deur elke voorwerpaantekening in die skikking. Elke aantekening verteenwoordig 'n bespeurde voorwerp in die prent.
4. Onttrek relevante inligting: Onttrek die relevante inligting uit elke voorwerpaantekening, soos die voorwerp se naam, grenskaskoördinate en vertrouetelling. Hierdie besonderhede kan verkry word as aparte velde binne elke voorwerpaantekening.
5. Stoor of verwerk die onttrekte inligting: Na gelang van jou vereistes kan jy die onttrekte inligting in 'n datastruktuur stoor of dit verder verwerk vir ontleding of ander doeleindes. Byvoorbeeld, jy wil dalk die objekname en hul ooreenstemmende grenskaskoördinate in 'n databasis stoor of dit gebruik vir verdere beeldverstaanstake.
Hier is 'n vereenvoudigde voorbeeld om die onttrekkingsproses te illustreer:
python import json # Assume 'response' contains the API response in JSON format response =
{
"localizedObjectAnnotations": [
{
"mid": "/m/01g317",
"naam": "kat",
"telling": 0.89271355,
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [
{"x": 0.1234, "y": 0.5678},
{"x": 0.5678, "y": 0.1234}
] }
},
{
"mid": "/m/04rky",
"naam": "hond",
"telling": 0.8132468,
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [
{"x": 0.4321, "y": 0.8765},
{"x": 0.8765, "y": 0.4321}
] }
}
] }
# Parse the API response response_data = json.loads(response) # Access the object annotations annotations = response_data['localizedObjectAnnotations'] # Iterate through the object annotations for annotation in annotations: # Extract relevant information object_name = annotation['name'] bounding_box = annotation['boundingPoly']['normalizedVertices'] confidence = annotation['score'] # Process or store the extracted information print(f"Object: {object_name}, Bounding Box: {bounding_box}, Confidence: {confidence}") # Output: # Object: cat, Bounding Box: [{'x': 0.1234, 'y': 0.5678}, {'x': 0.5678, 'y': 0.1234}], Confidence: 0.89271355 # Object: dog, Bounding Box: [{'x': 0.4321, 'y': 0.8765}, {'x': 0.8765, 'y': 0.4321}], Confidence: 0.8132468
In hierdie voorbeeld neem ons aan 'n JSON-reaksie wat twee bespeurde voorwerpe bevat: 'n kat en 'n hond. Die kode ontleed die reaksie, kry toegang tot die "localizedObjectAnnotations"-veld, herhaal deur elke objek-annotasie, en onttrek die voorwerp se naam, grenskaskoördinate en vertrouetelling. Laastens word die onttrekte inligting gedruk, maar jy kan die kode verander om by jou spesifieke behoeftes te pas.
Deur hierdie stappe te volg, kan jy doeltreffend al die voorwerpaantekeninge uit die API se reaksie onttrek op die gebied van Kunsmatige Intelligensie – Google Vision API – Gevorderde beeldbegrip – Voorwerpopsporing.
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?
- Watter biblioteke en programmeertaal word gebruik om die funksionaliteit van die Google Vision API te demonstreer?
- Hoe voer die Google Vision API objekbespeuring en lokalisering in beelde uit?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Gevorderde beeldbegrip