Die Google Vision API is 'n gevorderde beeldverstaanhulpmiddel wat ontwikkelaars in staat stel om kragtige beeldherkenningsvermoëns in hul toepassings te integreer. Dit bied 'n wye reeks kenmerke, insluitend voorwerpopsporing, gesigsherkenning, teksonttrekking, en meer. Om die funksionaliteit van die Google Vision API te demonstreer, kan ontwikkelaars verskeie biblioteke en programmeertale gebruik.
Een van die gewilde programmeertale wat gebruik word vir interaksie met die Google Vision API is Python. Python is wyd bekend vir sy eenvoud, leesbaarheid en uitgebreide biblioteekondersteuning, wat dit 'n ideale keuse maak vir ontwikkelaars. Om toegang te verkry tot die Google Vision API met Python, kan ontwikkelaars die amptelike Google Wolk-kliëntbiblioteek vir Python gebruik. Hierdie biblioteek verskaf 'n stel hoëvlak-API's wat die proses van interaksie met die API vereenvoudig, wat dit makliker maak om take uit te voer soos die oplaai van beelde, die maak van API-versoeke en die herwinning van die resultate.
Hier is 'n voorbeeld van hoe om die Google Wolk-kliëntbiblioteek vir Python te gebruik om die funksionaliteit van die Google Vision API te demonstreer:
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
In hierdie voorbeeld voer ons eers die nodige modules uit die Google Wolk-kliëntbiblioteek vir Python in. Ons instansieer dan 'n kliëntvoorwerp wat gebruik sal word om API-versoeke te maak. Vervolgens spesifiseer ons die beeldlêer wat ons wil annoteer en laai dit in die geheue. Laastens rig ons 'n API-versoek vir voorwerpopsporing en haal die bespeurde voorwerpe saam met hul vertrouetellings.
Benewens Python, kan ander programmeertale soos Java, Node.js en Go ook gebruik word om met die Google Vision API te kommunikeer. Google verskaf ook kliëntbiblioteke vir hierdie tale, wat dit makliker maak vir ontwikkelaars om die API in hul toepassings te integreer.
Om die funksionaliteit van die Google Vision API te demonstreer, kan ontwikkelaars verskeie biblioteke en programmeertale gebruik. Python, met die Google Cloud Client Library vir Python, is 'n gewilde keuse vanweë sy eenvoud en uitgebreide biblioteekondersteuning. Ander tale soos Java, Node.js en Go word egter ook deur Google se kliëntbiblioteke ondersteun.
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?
- Hoe voer die Google Vision API objekbespeuring en lokalisering in beelde uit?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Gevorderde beeldbegrip