Google Vision API - гэта перадавы інструмент разумення малюнкаў, які дазваляе распрацоўшчыкам інтэграваць магутныя магчымасці распазнавання малюнкаў у свае прыкладанні. Ён забяспечвае шырокі спектр функцый, уключаючы выяўленне аб'ектаў, распазнаванне асоб, выманне тэксту і многае іншае. Каб прадэманстраваць функцыянальнасць API Google Vision, распрацоўшчыкі могуць выкарыстоўваць розныя бібліятэкі і мовы праграмавання.
Адной з папулярных моў праграмавання, якая выкарыстоўваецца для ўзаемадзеяння з Google Vision API, з'яўляецца Python. Python шырока вядомы сваёй прастатой, зручнасцю чытання і шырокай падтрымкай бібліятэк, што робіць яго ідэальным выбарам для распрацоўшчыкаў. Каб атрымаць доступ да Google Vision API з дапамогай Python, распрацоўшчыкі могуць выкарыстоўваць афіцыйную Google Cloud Client Library для Python. Гэтая бібліятэка забяспечвае набор высокаўзроўневых API, якія спрашчаюць працэс узаемадзеяння з API, палягчаючы выкананне такіх задач, як загрузка малюнкаў, выкананне запытаў API і атрыманне вынікаў.
Вось прыклад таго, як выкарыстоўваць кліенцкую бібліятэку Google Cloud для Python для дэманстрацыі функцыянальнасці API Google Vision:
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})')
У гэтым прыкладзе мы спачатку імпартуем неабходныя модулі з Google Cloud Client Library для Python. Затым мы ствараем асобнік кліенцкага аб'екта, які будзе выкарыстоўвацца для выканання запытаў API. Далей мы вызначаем файл выявы, які хочам анатаваць, і загружаем яго ў памяць. Нарэшце, мы робім запыт API для выяўлення аб'ектаў і атрымліваем выяўленыя аб'екты разам з іх баламі даверу.
Акрамя Python, іншыя мовы праграмавання, такія як Java, Node.js і Go, таксама могуць выкарыстоўвацца для ўзаемадзеяння з Google Vision API. Google таксама прадастаўляе кліенцкія бібліятэкі для гэтых моў, што палягчае распрацоўшчыкам інтэграцыю API у іх прыкладанні.
Каб прадэманстраваць функцыянальнасць API Google Vision, распрацоўшчыкі могуць выкарыстоўваць розныя бібліятэкі і мовы праграмавання. Python з Google Cloud Client Library для Python з'яўляецца папулярным выбарам дзякуючы сваёй прастаце і шырокай падтрымцы бібліятэк. Аднак іншыя мовы, такія як Java, Node.js і Go, таксама падтрымліваюцца кліенцкімі бібліятэкамі Google.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Пашыранае разуменне малюнкаў:
- Якія прадвызначаныя катэгорыі для распазнавання аб'ектаў у Google Vision API?
- Які рэкамендаваны падыход для выкарыстання функцыі выяўлення бяспечнага пошуку ў спалучэнні з іншымі метадамі мадэрацыі?
- Як мы можам атрымаць доступ і адлюстраваць значэнні імавернасці для кожнай катэгорыі ў анатацыі бяспечнага пошуку?
- Як мы можам атрымаць анатацыю бяспечнага пошуку з дапамогай API Google Vision у Python?
- Якія пяць катэгорый уключае функцыя выяўлення бяспечнага пошуку?
- Як функцыя бяспечнага пошуку Google Vision API выяўляе нецэнзурнае змесціва на выявах?
- Як мы можам візуальна вызначыць і вылучыць выяўленыя аб'екты на малюнку з дапамогай бібліятэкі падушак?
- Як мы можам арганізаваць здабытую інфармацыю аб аб'екце ў таблічным фармаце, выкарыстоўваючы фрэйм дадзеных pandas?
- Як мы можам атрымаць усе анатацыі аб'екта з адказу API?
- Як API Google Vision выконвае выяўленне і лакалізацыю аб'ектаў у малюнках?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашыранае разуменне малюнкаў".