Інфармацыя аб абмежавальным шматкутніку, прадстаўленая API Google Vision у дадатак да функцыі выяўлення арыенціраў, можа быць выкарыстана рознымі спосабамі для паляпшэння разумення і аналізу малюнкаў. Гэтая інфармацыя, якая складаецца з каардынатаў вяршыняў абмежавальнага шматкутніка, прапануе каштоўную інфармацыю, якую можна выкарыстоўваць для розных мэтаў.
Адно з асноўных прымяненняў абмежавальнай шматкутнай інфармацыі - лакалізацыя аб'ектаў. Аналізуючы каардынаты абмежавальнага палігона, мы можам вызначыць дакладнае месцазнаходжанне і працягласць выяўленага арыенціра на малюнку. Гэтая інфармацыя асабліва карысная ў сітуацыях, калі могуць прысутнічаць некалькі арыенціраў або калі арыенцір займае толькі невялікую частку выявы. Напрыклад, разгледзім выяву гарызонту горада, дзе арыенцірам з'яўляецца пэўны будынак. Выкарыстоўваючы інфармацыю аб абмежавальным палігоне, мы можам дакладна вызначыць месцазнаходжанне будынка на малюнку, нават калі ён акружаны іншымі структурамі.
Акрамя таго, інфармацыю аб абмежавальным палігоне можна выкарыстоўваць для сегментацыі выявы. Сегментацыя выявы прадугледжвае падзел выявы на розныя рэгіёны ў залежнасці ад іх візуальнага зместу. Выкарыстоўваючы інфармацыю аб абмежавальным палігоне, мы можам вылучыць канкрэтную вобласць, якая адпавядае выяўленаму арыенціру. Гэта можа быць асабліва карысным у такіх праграмах, як рэдагаванне малюнкаў або распазнаванне аб'ектаў, дзе неабходна ізаляваць арыенцір ад астатняй часткі выявы. Напрыклад, у дадатку для рэдагавання фатаграфій інфармацыю аб абмежавальным шматкутніку можна выкарыстоўваць для аўтаматычнай абрэзкі выявы вакол выяўленага арыенціра, дазваляючы карыстальнікам засяродзіць увагу на пэўных аб'ектах або сферах цікавасці.
Акрамя таго, інфармацыя аб абмежавальным палігоне можа быць выкарыстана для геаметрычнага аналізу. Даследуючы форму і памеры абмежавальнага шматкутніка, мы можам атрымаць каштоўныя геаметрычныя характарыстыкі выяўленага арыенціра. Напрыклад, мы можам вылічыць плошчу або перыметр абмежавальнага шматкутніка, каб колькасна вызначыць памер арыенціра. Гэтая інфармацыя можа быць карыснай у розных праграмах, такіх як гарадское планаванне, дзе разуменне памераў славутасцяў вельмі важна для праектавання інфраструктуры або ацэнкі ёмістасці натоўпу.
Акрамя таго, інфармацыю аб абмежавальным шматкутніку можна выкарыстоўваць для класіфікацыі і катэгарызацыі малюнкаў. Аналізуючы прасторавае размеркаванне абмежавальных палігонаў па наборы даных малюнкаў, мы можам вызначыць агульныя заканамернасці або характарыстыкі, звязаныя з пэўнымі тыпамі арыенціраў. Гэта можа дазволіць нам распрацаваць больш дакладныя і надзейныя мадэлі для аўтаматычнай класіфікацыі або катэгарызацыі малюнкаў на аснове іх зместу. Напрыклад, аналізуючы абмежавальныя палігоны славутасцяў, такіх як масты, вежы або стадыёны, мы можам вызначыць характэрныя прасторавыя ўзоры, якія могуць дапамагчы ў іх аўтаматычным распазнаванні.
Інфармацыя аб абмежавальных палігонах, прадстаўленая Google Vision API, прапануе каштоўную інфармацыю, якую можна выкарыстоўваць у дадатак да функцыі выяўлення арыенціраў. Гэта дазваляе лакалізаваць аб'екты, сегментаваць выявы, геаметрычны аналіз і класіфікаваць выявы, сярод іншых прыкладанняў. Выкарыстоўваючы гэтую інфармацыю, мы можам палепшыць наша разуменне і аналіз малюнкаў, што прывядзе да паляпшэння разумення малюнкаў і больш дасканалых прыкладанняў у розных сферах.
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?
- Якія бібліятэкі і мовы праграмавання выкарыстоўваюцца для дэманстрацыі функцыянальнасці API Google Vision?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашыранае разуменне малюнкаў".