Каб наладзіць асяроддзе і стварыць асобнік кліента для выкарыстання метаду выяўлення падказак абрэзкі ў Google Vision API, вам трэба будзе выканаць шэраг крокаў. Гэты працэс уключае ў сябе канфігурацыю асяроддзя, усталяванне неабходных праграмных залежнасцяў, аўтэнтыфікацыю вашага прыкладання і, нарэшце, стварэнне асобніка кліента для ўзаемадзеяння з API.
Спачатку пераканайцеся, што ў вас наладжаны праект Google Cloud Platform (GCP). Калі ў вас яго няма, стварыце новы праект у кансолі GCP. Уключыце Vision API, перайшоўшы ў раздзел APIs & Services > Library на кансолі, знайдучы «Vision API» і ўключыўшы яго для свайго праекта.
Далей неабходна ўсталяваць неабходныя залежнасці праграмнага забеспячэння. Vision API забяспечвае кліенцкія бібліятэкі для розных моў праграмавання, уключаючы Python, Java і Node.js. Выберыце той, які адпавядае вашым патрэбам, і ўсталюйце яго ў асяроддзе распрацоўкі. Напрыклад, калі вы карыстаецеся Python, вы можаце ўсталяваць бібліятэку Google Cloud Vision, выканаўшы каманду `pip install –upgrade google-cloud-vision` на вашым тэрмінале.
Пасля ўстаноўкі неабходных бібліятэк вам неабходна прайсці аўтэнтыфікацыю вашага прыкладання для доступу да API Vision. Гэта прадугледжвае стварэнне ўліковых даных сэрвіснага ўліковага запісу і атрыманне файла ключа JSON. У кансолі GCP перайдзіце да API і паслуг > Уліковыя даныя і націсніце «Стварыць уліковыя даныя». Выберыце ў якасці тыпу «Сэрвісны ўліковы запіс», увядзіце назву і ідэнтыфікатар для сэрвіснага ўліковага запісу і надайце яму неабходныя ролі (напрыклад, «Cloud Vision API > Cloud Vision API User»). Нарэшце, націсніце «Стварыць ключ», абярыце тып ключа JSON і загрузіце згенераваны файл ключа.
Пасля наладжвання аўтэнтыфікацыі вы можаце стварыць асобнік кліента для ўзаемадзеяння з Vision API. Ініцыялізуйце кліент адпаведнымі ўліковымі дадзенымі і ідэнтыфікатарам праекта. Напрыклад, у Python вы можаце стварыць асобнік кліента наступным чынам:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
Цяпер у вас ёсць асобнік кліента, гатовы да выкарыстання метаду выяўлення падказак абрэзкі. Каб выкарыстаць гэты метад, вам трэба прадаставіць файл выявы або URL выявы ў API. Метад выяўлення падказак абрэзкі аналізуе выяву і вяртае інфармацыю аб патэнцыйных падказках абрэзкі, якія можна выкарыстоўваць для паляпшэння кампазіцыі выявы.
Вось прыклад таго, як выкарыстоўваць метад выяўлення падказак абрэзкі з асобнікам кліента:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
Каб наладзіць сваё асяроддзе і стварыць асобнік кліента для выкарыстання метаду выяўлення падказак абрэзкі ў API Google Vision, вам неабходна наладзіць асяроддзе, усталяваць неабходныя залежнасці, праверыць сапраўднасць вашага прыкладання і стварыць асобнік кліента. Пасля наладжвання вы можаце выкарыстоўваць асобнік кліента для выяўлення падказак абрэзкі на малюнках.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Выяўленне намёкаў на ўраджай:
- Якія іншыя параметры і параметры даступныя ў Google Vision API для больш пашыранага выкарыстання?
- Як атрымаць прапанаваную вобласць абрэзкі з JSON-адказу API?
- Якія параметры неабходныя для функцыі падказкі абрэзкі ў Python?
- Якая мэта метаду выяўлення падказак абрэзкі ў API Google Vision?