Адказ JSON ад метаду image_properties у галіне штучнага інтэлекту – Google Vision API – Разуменне малюнкаў – Выяўленне ўласцівасцей відарыса змяшчае каштоўную інфармацыю аб уласцівасцях і характарыстыках відарыса. Гэты метад выкарыстоўвае магутныя алгарытмы машыннага навучання для аналізу візуальнага кантэнту выявы і вылучэння розных уласцівасцей, такіх як колер, дамінантныя колеры і якасць выявы.
Адной з ключавых частак інфармацыі ў адказе JSON з'яўляюцца дамінуючыя колеры, прысутныя на малюнку. Адказ уключае значэнні RGB дамінантных колераў разам з долямі пікселяў, якія паказваюць долю выявы, пакрытай кожным колерам. Гэтая інфармацыя можа быць карыснай для разумення агульнай каляровай гамы і кампазіцыі выявы. Напрыклад, калі дамінуючымі колерамі з'яўляюцца пераважна сіні і зялёны, гэта сведчыць аб тым, што малюнак можа адлюстроўваць прыродны ландшафт або сцэну з воднымі элементамі.
Акрамя таго, метад image_properties дае інфармацыю аб размеркаванні колеру на малюнку. Яна ўключае ў сябе гістаграму колераў, прысутных на малюнку, якая ўяўляе частату розных значэнняў колеру. Гэтую гістаграму можна выкарыстоўваць для аналізу размеркавання колеру і выяўлення любых заканамернасцей або анамалій. Напрыклад, высокая частата значэнняў чырвонага колеру на гістаграме можа паказваць на наяўнасць прыкметнага аб'екта або элемента чырвонага колеру на малюнку.
Акрамя таго, адказ JSON уключае інфармацыю аб успрыманай якасці выявы. Гэта вызначаецца шляхам ацэнкі такіх фактараў, як размытасць, экспазіцыя і шум. Адказ дае бал, які адлюстроўвае агульную якасць выявы, прычым больш высокія балы сведчаць пра лепшую якасць. Гэтая інфармацыя можа быць карыснай для адфільтравання няякасных або размытых малюнкаў для далейшага аналізу або апрацоўкі.
Адказ JSON з метаду image_properties пры выяўленні ўласцівасцей выявы Google Vision API дае каштоўную інфармацыю аб дамінантных колерах, размеркаванні колераў і якасці відарыса. Гэтая інфармацыя можа быць выкарыстана ў розных праграмах, такіх як класіфікацыя малюнкаў, аналіз кантэнту або эстэтычная ацэнка.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GVAPI API Google Vision:
- Якія прадвызначаныя катэгорыі для распазнавання аб'ектаў у Google Vision API?
- Ці дазваляе API Google Vision распазнаваць твар?
- Як тэкст можа быць дададзены да выявы пры маляванні межаў аб'екта з дапамогай функцыі "draw_vertices"?
- Якія параметры метаду "draw.line" у прадстаўленым кодзе і як яны выкарыстоўваюцца для малявання ліній паміж значэннямі вяршыняў?
- Як можна выкарыстоўваць бібліятэку падушкі для малявання межаў аб'ектаў у Python?
- Якая мэта функцыі "draw_vertices" у прадстаўленым кодзе?
- Як Google Vision API можа дапамагчы зразумець формы і аб'екты на малюнку?
- Як карыстальнікі могуць даследаваць візуальна падобныя выявы, рэкамендаваныя API?
- Якія розныя элементы прадстаўлены ў аб'екце адказу функцыі вэб-выяўлення Google Vision API?
- Як функцыя Web Detection дапамагае ствараць тэгі для запампаваных малюнкаў?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GVAPI Google Vision API