Каб атрымаць дамінантныя колеры на малюнку з дапамогай кліента Vision API, мы можам выкарыстаць функцыю вызначэння ўласцівасцей відарыса, якую прадстаўляе Google Vision API. Гэты магутны інструмент дазваляе нам аналізаваць і разумець візуальны змест выявы, у тым ліку вызначаць дамінуючыя колеры.
Першы крок - гэта налада кліента Vision API і аўтэнтыфікацыя нашых запытаў. Як толькі мы гэта зробім, мы можам адправіць выяву ў API для аналізу. API падтрымлівае розныя фарматы малюнкаў, такія як JPEG, PNG і GIF.
Каб атрымаць дамінуючыя колеры, нам трэба выкарыстоўваць функцыю API imagePropertiesAnnotation. Гэтая функцыя дае нам інфармацыю аб колерах, якія прысутнічаюць на малюнку, уключаючы дамінуючыя колеры. Дамінуючыя колеры прадстаўлены іх значэннямі RGB і ранжыраваны ў залежнасці ад іх распаўсюджанасці на малюнку.
Робячы запыт у API, нам трэба ўказаць параметр `features` як `IMAGE_PROPERTIES`. Гэта паведамляе API, што мы хочам атрымаць уласцівасці выявы, уключаючы дамінуючыя колеры. Вось прыклад таго, як мы можам зрабіць выклік API з дапамогай Python:
python import base64 from google.cloud import vision def get_dominant_colors(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) features = [vision.Feature(type_=vision.Feature.Type.IMAGE_PROPERTIES)] response = client.annotate_image({ 'image': image, 'features': features }) colors = response.image_properties_annotation.dominant_colors.colors dominant_colors = [] for color_info in colors: color = color_info.color rgb = (color.red, color.green, color.blue) dominant_colors.append(rgb) return dominant_colors
У прыведзеным вышэй прыкладзе мы спачатку імпартуем неабходныя бібліятэкі і правяраем сапраўднасць кліента Vision API. Затым мы чытаем файл выявы і ствараем аб'ект Vision API `Image` са змесцівам выявы. Далей мы паказваем функцыю `IMAGE_PROPERTIES` і робім выклік API з дапамогай метаду `annotate_image`.
Адказ API змяшчае дамінуючыя колеры ў полі `image_properties_annotation`. Мы перабіраем колеры і здабываем значэнні RGB. Нарэшце, мы вяртаем спіс дамінуючых колераў.
Важна адзначыць, што дамінуючыя колеры, якія вяртае API, заснаваны на агульнай распаўсюджанасці колераў у малюнку. Гэта азначае, што вернутыя колеры неабавязкова могуць прадстаўляць найбольш візуальна прыкметныя элементы выявы. Тым не менш, яны добра сведчаць аб дамінуючай каляровай палітры.
Каб атрымаць дамінуючыя колеры на малюнку з дапамогай кліента Vision API, нам трэба выкарыстаць функцыю `imagePropertiesAnnotation`. Робячы выклік API з адпаведнымі параметрамі, мы можам атрымаць дамінуючыя колеры ў якасці значэнняў RGB. Гэтая функцыя можа быць карыснай у розных праграмах, такіх як катэгарызацыя малюнкаў, аналіз кантэнту і візуальны пошук.
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