Por ĉerpi orientinformojn el la komenta responda objekto en la kunteksto de la altnivela komprena funkcio de la Google Vision API por detekti famaĵojn, ni devas uzi la koncernajn kampojn kaj metodojn provizitajn de la API. La komenta respondobjekto estas JSON-strukturo kiu enhavas diversajn ecojn kaj valorojn rilatajn al la bildanalizaj rezultoj.
Unue, ni devas certigi, ke la bildo estis sukcese prilaborita de la API kaj ke la responda objekto enhavas la necesajn informojn. Ĉi tio povas esti farita per kontrolado de la kampo "stato" de la respondobjekto. Se la stato estas "Bone", ĝi indikas, ke la bildanalizo estis sukcesa kaj ni povas daŭrigi ĉerpi la orientinformojn.
La orientinformoj estas alireblaj de la kampo "landmarkAnnotations" de la respondobjekto. Ĉi tiu kampo estas aro de komentarioj, kie ĉiu komentario reprezentas detektitan orientilon en la bildo. Ĉiu grava komentario enhavas plurajn trajtojn, inkluzive de la loko, priskribo kaj poentaro.
La "loko" posedaĵo disponigas la limkestokoordinatojn de la detektita orientilo. Ĉi tiuj koordinatoj precizigas la pozicion kaj grandecon de la orientilo ene de la bildo. Analizante ĉi tiujn koordinatojn, ni povas determini la precizan lokon de la orientilo.
La posedaĵo "priskribo" disponigas tekstan priskribon de la orientilo. Ĉi tiu priskribo povas esti uzata por identigi la orientilon kaj provizi plian kuntekston al la uzanto. Ekzemple, se la API detektas la Eiffel-Turon en bildo, la priskriba posedaĵo povas enhavi la tekston "Eiffel Tower".
La posedaĵo "poentaro" reprezentas la fidpoentaron de la API en detektado de la orientilo. Ĉi tiu poentaro estas valoro inter 0 kaj 1, kie pli alta poentaro indikas pli altan konfidan nivelon. Analizante ĉi tiun poentaron, ni povas taksi la fidindecon de la detektita orientilo.
Por ĉerpi la orientinformojn de la komentada respondobjekto, ni povas ripetadi tra la tabelo "landmarkAnnotations" kaj aliri la koncernajn ecojn por ĉiu komentario. Ni povas tiam stoki aŭ prilabori ĉi tiujn informojn laŭbezone por plia analizo aŭ montrado.
Jen ekzempla koda fragmento en Python, kiu montras kiel ĉerpi la orientinformojn de la komenta respondobjekto uzante la klientbibliotekon de Google Cloud Vision API:
python from google.cloud import vision def extract_landmark_info(response): if response.status == 'OK': for annotation in response.landmark_annotations: location = annotation.location description = annotation.description score = annotation.score # Process the landmark information as needed print(f"Landmark: {description}") print(f"Location: {location}") print(f"Score: {score}n") else: print('Image analysis failed.') # Assuming you have already authenticated and created a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # Assuming you have an image file 'image.jpg' to analyze with open('image.jpg', 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.landmark_detection(image=image) extract_landmark_info(response)
En ĉi tiu ekzemplo, la funkcio `extract_landmark_info` prenas la komentadan respondobjekton kiel enigaĵon kaj ripetas tra la tabelo `landmark_annotations`. Ĝi tiam ĉerpas kaj presas la orientinformojn por ĉiu komentario, inkluzive de la priskribo, loko kaj poentaro.
Sekvante ĉi tiun aliron, ni povas efike ĉerpi la orientinformojn de la komentada respondobjekto provizita de la altnivela kompreno de bildoj de la Google Vision API por detekti famaĵojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Altnivela bildkompreno:
- Kio estas kelkaj antaŭdifinitaj kategorioj por objektorekono en Google Vision API?
- Kio estas la rekomendinda aliro por uzi la sekuran serĉan detektan funkcion kombine kun aliaj moderigaj teknikoj?
- Kiel ni povas aliri kaj montri la verŝajnajn valorojn por ĉiu kategorio en la sekura serĉa komentario?
- Kiel ni povas akiri la sekuran serĉan komentadon uzante la Google Vision API en Python?
- Kio estas la kvin kategorioj inkluzivitaj en la sekura serĉa detekto-funkcio?
- Kiel la sekura serĉa funkcio de la Google Vision API detektas eksplicitan enhavon en bildoj?
- Kiel ni povas vide identigi kaj reliefigi la detektitajn objektojn en bildo uzante la kusenan bibliotekon?
- Kiel ni povas organizi la ĉerpitajn objekton-informojn en tabelformato uzante la pandadatumkadron?
- Kiel ni povas ĉerpi ĉiujn objektajn komentadojn el la respondo de la API?
- Kiuj bibliotekoj kaj programlingvo estas uzataj por pruvi la funkciecon de la API de Google Vision?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Altnivela kompreno de bildoj