La Google Vision API estas altnivela bildkomprenilo, kiu permesas al programistoj integri potencajn bildrekonajn kapablojn en siaj aplikoj. Ĝi disponigas larĝan gamon de funkcioj, inkluzive de objektodetekto, vizaĝrekono, teksto-eltiro kaj pli. Por pruvi la funkciecon de la Google Vision API, programistoj povas uzi diversajn bibliotekojn kaj programlingvojn.
Unu el la popularaj programlingvoj uzataj por interagado kun la API de Google Vision estas Python. Python estas vaste konata pro sia simpleco, legeblo kaj ampleksa biblioteka subteno, igante ĝin ideala elekto por programistoj. Por aliri la Google Vision API uzante Python, programistoj povas uzi la oficialan Google Cloud Client Library por Python. Ĉi tiu biblioteko disponigas aron de altnivelaj API-oj, kiuj simpligas la procezon de interagado kun la API, faciligante plenumi taskojn kiel alŝuti bildojn, fari API-petojn kaj preni la rezultojn.
Jen ekzemplo pri kiel uzi la Google Cloud Client Library por Python por pruvi la funkciecon de la API de Google Vision:
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
En ĉi tiu ekzemplo, ni unue importas la necesajn modulojn de la Google Cloud Client Library por Python. Ni tiam kreas klientan objekton, kiu estos uzata por fari API-petojn. Poste, ni specifas la bilddosieron, kiun ni volas komenti kaj ŝargi ĝin en memoron. Fine, ni faras API-peton por objektodetekto kaj retrovas la detektitajn objektojn kune kun iliaj konfidaj poentoj.
Krom Python, aliaj programlingvoj kiel Java, Node.js kaj Go ankaŭ povas esti uzataj por interagi kun la API de Google Vision. Guglo disponigas klientbibliotekojn ankaŭ por ĉi tiuj lingvoj, faciligante al programistoj integri la API en siaj aplikoj.
Por pruvi la funkciecon de la Google Vision API, programistoj povas uzi diversajn bibliotekojn kaj programlingvojn. Python, kun la Google Cloud Client Library por Python, estas populara elekto pro sia simpleco kaj ampleksa biblioteka subteno. Tamen aliaj lingvoj kiel Java, Node.js kaj Go ankaŭ estas subtenataj de la klientbibliotekoj de Google.
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?
- Kiel la Google Vision API elfaras objektodetekton kaj lokalizon en bildoj?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Altnivela kompreno de bildoj
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: API de Google Vision EITC/AI/GVAPI (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Altnivela bildkompreno (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Objektodetekto (iru al rilata temo)
- Ekzamena revizio