Por ĉerpi ĉiujn objektajn komentadojn el la respondo de la API en la kampo de Artefarita Inteligenteco - Google Vision API - Altnivela kompreno de bildoj - Objekto-detekto, vi povas uzi la respondformaton provizitan de la API, kiu inkluzivas liston de detektitaj objektoj kune kun iliaj respondaj. salmaj skatoloj kaj konfidaj poentoj. Analizante ĉi tiun respondon, vi povas ĉerpi la deziratajn objektajn komentadojn.
La API-respondo tipe konsistas el JSON-objekto enhavanta diversajn kampojn, inkluzive de la "localizedObjectAnnotations" kampo, kiu enhavas la detektitajn objektojn. Ĉiu objektokomentado inkludas informojn kiel ekzemple la nomo de la objekto, ĝiaj limkestokoordinatoj, kaj fidpoentaro indikanta la fidon de la API je la detekto.
Por ĉerpi la objektajn komentadojn, vi povas sekvi ĉi tiujn paŝojn:
1. Analizu la API-respondon: Komencu analizante la JSON-respondon ricevitan de la API. Ĉi tio povas esti farita per JSON-analizbiblioteko aŭ enkonstruitaj funkcioj provizitaj de via programlingvo.
2. Aliru la kampon "localizedObjectAnnotations": Post kiam la respondo estas analizita, aliru la kampon "localizedObjectAnnotations", kiu enhavas la detektitajn objektojn. Ĉi tiu kampo estas tipe aro de objektaj komentarioj.
3. Ripeti tra la objektaj komentarioj: Ripeti tra ĉiu objekta komentario en la tabelo. Ĉiu komentario reprezentas detektitan objekton en la bildo.
4. Eltiru koncernajn informojn: Eltiru la koncernajn informojn el ĉiu objektokomentado, kiel la nomo de la objekto, limkestokoordinatoj kaj konfida poentaro. Ĉi tiuj detaloj povas esti aliritaj kiel apartaj kampoj ene de ĉiu objektokomentado.
5. Stoki aŭ prilabori la ĉerpitajn informojn: Depende de viaj postuloj, vi povas konservi la ĉerpitajn informojn en datumstrukturo aŭ prilabori ĝin plu por analizo aŭ aliaj celoj. Ekzemple, vi eble volas konservi la objektonomojn kaj iliajn respondajn limkestokoordinatojn en datumbazo aŭ uzi ilin por pliaj bildkomprenaj taskoj.
Jen simpligita ekzemplo por ilustri la eltiran procezon:
python import json # Assume 'response' contains the API response in JSON format response =
{
"localizedObjectAnnotations": [
{
"meze": "/m/01g317",
"nomo": "kato",
"poentaro": 0.89271355,
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [
{"x": 0.1234, "y": 0.5678},
{"x": 0.5678, "y": 0.1234}
] }
},
{
"mid": "/m/04rky",
"nomo": "hundo",
"poentaro": 0.8132468,
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [
{"x": 0.4321, "y": 0.8765},
{"x": 0.8765, "y": 0.4321}
] }
}
] }
# Parse the API response response_data = json.loads(response) # Access the object annotations annotations = response_data['localizedObjectAnnotations'] # Iterate through the object annotations for annotation in annotations: # Extract relevant information object_name = annotation['name'] bounding_box = annotation['boundingPoly']['normalizedVertices'] confidence = annotation['score'] # Process or store the extracted information print(f"Object: {object_name}, Bounding Box: {bounding_box}, Confidence: {confidence}") # Output: # Object: cat, Bounding Box: [{'x': 0.1234, 'y': 0.5678}, {'x': 0.5678, 'y': 0.1234}], Confidence: 0.89271355 # Object: dog, Bounding Box: [{'x': 0.4321, 'y': 0.8765}, {'x': 0.8765, 'y': 0.4321}], Confidence: 0.8132468
En ĉi tiu ekzemplo, ni supozas JSON-respondon enhavantan du detektitajn objektojn: kato kaj hundo. La kodo analizas la respondon, aliras la kampon "localizedObjectAnnotations", ripetas tra ĉiu objektokomentado, kaj ĉerpas la nomon de la objekto, limkestokoordinatojn, kaj konfidan poentaron. Fine, la ĉerpitaj informoj estas presitaj, sed vi povas modifi la kodon laŭ viaj specifaj bezonoj.
Sekvante ĉi tiujn paŝojn, vi povas efike ĉerpi ĉiujn objektajn komentadojn de la respondo de la API en la kampo de Artefarita Inteligenteco - Google Vision API - Altnivela kompreno de bildoj - Objekto-detekto.
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?
- Kiuj bibliotekoj kaj programlingvo estas uzataj por pruvi la funkciecon de la API de Google Vision?
- 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