La respondo JSON de la metodo image_properties en la kampo de Artefarita Inteligenteco - Google Vision API - Komprenado de bildoj - Bildaj proprietoj-detekto enhavas valorajn informojn pri la propraĵoj kaj karakterizaĵoj de bildo. Ĉi tiu metodo uzas potencajn maŝinlernajn algoritmojn por analizi la vidan enhavon de bildo kaj ĉerpi diversajn trajtojn kiel koloron, dominajn kolorojn kaj bildkvaliton.
Unu el la ĉefaj informoj provizitaj en la respondo JSON estas la dominaj koloroj ĉeestantaj en la bildo. La respondo inkluzivas la RGB-valorojn de la dominaj koloroj kune kun iliaj pikselaj frakcioj, kiuj indikas la proporcion de la bildo kovrita per ĉiu koloro. Ĉi tiu informo povas esti utila por kompreni la ĝeneralan kolorskemon kaj kunmetaĵon de la bildo. Ekzemple, se la dominaj koloroj estas ĉefe bluaj kaj verdaj, ĝi sugestas ke la bildo povas prezenti naturan pejzaĝon aŭ scenon kun akvoelementoj.
Aldone, la metodo image_properties disponigas sciojn pri la kolordistribuo ene de la bildo. Ĝi inkluzivas histogramon de la ĉeestantaj koloroj en la bildo, kiu reprezentas la oftecon de malsamaj kolorvaloroj. Ĉi tiu histogramo povas esti uzata por analizi la kolordistribuon kaj identigi iujn ajn ŝablonojn aŭ anomaliojn. Ekzemple, altfrekvenco de ruĝaj kolorvaloroj en la histogramo povas indiki la ĉeeston de elstara objekto aŭ elemento kun ruĝa koloro en la bildo.
Krome, la JSON-respondo inkluzivas informojn pri la perceptita kvalito de la bildo. Ĉi tio estas determinita per taksado de faktoroj kiel malklareco, malkovro kaj bruo. La respondo disponigas poentaron kiu reprezentas la totalan kvaliton de la bildo, kun pli altaj poentaroj indikante pli bonan kvaliton. Ĉi tiu informo povas esti helpema por filtri malbonkvalitajn aŭ neklarajn bildojn de plia analizo aŭ prilaborado.
La respondo JSON de la metodo image_properties en la detekto de bildaj proprietoj de la Google Vision API provizas valorajn informojn pri la regantaj koloroj, kolordistribuo kaj bildkvalito de bildo. Ĉi tiuj informoj povas esti uzataj en diversaj aplikoj kiel bildklasifiko, enhavanalizo aŭ estetika taksado.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri API de Google Vision EITC/AI/GVAPI:
- Kio estas kelkaj antaŭdifinitaj kategorioj por objektorekono en Google Vision API?
- Ĉu Google Vision API ebligas vizaĝan rekonon?
- Kiel oni povas aldoni la ekranan tekston al la bildo, kiam oni desegnas objektajn randojn uzante la funkcion "draw_vertices"?
- Kio estas la parametroj de la "draw.line" metodo en la provizita kodo, kaj kiel ili estas uzataj por desegni liniojn inter verticoj valoroj?
- Kiel la kusena biblioteko povas esti uzata por desegni objektolimojn en Python?
- Kio estas la celo de la funkcio "draw_vertices" en la provizita kodo?
- Kiel la API de Google Vision povas helpi kompreni formojn kaj objektojn en bildo?
- Kiel uzantoj povas esplori videble similajn bildojn rekomenditajn de la API?
- Kiuj estas la malsamaj elementoj provizitaj en la respondobjekto de la ret-detekta funkcio de la Google Vision API?
- Kiel la TTT-Detekta funkcio helpas generi etikedojn por alŝutitaj bildoj?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GVAPI Google Vision API
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: API de Google Vision EITC/AI/GVAPI (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Komprenante bildojn (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Bildaj ecoj-detekto (iru al rilata temo)
- Ekzamena revizio