Por agordi vian medion kaj krei klientan ekzemplon por uzi la metodon de detekti rikoltajn sugestojn en la API de Google Vision, vi devos sekvi serion da paŝoj. Ĉi tiu procezo implikas agordi vian medion, instali la necesajn programajn dependecojn, aŭtentikigi vian aplikaĵon kaj finfine krei klientan petskribon por interagi kun la API.
Unue, certigu, ke vi havas projekton de Google Cloud Platform (GCP) starigita. Se vi ne havas tian, kreu novan projekton en la GCP-Konzolo. Ebligu la Vision API navigante al la sekcio APIoj kaj Servoj > Biblioteko en la konzolo, serĉante "Vision API" kaj ebligante ĝin por via projekto.
Poste, vi devas instali la necesajn programajn dependecojn. La Vision API disponigas klientbibliotekojn por diversaj programlingvoj, inkluzive de Python, Java kaj Node.js. Elektu tiun, kiu konvenas al viaj bezonoj kaj instalu ĝin en via evolua medio. Ekzemple, se vi uzas Python, vi povas instali la bibliotekon de Google Cloud Vision rulante la komandon `pip install –upgrade google-cloud-vision` en via terminalo.
Post instalo de la bezonataj bibliotekoj, vi devas aŭtentikigi vian aplikaĵon por aliri la Vision API. Ĉi tio implikas krei akreditaĵojn pri servokonto kaj akiri JSON-ŝlosildosieron. En la GCP-Konzolo, navigu al APIoj kaj Servoj > Akreditaĵoj kaj alklaku "Krei akreditaĵojn". Elektu "Servkonton" kiel la tipon, donu nomon kaj identigilon por la servokonto, kaj donu al ĝi la necesajn rolojn (ekz., "Cloud Vision API > Cloud Vision API User"). Fine, alklaku "Krei ŝlosilon", elektu la tipon de ŝlosilo JSON kaj elŝutu la generitan ŝlosildosieron.
Kun la aŭtentikigo agordita, vi nun povas krei klientan petskribon por interagi kun la Vision API. Komencu la klienton per la taŭgaj akreditaĵoj kaj projektidentigilo. Ekzemple, en Python, vi povas krei klientan petskribon jene:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
Nun vi havas klientan petskribon preta uzi la metodon de detekti rikoltajn sugestojn. Por uzi ĉi tiun metodon, vi devas provizi bilddosieron aŭ bildo-URL al la API. La metodo de detekti rikoltajn sugestojn analizas la bildon kaj resendas informojn pri eblaj rikoltaj sugestoj, kiuj povas esti uzataj por plibonigi la konsiston de la bildo.
Jen ekzemplo pri kiel uzi la metodon de detekti rikoltajn sugestojn kun la klienta kazo:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
Por agordi vian medion kaj krei klientan ekzemplon por uzi la metodon de detekti rikoltajn sugestojn en la API de Google Vision, vi devas agordi vian medion, instali la necesajn dependecojn, aŭtentikigi vian aplikaĵon kaj krei klientan petskribon. Unufoje agordita, vi povas uzi la klientan petskribon por fari detekton de rikoltaj sugestoj sur bildoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Detektanta rikolto aludoj:
- Kio estas iuj aliaj parametroj kaj opcioj disponeblaj en la API de Google Vision por pli altnivela uzado?
- Kiel ni ĉerpas la proponitan rikoltan regionon el la JSON-respondo de la API?
- Kiuj estas la parametroj necesaj por la funkcio de rikoltaj sugestoj en Python?
- Kio estas la celo de la metodo de detekti rikoltajn sugestojn en la API de Google Vision?