Por modifi la funkcion "detekti_tekston" por trakti bildajn URL-ojn anstataŭ dosiervojojn en la kunteksto de la API de Google Vision por kompreni tekston en vidaj datumoj kaj detekti kaj ĉerpi tekston el bildoj, ni devas fari kelkajn ĝustigojn al la ekzistanta kodo. Ĉi tiu modifo permesos al ni enigi bildajn URL-ojn rekte en la funkcion, ebligante la API prilabori la bildojn kaj ĉerpi la tekston.
Unue, ni devas kompreni la strukturon de la ekzistanta funkcio "detekti_tekston". Tipe, la funkcio prenas dosiervojon kiel enigparametron kaj resendas la eltiritan tekston de la bildo. La kodo povas aspekti kiel ĉi tio:
python def detect_text(file_path): # Code to load the image from the file path # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
Por modifi ĉi tiun funkcion por manipuli bildajn URLojn, ni devas korpigi la necesajn ŝanĝojn. Jen ĝisdatigita versio de la funkcio:
python import requests from PIL import Image from io import BytesIO def detect_text(image_url): # Download the image from the URL response = requests.get(image_url) image = Image.open(BytesIO(response.content)) # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
En la modifita kodo, ni uzas la bibliotekon "petoj" por elŝuti la bildon de la provizita URL. La metodo `Image.open` de la modulo PIL (Python Imaging Library) tiam estas uzata por malfermi la bildon por plua prilaborado.
Post kiam la bildo estas ŝarĝita, ni povas daŭrigi voki la Google Vision API kaj prilabori la bildon por ĉerpi la tekston. La specifa kodo por ĉi tiu paŝo povas varii depende de la API-efektivigo kaj la programlingvo uzata. Tamen, la ĝenerala aliro implikas fari API-petojn uzante la bildajn datumojn kaj ricevi respondon, kiu enhavas la ĉerpitan tekston.
Fine, ni resendas la ĉerpitan tekston de la funkcio kiel la eligo.
Jen ekzempla uzado de la modifita funkcio:
python image_url = "https://example.com/image.jpg" extracted_text = detect_text(image_url) print(extracted_text)
En ĉi tiu ekzemplo, ni provizas la bildo URL kiel enigo al la funkcio `detect_text`, kiu poste elŝutas la bildon, prilaboras ĝin uzante la Google Vision API, kaj resendas la eltiritan tekston.
Por modifi la funkcion "detekti_tekston" por trakti bildajn URL-ojn anstataŭ dosiervojojn, ni devas korpigi kodon, kiu elŝutas la bildon de la provizita URL kaj poste prilaboras ĝin per la Google Vision API. Farante ĉi tiujn ĝustigojn, ni povas efike ĉerpi tekston el bildoj uzante bildajn URL-ojn kiel enigaĵon.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Detekti kaj ĉerpi tekston de bildo:
- Kio estas iuj eblaj aplikoj de uzado de la API de Google Vision por eltiro de teksto?
- Kiel ni povas fari la ĉerpitan tekston pli legebla per la panda biblioteko?
- Kio estas la paŝoj implikitaj en uzado de la API de Google Vision por ĉerpi tekston el bildo?
- Kiel ni povas uzi la Google Vision API por detekti kaj ĉerpi tekston el bildoj?