Da bismo izvukli informacije o orijentirima iz objekta odgovora na napomene u kontekstu značajke Google Vision API-ja za razumijevanje naprednih slika za otkrivanje orijentira, moramo upotrijebiti relevantna polja i metode koje nudi API. Objekt odgovora napomene je JSON struktura koja sadrži različita svojstva i vrijednosti povezane s rezultatima analize slike.
Prvo, moramo osigurati da je API uspješno obradio sliku i da objekt odgovora sadrži potrebne informacije. To se može učiniti provjerom polja "status" objekta odgovora. Ako je status "OK", to znači da je analiza slike bila uspješna i možemo nastaviti s izdvajanjem informacija o orijentiru.
Informacijama o orijentirima može se pristupiti iz polja "landmarkAnnotations" objekta odgovora. Ovo polje je niz napomena, gdje svaka napomena predstavlja otkriveni orijentir na slici. Svaka oznaka orijentira sadrži nekoliko svojstava, uključujući lokaciju, opis i rezultat.
Svojstvo "location" pruža koordinate graničnog okvira otkrivenog orijentira. Ove koordinate određuju položaj i veličinu orijentira unutar slike. Analizom tih koordinata možemo odrediti točnu lokaciju znamenitosti.
Svojstvo "description" daje tekstualni opis orijentira. Ovaj se opis može koristiti za prepoznavanje orijentira i pružanje dodatnog konteksta korisniku. Na primjer, ako API otkrije Eiffelov toranj na slici, svojstvo opisa može sadržavati tekst "Eiffelov toranj".
Svojstvo "score" predstavlja ocjenu pouzdanosti API-ja u otkrivanju orijentira. Ovaj rezultat je vrijednost između 0 i 1, gdje viši rezultat označava višu razinu pouzdanosti. Analizom ovog rezultata možemo procijeniti pouzdanost otkrivenog orijentira.
Da bismo izdvojili informacije o orijentiru iz objekta odgovora napomene, možemo iterirati kroz polje "landmarkAnnotations" i pristupiti relevantnim svojstvima za svaku napomenu. Zatim možemo pohraniti ili obraditi te podatke prema potrebi za daljnju analizu ili prikaz.
Ovdje je primjer isječka koda u Pythonu koji pokazuje kako izvući informacije o orijentiru iz objekta odgovora napomene pomoću klijentske biblioteke Google Cloud Vision API:
python from google.cloud import vision def extract_landmark_info(response): if response.status == 'OK': for annotation in response.landmark_annotations: location = annotation.location description = annotation.description score = annotation.score # Process the landmark information as needed print(f"Landmark: {description}") print(f"Location: {location}") print(f"Score: {score}n") else: print('Image analysis failed.') # Assuming you have already authenticated and created a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # Assuming you have an image file 'image.jpg' to analyze with open('image.jpg', 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.landmark_detection(image=image) extract_landmark_info(response)
U ovom primjeru funkcija `extract_landmark_info` uzima objekt odgovora napomene kao ulaz i ponavlja niz `landmark_annotations`. Zatim izdvaja i ispisuje informacije o orijentiru za svaku napomenu, uključujući opis, lokaciju i rezultat.
Slijedeći ovaj pristup, možemo učinkovito izdvojiti informacije o orijentirima iz objekta odgovora na napomene koje pruža značajka naprednog razumijevanja slika Google Vision API-ja za otkrivanje orijentira.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredno razumijevanje slika:
- Koje su unaprijed definirane kategorije za prepoznavanje objekata u Google Vision API-ju?
- Koji je preporučeni pristup za korištenje značajke otkrivanja sigurnog pretraživanja u kombinaciji s drugim tehnikama moderiranja?
- Kako možemo pristupiti i prikazati vrijednosti vjerojatnosti za svaku kategoriju u napomeni sigurnog pretraživanja?
- Kako možemo dobiti napomenu o sigurnom pretraživanju koristeći Google Vision API u Pythonu?
- Kojih je pet kategorija uključeno u značajku otkrivanja sigurnog pretraživanja?
- Kako značajka sigurnog pretraživanja Google Vision API-ja otkriva eksplicitan sadržaj unutar slika?
- Kako možemo vizualno identificirati i istaknuti otkrivene objekte na slici pomoću knjižnice jastuka?
- Kako možemo organizirati ekstrahirane informacije o objektu u tabelarnom formatu koristeći podatkovni okvir pandas?
- Kako možemo izdvojiti sve bilješke objekta iz odgovora API-ja?
- Koje se biblioteke i programski jezik koriste za demonstraciju funkcionalnosti Google Vision API-ja?
Više pitanja i odgovora pogledajte u Naprednom razumijevanju slika