Proces označavanja slika pomoću API-ja Google Vision uključuje nekoliko koraka koji olakšavaju otkrivanje i prepoznavanje različitih objekata, scena i teksta unutar slike. Ovaj moćni alat koristi napredne algoritme strojnog učenja za pružanje točnih i učinkovitih mogućnosti označavanja. U ovom odgovoru opisat ću korake uključene u označavanje slika pomoću Google Vision API-ja, pružajući opsežno i didaktičko objašnjenje.
Korak 1: Postavite Google Cloud Vision API
Za početak morate postaviti Google Cloud Vision API. To uključuje stvaranje projekta u Google Cloud Consoleu, omogućavanje Vision API-ja i dobivanje API ključa. Slijedite dokumentaciju koju je dostavio Google za izvođenje ovih početnih koraka postavljanja.
2. korak: potvrdite svoje zahtjeve
Nakon što ste postavili Vision API, morate potvrditi autentičnost svojih zahtjeva. To se može učiniti uključivanjem vašeg API ključa u svaki zahtjev, osiguravajući da API može identificirati i autorizirati vaš pristup. Ovaj korak provjere autentičnosti ključan je za osiguranje sigurnosti i integriteta procesa označavanja slike.
Korak 3: Pošaljite sliku na označavanje
Nakon provjere autentičnosti, možete poslati sliku u Vision API za označavanje. Možete izravno dati slikovnu datoteku ili navesti javno dostupan URL slike. Vision API podržava različite formate slika, kao što su JPEG, PNG i GIF. Važno je napomenuti da veličina slike ne smije prelaziti 4 megapiksela (4 milijuna piksela) za uspješnu obradu.
Korak 4: Analizirajte sliku
Nakon što se slika pošalje Vision API-ju, sljedeći korak je njezina analiza. API nudi širok raspon opcija analize slike, uključujući detekciju naljepnica, detekciju teksta, detekciju lica i više. U ovom slučaju, usredotočeni smo na otkrivanje oznaka, što uključuje identificiranje i opisivanje objekata i scena prisutnih na slici.
Korak 5: Dohvatite otkrivene oznake
Nakon što je analiza dovršena, možete dohvatiti otkrivene oznake iz Vision API odgovora. Oznake predstavljaju objekte ili prizore koji su prepoznati na slici. Svaka oznaka ima opis i s njom povezan rezultat pouzdanosti. Opis daje tekstualni prikaz prepoznatog objekta ili scene, dok rezultat pouzdanosti označava razinu sigurnosti u detekciji.
Korak 6: Iskoristite oznake
Nakon što dohvatite oznake, možete ih koristiti na različite načine u skladu sa zahtjevima vaše aplikacije. Na primjer, možete koristiti oznake za kategoriziranje i organiziranje slika u bazi podataka, poboljšanje funkcionalnosti pretraživanja ili generiranje metapodataka za zadatke klasifikacije slika. Oznake pružaju vrijedan uvid u sadržaj slika, omogućujući vam izdvajanje značajnih informacija i poboljšavanje radnih procesa obrade slika.
Proces označavanja slika pomoću Google Vision API-ja uključuje postavljanje API-ja, provjeru autentičnosti zahtjeva, slanje slike za označavanje, analizu slike, dohvaćanje otkrivenih oznaka i njihovo korištenje prema potrebama vaše aplikacije. Ovaj moćni alat koristi mogućnosti strojnog učenja za pružanje točnog i učinkovitog označavanja slika, otvarajući širok raspon mogućnosti za analizu i razumijevanje slika.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Koje su unaprijed definirane kategorije za prepoznavanje objekata u Google Vision API-ju?
- Omogućuje li Google Vision API prepoznavanje lica?
- Kako se prikazni tekst može dodati slici prilikom crtanja granica objekta pomoću funkcije "draw_vertices"?
- Koji su parametri metode "draw.line" u danom kodu i kako se koriste za crtanje linija između vrijednosti vrhova?
- Kako se knjižnica jastuka može koristiti za crtanje granica objekta u Pythonu?
- Koja je svrha funkcije "draw_vertices" u navedenom kodu?
- Kako Google Vision API može pomoći u razumijevanju oblika i objekata na slici?
- Kako korisnici mogu istražiti vizualno slične slike koje preporučuje API?
- Koji su različiti elementi navedeni u objektu odgovora značajke otkrivanja weba Google Vision API-ja?
- Kako značajka web detekcije pomaže u generiranju oznaka za učitane slike?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GVAPI Google Vision API