Kako bismo dohvatili dominantne boje na slici pomoću Vision API klijenta, možemo upotrijebiti značajku otkrivanja svojstava slike koju nudi Google Vision API. Ovaj moćni alat omogućuje nam analizu i razumijevanje vizualnog sadržaja slike, uključujući prepoznavanje prisutnih dominantnih boja.
Prvi korak je postavljanje Vision API klijenta i provjera autentičnosti naših zahtjeva. Nakon što to učinimo, možemo poslati sliku API-ju na analizu. API podržava različite formate slika kao što su JPEG, PNG i GIF.
Da bismo dohvatili dominantne boje, moramo upotrijebiti značajku `imagePropertiesAnnotation` API-ja. Ova nam značajka daje informacije o bojama prisutnim na slici, uključujući dominantne boje. Dominantne boje predstavljene su njihovim RGB vrijednostima i rangirane su na temelju njihove zastupljenosti na slici.
Prilikom upućivanja zahtjeva API-ju, moramo navesti parametar `features` kao `IMAGE_PROPERTIES`. Ovo API-ju govori da želimo izdvojiti svojstva slike, uključujući dominantne boje. Evo primjera kako možemo uputiti API poziv koristeći Python:
python import base64 from google.cloud import vision def get_dominant_colors(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) features = [vision.Feature(type_=vision.Feature.Type.IMAGE_PROPERTIES)] response = client.annotate_image({ 'image': image, 'features': features }) colors = response.image_properties_annotation.dominant_colors.colors dominant_colors = [] for color_info in colors: color = color_info.color rgb = (color.red, color.green, color.blue) dominant_colors.append(rgb) return dominant_colors
U gornjem primjeru prvo uvozimo potrebne biblioteke i provjeravamo autentičnost Vision API klijenta. Zatim čitamo slikovnu datoteku i stvaramo Vision API `Image` objekt sa sadržajem slike. Zatim specificiramo značajku `IMAGE_PROPERTIES` i upućujemo API poziv pomoću metode `annotate_image`.
API odgovor sadrži dominantne boje u polju `image_properties_annotation`. Iteriramo po bojama i izdvajamo RGB vrijednosti. Na kraju, vraćamo popis dominantnih boja.
Važno je napomenuti da se dominantne boje koje vraća API temelje na ukupnoj prevalenciji boja na slici. To znači da vraćene boje ne moraju nužno predstavljati vizualno najistaknutije elemente na slici. Međutim, oni pružaju dobar pokazatelj dominantne palete boja.
Kako bismo dohvatili dominantne boje na slici pomoću Vision API klijenta, moramo upotrijebiti značajku `imagePropertiesAnnotation`. Upućivanjem API poziva s odgovarajućim parametrima, možemo dobiti dominantne boje kao RGB vrijednosti. Ova funkcionalnost može biti korisna u raznim aplikacijama, kao što je kategorizacija slika, analiza sadržaja i vizualno pretraživanje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Kako se može poboljšati brzina obrade gcv api-ja s minimalnim resursima?
- Može li se Google Vision API koristiti s Pythonom?
- Koliko košta 1000 detekcija lica?
- Omogućuje li Google Vision API označavanje slika prilagođenim oznakama?
- Može li se Google Vision API primijeniti na otkrivanje i označavanje objekata pomoću pillow Python biblioteke u videozapisima umjesto na slikama?
- Kako implementirati crtanje granica objekata oko životinja na slikama i videozapisima i označavanje tih granica određenim imenima životinja?
- 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?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GVAPI Google Vision API