Aby programowo wyodrębnić etykiety z obrazów za pomocą Pythona i Vision API, możesz wykorzystać potężne możliwości Google Cloud Vision API. Vision API zapewnia kompleksowy zestaw funkcji analizy obrazu, w tym wykrywanie etykiet, co pozwala na automatyczną identyfikację i wyodrębnianie etykiet z obrazów.
Aby rozpocząć, musisz skonfigurować projekt Google Cloud i włączyć Vision API. Gdy już to zrobisz, możesz zainstalować wymagane biblioteki Pythona, uruchamiając następującą komendę:
python pip install google-cloud-vision
Następnie musisz uwierzytelnić swoją aplikację, aby uzyskać dostęp do Vision API. Możesz to zrobić, tworząc klucz konta usługi i ustawiając zmienną środowiskową `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` tak, aby wskazywała ścieżkę do pliku klucza. Można to zrobić za pomocą następującego kodu:
python import os from google.cloud import vision os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/service_account_key.json'
Teraz możesz używać interfejsu Vision API do programowego wyodrębniania etykiet z obrazów. Poniższy fragment kodu demonstruje, jak to zrobić:
python def extract_labels(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.label_detection(image=image) labels = response.label_annotations extracted_labels = [label.description for label in labels] return extracted_labels
W tym kodzie najpierw tworzymy instancję klasy `ImageAnnotatorClient` z biblioteki `google.cloud.vision`. Następnie czytamy plik obrazu, tworzymy obiekt „Image” z zawartości pliku i wysyłamy go do API Vision w celu wykrycia etykiety. Odpowiedź API zawiera listę adnotacji etykiet, z których wyodrębniamy opisy etykiet.
Możesz teraz wywołać funkcję `extract_labels`, przekazując ścieżkę do pliku obrazu, który chcesz przeanalizować. Zwróci listę etykiet wyodrębnionych z obrazu.
python image_path = '/path/to/image.jpg' labels = extract_labels(image_path) print(labels)
Spowoduje to wyświetlenie wyodrębnionych etykiet z obrazu.
plaintext ['cat', 'animal', 'whiskers', 'small to medium-sized cats', 'mammal']
Vision API wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego do analizowania obrazów i identyfikowania obiektów, scen i innych cech wizualnych. Może dokładnie wykryć szeroką gamę etykiet, co czyni go cennym narzędziem do różnych zastosowań, takich jak klasyfikacja obrazów, moderowanie treści i wyszukiwanie wizualne.
Aby programowo wyodrębnić etykiety z obrazów za pomocą Pythona i Vision API, musisz skonfigurować projekt Google Cloud, włączyć Vision API, zainstalować wymagane biblioteki Pythona, uwierzytelnić aplikację, a następnie użyć Vision API do wykrywania etykiet na obrazy. Wyodrębnione etykiety można wykorzystać do dalszej analizy lub w celu lepszego zrozumienia treści obrazu.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GVAPI Interfejs Google Vision API:
- Jakie są wstępnie zdefiniowane kategorie rozpoznawania obiektów w Google Vision API?
- Czy Google Vision API umożliwia rozpoznawanie twarzy?
- W jaki sposób można dodać wyświetlany tekst do obrazu podczas rysowania granic obiektów za pomocą funkcji „draw_vertices”?
- Jakie są parametry metody „draw.line” w dostarczonym kodzie i jak są używane do rysowania linii pomiędzy wartościami wierzchołków?
- W jaki sposób można wykorzystać bibliotekę poduszek do rysowania granic obiektów w Pythonie?
- Jaki jest cel funkcji „draw_vertices” w dostarczonym kodzie?
- W jaki sposób interfejs Google Vision API może pomóc w zrozumieniu kształtów i obiektów na obrazie?
- W jaki sposób użytkownicy mogą eksplorować podobne wizualnie obrazy zalecane przez interfejs API?
- Jakie różne elementy znajdują się w obiekcie odpowiedzi funkcji wykrywania sieci w interfejsie Google Vision API?
- W jaki sposób funkcja wykrywania sieci pomaga w generowaniu tagów dla przesłanych obrazów?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GVAPI Google Vision API