Google Vision API to zaawansowane narzędzie do rozpoznawania obrazów, które pozwala programistom zintegrować zaawansowane funkcje rozpoznawania obrazów ze swoimi aplikacjami. Zapewnia szeroką gamę funkcji, w tym wykrywanie obiektów, rozpoznawanie twarzy, wyodrębnianie tekstu i wiele innych. Aby zademonstrować funkcjonalność interfejsu API Google Vision, programiści mogą korzystać z różnych bibliotek i języków programowania.
Jednym z popularnych języków programowania używanych do interakcji z Google Vision API jest Python. Python jest powszechnie znany ze swojej prostoty, czytelności i rozbudowanej obsługi bibliotek, co czyni go idealnym wyborem dla programistów. Aby uzyskać dostęp do interfejsu API Google Vision za pomocą języka Python, programiści mogą skorzystać z oficjalnej biblioteki klienta Google Cloud dla języka Python. Ta biblioteka udostępnia zestaw interfejsów API wysokiego poziomu, które upraszczają proces interakcji z interfejsem API, ułatwiając wykonywanie zadań, takich jak przesyłanie obrazów, wysyłanie żądań do interfejsu API i pobieranie wyników.
Oto przykład użycia biblioteki klienta Google Cloud dla języka Python w celu zademonstrowania funkcjonalności interfejsu API Google Vision:
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
W tym przykładzie najpierw importujemy niezbędne moduły z biblioteki klienta Google Cloud dla języka Python. Następnie tworzymy instancję obiektu klienta, który będzie używany do wysyłania żądań API. Następnie określamy plik obrazu, do którego chcemy dodać adnotację, i ładujemy go do pamięci. Na koniec wysyłamy żądanie API w celu wykrycia obiektu i pobieramy wykryte obiekty wraz z ich wynikami zaufania.
Oprócz Pythona do interakcji z Google Vision API można również używać innych języków programowania, takich jak Java, Node.js i Go. Google udostępnia biblioteki klienckie również dla tych języków, ułatwiając programistom integrację interfejsu API z ich aplikacjami.
Aby zademonstrować funkcjonalność interfejsu API Google Vision, programiści mogą korzystać z różnych bibliotek i języków programowania. Język Python wraz z biblioteką klienta Google Cloud dla języka Python jest popularnym wyborem ze względu na prostotę i obszerną obsługę bibliotek. Jednak inne języki, takie jak Java, Node.js i Go, są również obsługiwane przez biblioteki klienckie Google.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Zaawansowane rozumienie obrazów:
- Jakie są wstępnie zdefiniowane kategorie rozpoznawania obiektów w Google Vision API?
- Jakie jest zalecane podejście do korzystania z funkcji wykrywania bezpiecznego wyszukiwania w połączeniu z innymi technikami moderacji?
- W jaki sposób możemy uzyskać dostęp do wartości prawdopodobieństwa dla każdej kategorii w adnotacji bezpiecznego wyszukiwania i wyświetlić je?
- Jak możemy uzyskać adnotację bezpiecznego wyszukiwania za pomocą Google Vision API w Pythonie?
- Jakie pięć kategorii obejmuje funkcja wykrywania bezpiecznego wyszukiwania?
- W jaki sposób funkcja bezpiecznego wyszukiwania interfejsu Google Vision API wykrywa treści dla dorosłych w obrazach?
- Jak możemy wizualnie zidentyfikować i wyróżnić wykryte obiekty na obrazie, korzystając z biblioteki poduszek?
- Jak możemy uporządkować wyodrębnione informacje o obiekcie w formacie tabelarycznym za pomocą ramki danych pandy?
- Jak możemy wyodrębnić wszystkie adnotacje obiektów z odpowiedzi API?
- W jaki sposób interfejs API Google Vision wykrywa i lokalizuje obiekty w obrazach?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w Zaawansowane zrozumienie obrazów