Aby wyodrębnić informacje o punktach orientacyjnych z obiektu odpowiedzi na adnotację w kontekście zaawansowanej funkcji rozpoznawania obrazów dostępnej w interfejsie Google Vision API w celu wykrywania punktów orientacyjnych, musimy wykorzystać odpowiednie pola i metody udostępniane przez interfejs API. Obiekt odpowiedzi na adnotację to struktura JSON zawierająca różne właściwości i wartości powiązane z wynikami analizy obrazu.
Po pierwsze musimy upewnić się, że obraz został pomyślnie przetworzony przez API i że obiekt odpowiedzi zawiera niezbędne informacje. Można tego dokonać sprawdzając pole „status” obiektu odpowiedzi. Jeśli status ma wartość „OK”, oznacza to, że analiza obrazu przebiegła pomyślnie i możemy przystąpić do wyodrębniania informacji o punktach orientacyjnych.
Dostęp do informacji o punktach orientacyjnych można uzyskać z pola „LandmarkAnnotations” obiektu odpowiedzi. To pole stanowi tablicę adnotacji, gdzie każda adnotacja reprezentuje wykryty punkt orientacyjny na obrazie. Każda adnotacja dotycząca punktu orientacyjnego zawiera kilka właściwości, w tym lokalizację, opis i ocenę.
Właściwość „lokalizacja” udostępnia współrzędne ramki ograniczającej wykrytego punktu orientacyjnego. Współrzędne te określają położenie i rozmiar punktu orientacyjnego na obrazie. Analizując te współrzędne, możemy określić dokładną lokalizację punktu orientacyjnego.
Właściwość „description” udostępnia tekstowy opis punktu orientacyjnego. Opis ten może zostać wykorzystany do identyfikacji punktu orientacyjnego i zapewnienia użytkownikowi dodatkowego kontekstu. Na przykład, jeśli interfejs API wykryje Wieżę Eiffla na obrazie, właściwość opisu może zawierać tekst „Wieża Eiffla”.
Właściwość „score” reprezentuje poziom pewności interfejsu API w wykrywaniu punktu orientacyjnego. Wynik ten to wartość z zakresu od 0 do 1, gdzie wyższy wynik oznacza wyższy poziom ufności. Analizując ten wynik, możemy ocenić wiarygodność wykrytego punktu orientacyjnego.
Aby wyodrębnić informacje o punktach orientacyjnych z obiektu odpowiedzi na adnotację, możemy iterować po tablicy „landmarkAnnotations” i uzyskać dostęp do odpowiednich właściwości każdej adnotacji. Możemy następnie przechowywać lub przetwarzać te informacje, jeśli jest to konieczne do dalszej analizy lub wyświetlenia.
Oto przykładowy fragment kodu w języku Python, który pokazuje, jak wyodrębnić informacje o punktach orientacyjnych z obiektu odpowiedzi na adnotację przy użyciu biblioteki klienta 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)
W tym przykładzie funkcja `extract_landmark_info` przyjmuje obiekt odpowiedzi adnotacji jako dane wejściowe i wykonuje iterację po tablicy `landmark_annotations`. Następnie wyodrębnia i drukuje informacje o punktach orientacyjnych dla każdej adnotacji, w tym opis, lokalizację i ocenę.
Stosując to podejście, możemy skutecznie wyodrębnić informacje o punktach orientacyjnych z obiektu odpowiedzi na adnotację dostarczonego przez zaawansowaną funkcję rozpoznawania obrazów interfejsu Google Vision API w celu wykrywania punktów orientacyjnych.
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?
- Jakie biblioteki i język programowania są używane do zademonstrowania funkcjonalności Google Vision API?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w Zaawansowane zrozumienie obrazów