Aby odzyskać dominujące kolory w obrazie za pomocą klienta Vision API, możemy skorzystać z funkcji wykrywania właściwości obrazu udostępnianej przez Google Vision API. To potężne narzędzie pozwala nam analizować i rozumieć treść wizualną obrazu, w tym identyfikować dominujące kolory.
Pierwszym krokiem jest konfiguracja klienta Vision API i uwierzytelnienie naszych żądań. Kiedy już to zrobimy, możemy wysłać obraz do API w celu analizy. Interfejs API obsługuje różne formaty obrazów, takie jak JPEG, PNG i GIF.
Aby odzyskać dominujące kolory, musimy skorzystać z funkcji `imagePropertiesAnnotation` w API. Funkcja ta dostarcza nam informacji o kolorach występujących na obrazie, w tym o kolorach dominujących. Dominujące kolory są reprezentowane przez ich wartości RGB i są uszeregowane na podstawie ich rozpowszechnienia na obrazie.
Wysyłając żądanie do API, musimy określić parametr `features` jako `IMAGE_PROPERTIES`. Informuje to interfejs API, że chcemy wyodrębnić właściwości obrazu, w tym dominujące kolory. Oto przykład, jak możemy wykonać wywołanie API za pomocą Pythona:
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
W powyższym przykładzie najpierw importujemy niezbędne biblioteki i uwierzytelniamy klienta Vision API. Następnie czytamy plik obrazu i tworzymy obiekt `Image` API Vision z zawartością obrazu. Następnie określamy funkcję `IMAGE_PROPERTIES` i wykonujemy wywołanie API przy użyciu metody `annotate_image`.
Odpowiedź API zawiera dominujące kolory w polu `image_properties_annotation`. Iterujemy po kolorach i wyodrębniamy wartości RGB. Na koniec zwracamy listę dominujących kolorów.
Należy pamiętać, że dominujące kolory zwracane przez interfejs API są oparte na ogólnej częstości kolorów w obrazie. Oznacza to, że zwrócone kolory niekoniecznie reprezentują najbardziej widoczne elementy obrazu. Jednakże dobrze wskazują dominującą paletę kolorów.
Aby odzyskać dominujące kolory obrazu za pomocą klienta Vision API, musimy skorzystać z funkcji `imagePropertiesAnnotation`. Wykonując wywołanie API z odpowiednimi parametrami możemy uzyskać dominujące kolory jako wartości RGB. Ta funkcja może być przydatna w różnych zastosowaniach, takich jak kategoryzacja obrazów, analiza treści i wyszukiwanie wizualne.
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