Google Vision API er et avansert bildeforståelsesverktøy som lar utviklere integrere kraftige bildegjenkjenningsfunksjoner i applikasjonene sine. Den tilbyr et bredt spekter av funksjoner, inkludert gjenstandsgjenkjenning, ansiktsgjenkjenning, tekstutvinning og mer. For å demonstrere funksjonaliteten til Google Vision API kan utviklere bruke ulike biblioteker og programmeringsspråk.
Et av de populære programmeringsspråkene som brukes for å samhandle med Google Vision API er Python. Python er viden kjent for sin enkelhet, lesbarhet og omfattende bibliotekstøtte, noe som gjør det til et ideelt valg for utviklere. For å få tilgang til Google Vision API ved hjelp av Python, kan utviklere bruke det offisielle Google Cloud Client Library for Python. Dette biblioteket gir et sett med API-er på høyt nivå som forenkler prosessen med å samhandle med API-en, noe som gjør det enklere å utføre oppgaver som å laste opp bilder, lage API-forespørsler og hente resultatene.
Her er et eksempel på hvordan du bruker Google Cloud Client Library for Python for å demonstrere funksjonaliteten til Google Vision API:
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})')
I dette eksemplet importerer vi først de nødvendige modulene fra Google Cloud Client Library for Python. Vi instansierer deretter et klientobjekt som vil bli brukt til å lage API-forespørsler. Deretter spesifiserer vi bildefilen vi ønsker å kommentere og laster den inn i minnet. Til slutt sender vi en API-forespørsel for gjenkjenning av objekter og henter de oppdagede objektene sammen med deres konfidenspoeng.
Bortsett fra Python, kan andre programmeringsspråk som Java, Node.js og Go også brukes til å samhandle med Google Vision API. Google tilbyr også klientbiblioteker for disse språkene, noe som gjør det enklere for utviklere å integrere API-en i applikasjonene sine.
For å demonstrere funksjonaliteten til Google Vision API kan utviklere bruke ulike biblioteker og programmeringsspråk. Python, med Google Cloud Client Library for Python, er et populært valg på grunn av sin enkelhet og omfattende bibliotekstøtte. Andre språk som Java, Node.js og Go støttes imidlertid også av Googles klientbiblioteker.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Avansert bildeforståelse:
- Hva er noen forhåndsdefinerte kategorier for objektgjenkjenning i Google Vision API?
- Hva er den anbefalte tilnærmingen for å bruke funksjonen for sikker søkedeteksjon i kombinasjon med andre modereringsteknikker?
- Hvordan kan vi få tilgang til og vise sannsynlighetsverdiene for hver kategori i den sikre søk-kommentaren?
- Hvordan kan vi få den sikre søkekommentaren ved å bruke Google Vision API i Python?
- Hva er de fem kategoriene som er inkludert i funksjonen for sikker søkgjenkjenning?
- Hvordan oppdager Google Vision APIs sikre søkefunksjon eksplisitt innhold i bilder?
- Hvordan kan vi visuelt identifisere og fremheve de oppdagede objektene i et bilde ved hjelp av putebiblioteket?
- Hvordan kan vi organisere den utpakkede objektinformasjonen i et tabellformat ved å bruke pandas-datarammen?
- Hvordan kan vi trekke ut alle objektkommentarene fra API-ets respons?
- Hvordan utfører Google Vision API objektgjenkjenning og lokalisering i bilder?
Se flere spørsmål og svar i Avansert bildeforståelse