For å trekke ut alle objektkommentarene fra API-ets svar innen kunstig intelligens – Google Vision API – Avansert bildeforståelse – Objektdeteksjon, kan du bruke responsformatet gitt av API-en, som inkluderer en liste over oppdagede objekter sammen med deres tilsvarende grensefelt og selvtillitsscore. Ved å analysere denne responsen kan du trekke ut de ønskede objektkommentarene.
API-svaret består vanligvis av et JSON-objekt som inneholder forskjellige felt, inkludert feltet "localizedObjectAnnotations", som inneholder de oppdagede objektene. Hver objektkommentar inkluderer informasjon som objektets navn, dets avgrensningsbokskoordinater og en konfidenspoengsum som indikerer API-ets tillit til deteksjonen.
For å trekke ut objektkommentarene, kan du følge disse trinnene:
1. Parse API-svaret: Start med å analysere JSON-svaret mottatt fra API. Dette kan gjøres ved å bruke et JSON-parsingbibliotek eller innebygde funksjoner levert av ditt programmeringsspråk.
2. Få tilgang til "localizedObjectAnnotations"-feltet: Når svaret er analysert, får du tilgang til "localizedObjectAnnotations"-feltet, som inneholder de oppdagede objektene. Dette feltet er vanligvis en rekke objektkommentarer.
3. Iterer gjennom objektkommentarene: Iterer gjennom hver objektkommentar i matrisen. Hver merknad representerer et oppdaget objekt i bildet.
4. Trekk ut relevant informasjon: Trekk ut relevant informasjon fra hver objektkommentar, for eksempel objektets navn, koordinater for avgrensningsramme og konfidenspoengsum. Disse detaljene kan nås som separate felt innenfor hver objektkommentar.
5. Lagre eller behandle den utpakkede informasjonen: Avhengig av dine behov kan du lagre den utpakkede informasjonen i en datastruktur eller behandle den videre for analyse eller andre formål. Det kan for eksempel være lurt å lagre objektnavnene og deres tilhørende avgrensningsbokskoordinater i en database eller bruke dem til ytterligere bildeforståelsesoppgaver.
Her er et forenklet eksempel for å illustrere utvinningsprosessen:
python import json # Assume 'response' contains the API response in JSON format response =
{
"localizedObjectAnnotations": [
{
"mid": "/m/01g317",
"navn": "katt",
"score": 0.89271355,
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [
{"x": 0.1234, "y": 0.5678},
{"x": 0.5678, "y": 0.1234}
] }
},
{
"mid": "/m/04rky",
"name": "hund",
"score": 0.8132468,
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [
{"x": 0.4321, "y": 0.8765},
{"x": 0.8765, "y": 0.4321}
] }
}
]}
# Parse the API response response_data = json.loads(response) # Access the object annotations annotations = response_data['localizedObjectAnnotations'] # Iterate through the object annotations for annotation in annotations: # Extract relevant information object_name = annotation['name'] bounding_box = annotation['boundingPoly']['normalizedVertices'] confidence = annotation['score'] # Process or store the extracted information print(f"Object: {object_name}, Bounding Box: {bounding_box}, Confidence: {confidence}") # Output: # Object: cat, Bounding Box: [{'x': 0.1234, 'y': 0.5678}, {'x': 0.5678, 'y': 0.1234}], Confidence: 0.89271355 # Object: dog, Bounding Box: [{'x': 0.4321, 'y': 0.8765}, {'x': 0.8765, 'y': 0.4321}], Confidence: 0.8132468
I dette eksemplet antar vi et JSON-svar som inneholder to oppdagede objekter: en katt og en hund. Koden analyserer svaret, får tilgang til "localizedObjectAnnotations"-feltet, itererer gjennom hver objektkommentar og trekker ut objektets navn, avgrensningsbokskoordinater og konfidenspoengsum. Til slutt skrives den utpakkede informasjonen ut, men du kan endre koden for å passe dine spesifikke behov.
Ved å følge disse trinnene kan du effektivt trekke ut alle objektkommentarene fra API-ets svar innen kunstig intelligens – Google Vision API – Avansert bildeforståelse – Objektdeteksjon.
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?
- Hvilke biblioteker og programmeringsspråk brukes for å demonstrere funksjonaliteten til Google Vision API?
- Hvordan utfører Google Vision API objektgjenkjenning og lokalisering i bilder?
Se flere spørsmål og svar i Avansert bildeforståelse