For å hente de dominerende fargene i et bilde ved å bruke Vision API-klienten, kan vi bruke funksjonen for gjenkjenning av bildeegenskaper som tilbys av Google Vision API. Dette kraftige verktøyet lar oss analysere og forstå det visuelle innholdet i et bilde, inkludert å identifisere de dominerende fargene som finnes.
Det første trinnet er å sette opp Vision API-klienten og autentisere forespørslene våre. Når vi har gjort det, kan vi sende et bilde til API for analyse. API-en støtter ulike bildeformater som JPEG, PNG og GIF.
For å hente de dominerende fargene, må vi bruke "imagePropertiesAnnotation"-funksjonen til API. Denne funksjonen gir oss informasjon om fargene i bildet, inkludert de dominerende fargene. De dominerende fargene er representert av deres RGB-verdier og er rangert basert på deres utbredelse i bildet.
Når vi sender en forespørsel til API-en, må vi spesifisere parameteren «features» som «IMAGE_PROPERTIES». Dette forteller APIen at vi ønsker å trekke ut bildeegenskapene, inkludert de dominerende fargene. Her er et eksempel på hvordan vi kan lage API-kallet ved hjelp av Python:
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
I eksemplet ovenfor importerer vi først de nødvendige bibliotekene og autentiserer Vision API-klienten. Deretter leser vi bildefilen og lager et Vision API `Image` objekt med bildeinnholdet. Deretter spesifiserer vi «IMAGE_PROPERTIES»-funksjonen og foretar API-kallet ved å bruke «annotate_image»-metoden.
API-responsen inneholder de dominerende fargene i feltet `image_properties_annotation`. Vi itererer over fargene og trekker ut RGB-verdiene. Til slutt returnerer vi listen over dominerende farger.
Det er viktig å merke seg at de dominerende fargene som returneres av APIen er basert på den generelle utbredelsen av farger i bildet. Dette betyr at fargene som returneres ikke nødvendigvis representerer de mest visuelt fremtredende elementene i bildet. Imidlertid gir de en god indikasjon på den dominerende fargepaletten.
For å hente de dominerende fargene i et bilde ved å bruke Vision API-klienten, må vi bruke funksjonen "imagePropertiesAnnotation". Ved å foreta et API-kall med de riktige parameterne, kan vi få de dominerende fargene som RGB-verdier. Denne funksjonaliteten kan være nyttig i ulike applikasjoner, for eksempel bildekategorisering, innholdsanalyse og visuelt søk.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Hva er noen forhåndsdefinerte kategorier for objektgjenkjenning i Google Vision API?
- Aktiverer Google Vision API ansiktsgjenkjenning?
- Hvordan kan visningsteksten legges til bildet når man tegner objektkanter ved hjelp av "draw_vertices"-funksjonen?
- Hva er parametrene til "draw.line"-metoden i den medfølgende koden, og hvordan brukes de til å tegne linjer mellom verdier for hjørner?
- Hvordan kan putebiblioteket brukes til å tegne objektgrenser i Python?
- Hva er formålet med "draw_vertices"-funksjonen i den angitte koden?
- Hvordan kan Google Vision API hjelpe til med å forstå former og objekter i et bilde?
- Hvordan kan brukere utforske visuelt like bilder anbefalt av API?
- Hva er de forskjellige elementene i responsobjektet til Google Vision APIs nettdeteksjonsfunksjon?
- Hvordan hjelper Web Detection-funksjonen til å generere tagger for opplastede bilder?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GVAPI Google Vision API