For å endre «detect_text»-funksjonen til å håndtere bilde-URL-er i stedet for filstier i konteksten av Google Vision API for å forstå tekst i visuelle data og oppdage og trekke ut tekst fra bilder, må vi gjøre noen få justeringer i den eksisterende koden. Denne endringen vil tillate oss å legge inn bilde-URL-er direkte i funksjonen, slik at API-en kan behandle bildene og trekke ut teksten.
Først må vi forstå strukturen til den eksisterende "detect_text"-funksjonen. Vanligvis tar funksjonen en filbane som en inngangsparameter og returnerer den utpakkede teksten fra bildet. Koden kan se omtrent slik ut:
python def detect_text(file_path): # Code to load the image from the file path # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
For å endre denne funksjonen for å håndtere bilde-URLer, må vi innlemme de nødvendige endringene. Her er en oppdatert versjon av funksjonen:
python import requests from PIL import Image from io import BytesIO def detect_text(image_url): # Download the image from the URL response = requests.get(image_url) image = Image.open(BytesIO(response.content)) # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
I den modifiserte koden bruker vi "forespørsler"-biblioteket for å laste ned bildet fra den oppgitte nettadressen. `Image.open`-metoden fra PIL-modulen (Python Imaging Library) brukes deretter til å åpne bildet for videre behandling.
Når bildet er lastet inn, kan vi fortsette med å kalle opp Google Vision API og behandle bildet for å trekke ut teksten. Den spesifikke koden for dette trinnet kan variere avhengig av API-implementeringen og programmeringsspråket som brukes. Den generelle tilnærmingen innebærer imidlertid å lage API-forespørsler ved å bruke bildedataene og motta et svar som inneholder den utpakkede teksten.
Til slutt returnerer vi den utpakkede teksten fra funksjonen som utdata.
Her er et eksempel på bruk av den modifiserte funksjonen:
python image_url = "https://example.com/image.jpg" extracted_text = detect_text(image_url) print(extracted_text)
I dette eksemplet gir vi bilde-URLen som input til «detect_text»-funksjonen, som deretter laster ned bildet, behandler det ved hjelp av Google Vision API, og returnerer den utpakkede teksten.
For å endre «detect_text»-funksjonen til å håndtere bilde-URL-er i stedet for filbaner, må vi inkludere kode som laster ned bildet fra den oppgitte URL-en og deretter behandler det ved hjelp av Google Vision API. Ved å gjøre disse justeringene kan vi effektivt trekke ut tekst fra bilder ved å bruke bildenettadresser som input.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Oppdage og trekke ut tekst fra bildet:
- Hva er noen potensielle bruksområder for å bruke Google Vision API for tekstutvinning?
- Hvordan kan vi gjøre den utpakkede teksten mer lesbar ved å bruke pandas-biblioteket?
- Hva er trinnene for å bruke Google Vision API for å trekke ut tekst fra et bilde?
- Hvordan kan vi bruke Google Vision API til å oppdage og trekke ut tekst fra bilder?