Google Vision API är ett avancerat bildförståelseverktyg som gör det möjligt för utvecklare att integrera kraftfulla bildigenkänningsfunktioner i sina applikationer. Den tillhandahåller ett brett utbud av funktioner, inklusive objektdetektering, ansiktsigenkänning, textextraktion och mer. För att demonstrera funktionaliteten hos Google Vision API kan utvecklare använda olika bibliotek och programmeringsspråk.
Ett av de populära programmeringsspråken som används för att interagera med Google Vision API är Python. Python är allmänt känt för sin enkelhet, läsbarhet och omfattande biblioteksstöd, vilket gör det till ett idealiskt val för utvecklare. För att komma åt Google Vision API med Python kan utvecklare använda det officiella Google Cloud Client Library för Python. Det här biblioteket tillhandahåller en uppsättning API:er på hög nivå som förenklar processen att interagera med API:et, vilket gör det lättare att utföra uppgifter som att ladda upp bilder, göra API-förfrågningar och hämta resultaten.
Här är ett exempel på hur du använder Google Cloud Client Library för Python för att demonstrera funktionen hos 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 det här exemplet importerar vi först de nödvändiga modulerna från Google Cloud Client Library för Python. Vi instansierar sedan ett klientobjekt som kommer att användas för att göra API-förfrågningar. Därefter anger vi bildfilen vi vill kommentera och laddar in den i minnet. Slutligen gör vi en API-begäran för objektdetektering och hämtar de upptäckta objekten tillsammans med deras konfidenspoäng.
Förutom Python kan andra programmeringsspråk som Java, Node.js och Go också användas för att interagera med Google Vision API. Google tillhandahåller även klientbibliotek för dessa språk, vilket gör det lättare för utvecklare att integrera API:t i sina applikationer.
För att demonstrera funktionaliteten hos Google Vision API kan utvecklare använda olika bibliotek och programmeringsspråk. Python, med Google Cloud Client Library för Python, är ett populärt val på grund av dess enkelhet och omfattande biblioteksstöd. Men andra språk som Java, Node.js och Go stöds också av Googles klientbibliotek.
Andra senaste frågor och svar ang Avancerad bildförståelse:
- Vilka är några fördefinierade kategorier för objektigenkänning i Google Vision API?
- Vad är det rekommenderade tillvägagångssättet för att använda funktionen för säker sökdetektion i kombination med andra modereringstekniker?
- Hur kan vi komma åt och visa sannolikhetsvärdena för varje kategori i annoteringen för säker sökning?
- Hur kan vi få den säkra sökkommentaren med Google Vision API i Python?
- Vilka är de fem kategorierna som ingår i funktionen för säker sökning?
- Hur upptäcker Google Vision API:s säkra sökfunktion explicit innehåll i bilder?
- Hur kan vi visuellt identifiera och markera de upptäckta objekten i en bild med hjälp av kuddbiblioteket?
- Hur kan vi organisera den extraherade objektinformationen i ett tabellformat med hjälp av pandas dataram?
- Hur kan vi extrahera alla objektanteckningar från API:s svar?
- Hur utför Google Vision API objektdetektering och lokalisering i bilder?
Se fler frågor och svar i Avancerad bildförståelse