För att extrahera landmärkesinformation från annoteringssvarsobjektet i samband med Google Vision API:s avancerade bildförståelsefunktion för att upptäcka landmärken, måste vi använda de relevanta fälten och metoderna som tillhandahålls av API:et. Annotation response-objektet är en JSON-struktur som innehåller olika egenskaper och värden relaterade till bildanalysresultaten.
För det första måste vi säkerställa att bilden har bearbetats framgångsrikt av API:t och att responsobjektet innehåller nödvändig information. Detta kan göras genom att kontrollera "status"-fältet för svarsobjektet. Om statusen är "OK" indikerar det att bildanalysen lyckades och vi kan fortsätta med att extrahera landmärkesinformationen.
Landmärkesinformationen kan nås från fältet "landmarkAnnotations" i svarsobjektet. Det här fältet är en rad kommentarer, där varje anteckning representerar ett upptäckt landmärke i bilden. Varje landmärkeskommentar innehåller flera egenskaper, inklusive plats, beskrivning och poäng.
Egenskapen "plats" tillhandahåller begränsningsrutans koordinater för det detekterade landmärket. Dessa koordinater anger positionen och storleken på landmärket i bilden. Genom att analysera dessa koordinater kan vi bestämma den exakta platsen för landmärket.
Egenskapen "beskrivning" ger en textbeskrivning av landmärket. Denna beskrivning kan användas för att identifiera landmärket och ge användaren ytterligare sammanhang. Till exempel, om API:et upptäcker Eiffeltornet i en bild, kan egenskapen description innehålla texten "Eiffeltornet".
Egenskapen "score" representerar förtroendepoängen för API:t för att detektera landmärket. Denna poäng är ett värde mellan 0 och 1, där en högre poäng indikerar en högre konfidensnivå. Genom att analysera denna poäng kan vi bedöma tillförlitligheten hos det upptäckta landmärket.
För att extrahera landmärkeinformationen från annoteringssvarsobjektet kan vi iterera genom arrayen "landmarkAnnotations" och komma åt de relevanta egenskaperna för varje anteckning. Vi kan sedan lagra eller behandla denna information efter behov för vidare analys eller visning.
Här är ett exempel på ett kodavsnitt i Python som visar hur man extraherar landmärkesinformationen från annoteringssvarsobjektet med hjälp av Google Cloud Vision API-klientbiblioteket:
python from google.cloud import vision def extract_landmark_info(response): if response.status == 'OK': for annotation in response.landmark_annotations: location = annotation.location description = annotation.description score = annotation.score # Process the landmark information as needed print(f"Landmark: {description}") print(f"Location: {location}") print(f"Score: {score}n") else: print('Image analysis failed.') # Assuming you have already authenticated and created a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # Assuming you have an image file 'image.jpg' to analyze with open('image.jpg', 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.landmark_detection(image=image) extract_landmark_info(response)
I det här exemplet tar funktionen "extract_landmark_info" annotationssvarsobjektet som indata och itererar genom arrayen "landmark_annotations". Den extraherar och skriver sedan ut landmärkesinformationen för varje anteckning, inklusive beskrivning, plats och poäng.
Genom att följa detta tillvägagångssätt kan vi effektivt extrahera landmärkesinformationen från annoteringssvarsobjektet som tillhandahålls av Google Vision API:s avancerade bildförståelsefunktion för att upptäcka landmärken.
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?
- Vilka bibliotek och programmeringsspråk används för att demonstrera funktionaliteten hos Google Vision API?
Se fler frågor och svar i Avancerad bildförståelse