För att hämta de dominerande färgerna i en bild med hjälp av Vision API-klienten kan vi använda funktionen för upptäckt av bildegenskaper som tillhandahålls av Google Vision API. Detta kraftfulla verktyg låter oss analysera och förstå det visuella innehållet i en bild, inklusive att identifiera de dominerande färgerna som finns.
Det första steget är att ställa in Vision API-klienten och autentisera våra förfrågningar. När vi har gjort det kan vi skicka en bild till API:et för analys. API:et stöder olika bildformat som JPEG, PNG och GIF.
För att hämta de dominerande färgerna måste vi använda funktionen `imagePropertiesAnnotation` i API:t. Den här funktionen ger oss information om färgerna som finns i bilden, inklusive de dominerande färgerna. De dominerande färgerna representeras av deras RGB-värden och rangordnas baserat på deras förekomst i bilden.
När vi gör en begäran till API:t måste vi ange parametern "features" som "IMAGE_PROPERTIES". Detta talar om för API:et att vi vill extrahera bildegenskaperna, inklusive de dominerande färgerna. Här är ett exempel på hur vi kan göra API-anropet med 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 exemplet ovan importerar vi först de nödvändiga biblioteken och autentiserar Vision API-klienten. Sedan läser vi bildfilen och skapar ett Vision API `Image`-objekt med bildinnehållet. Därefter specificerar vi funktionen `IMAGE_PROPERTIES` och gör API-anropet med metoden `annotate_image`.
API-svaret innehåller de dominerande färgerna i fältet `image_properties_annotation`. Vi itererar över färgerna och extraherar RGB-värdena. Slutligen returnerar vi listan över dominerande färger.
Det är viktigt att notera att de dominerande färgerna som returneras av API:t är baserade på den övergripande förekomsten av färger i bilden. Det betyder att färgerna som returneras inte nödvändigtvis representerar de visuellt mest framträdande elementen i bilden. Men de ger en bra indikation på den dominerande färgpaletten.
För att hämta de dominerande färgerna i en bild med hjälp av Vision API-klienten måste vi använda funktionen `imagePropertiesAnnotation`. Genom att göra ett API-anrop med lämpliga parametrar kan vi få de dominerande färgerna som RGB-värden. Denna funktion kan vara användbar i olika applikationer, såsom bildkategorisering, innehållsanalys och visuell sökning.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Vilka är några fördefinierade kategorier för objektigenkänning i Google Vision API?
- Aktiverar Google Vision API ansiktsigenkänning?
- Hur kan visningstexten läggas till i bilden när man ritar objektgränser med funktionen "draw_vertices"?
- Vilka är parametrarna för "draw.line"-metoden i den medföljande koden, och hur används de för att rita linjer mellan vertexvärden?
- Hur kan kuddbiblioteket användas för att rita objektgränser i Python?
- Vad är syftet med funktionen "draw_vertices" i den medföljande koden?
- Hur kan Google Vision API hjälpa till att förstå former och objekt i en bild?
- Hur kan användare utforska visuellt liknande bilder som rekommenderas av API:et?
- Vilka är de olika elementen som tillhandahålls i svarsobjektet för Google Vision API:s webbdetekteringsfunktion?
- Hur hjälper funktionen webbidentifiering till att generera taggar för uppladdade bilder?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GVAPI Google Vision API