Процесът на етикетиране на изображения с помощта на API на Google Vision включва няколко стъпки, които улесняват откриването и разпознаването на различни обекти, сцени и текст в изображението. Този мощен инструмент използва усъвършенствани алгоритми за машинно обучение, за да осигури точни и ефективни възможности за етикетиране. В този отговор ще очертая стъпките, включени в етикетирането на изображения с помощта на API на Google Vision, предоставяйки изчерпателно и дидактично обяснение.
Стъпка 1: Настройте API на Google Cloud Vision
За да започнете, трябва да настроите API на Google Cloud Vision. Това включва създаване на проект в Google Cloud Console, активиране на Vision API и получаване на API ключ. Следвайте документацията, предоставена от Google, за да изпълните тези първоначални стъпки за настройка.
Стъпка 2: Удостоверете вашите заявки
След като настроите API на Vision, трябва да удостоверите вашите заявки. Това може да стане, като включите вашия API ключ във всяка заявка, като гарантирате, че API може да идентифицира и упълномощи вашия достъп. Тази стъпка за удостоверяване е от решаващо значение за гарантиране на сигурността и целостта на вашия процес на етикетиране на изображения.
Стъпка 3: Изпратете изображение за етикетиране
След удостоверяване можете да изпратите изображение до Vision API за етикетиране. Можете да предоставите файл с изображение директно или да посочите публично достъпен URL адрес на изображението. Vision API поддържа различни формати на изображения, като JPEG, PNG и GIF. Важно е да се отбележи, че размерът на изображението не трябва да надвишава 4 мегапиксела (4 милиона пиксела) за успешна обработка.
Стъпка 4: Анализирайте изображението
След като изображението бъде изпратено до Vision API, следващата стъпка е да го анализирате. API предлага широк набор от опции за анализ на изображения, включително разпознаване на етикети, разпознаване на текст, разпознаване на лица и др. В този случай ние се фокусираме върху откриването на етикети, което включва идентифициране и описание на обектите и сцените, присъстващи в изображението.
Стъпка 5: Извлечете откритите етикети
След като анализът приключи, можете да извлечете откритите етикети от отговора на Vision API. Етикетите представляват обектите или сцените, които са били разпознати в изображението. Всеки етикет има описание и свързан с него рейтинг на доверие. Описанието предоставя текстово представяне на разпознатия обект или сцена, докато оценката за достоверност показва нивото на сигурност при откриването.
Стъпка 6: Използвайте етикетите
След като извлечете етикетите, можете да ги използвате по различни начини според изискванията на вашето приложение. Например, можете да използвате етикетите, за да категоризирате и организирате изображения в база данни, да подобрите функционалността за търсене или да генерирате метаданни за задачи за класификация на изображения. Етикетите предоставят ценна представа за съдържанието на изображенията, като ви позволяват да извличате значима информация и да подобрявате работните процеси за обработка на изображения.
Процесът на етикетиране на изображения с помощта на API на Google Vision включва настройване на API, удостоверяване на заявки, изпращане на изображение за етикетиране, анализиране на изображението, извличане на откритите етикети и използването им според нуждите на вашето приложение. Този мощен инструмент използва възможностите на машинното обучение, за да осигури точно и ефективно етикетиране на изображения, отваряйки широк набор от възможности за анализ и разбиране на изображения.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GVAPI API на Google Vision:
- Кои са някои предварително дефинирани категории за разпознаване на обекти в API на Google Vision?
- Google Vision API позволява ли разпознаване на лица?
- Как текстът на дисплея може да бъде добавен към изображението, когато чертаете граници на обект с помощта на функцията "draw_vertices"?
- Какви са параметрите на метода "draw.line" в предоставения код и как се използват за чертане на линии между стойностите на върховете?
- Как може библиотеката с възглавници да се използва за изчертаване на граници на обекти в Python?
- Каква е целта на функцията "draw_vertices" в предоставения код?
- Как API на Google Vision може да помогне за разбирането на формите и обектите в изображение?
- Как потребителите могат да изследват визуално подобни изображения, препоръчани от API?
- Какви са различните елементи, предоставени в обекта за отговор на функцията за уеб откриване на API на Google Vision?
- Как функцията Web Detection помага при генерирането на етикети за качени изображения?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GVAPI Google Vision API