За да настроите вашата среда и да създадете екземпляр на клиент за използване на метода за откриване на съвети за изрязване в API на Google Vision, ще трябва да следвате поредица от стъпки. Този процес включва конфигуриране на вашата среда, инсталиране на необходимите софтуерни зависимости, удостоверяване на вашето приложение и накрая създаване на клиентски екземпляр за взаимодействие с API.
Първо се уверете, че имате настроен проект на Google Cloud Platform (GCP). Ако нямате такъв, създайте нов проект в конзолата на GCP. Активирайте Vision API, като отидете до раздела APIs & Services > Library в конзолата, потърсите „Vision API“ и го активирате за вашия проект.
След това трябва да инсталирате необходимите софтуерни зависимости. Vision API предоставя клиентски библиотеки за различни езици за програмиране, включително Python, Java и Node.js. Изберете този, който отговаря на вашите нужди, и го инсталирайте във вашата среда за разработка. Например, ако използвате Python, можете да инсталирате библиотеката Google Cloud Vision, като изпълните командата `pip install –upgrade google-cloud-vision` във вашия терминал.
След като инсталирате необходимите библиотеки, трябва да удостоверите автентичността на вашето приложение за достъп до Vision API. Това включва създаване на идентификационни данни за акаунт за услуга и получаване на ключов файл JSON. В конзолата на GCP отворете API и услуги > Идентификационни данни и щракнете върху „Създаване на идентификационни данни“. Изберете „Акаунт за услуга“ като тип, посочете име и ID за акаунта за услуга и му дайте необходимите роли (напр. „API за Cloud Vision > Потребител на API за Cloud Vision“). Накрая щракнете върху „Създаване на ключ“, изберете типа JSON ключ и изтеглете генерирания ключов файл.
С настроеното удостоверяване вече можете да създадете екземпляр на клиент за взаимодействие с API на Vision. Инициализирайте клиента със съответните идентификационни данни и ID на проекта. Например в Python можете да създадете екземпляр на клиент, както следва:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
Сега имате клиентски екземпляр, готов да използва метода за откриване на съвети за изрязване. За да използвате този метод, трябва да предоставите файл с изображение или URL адрес на изображение към API. Методът за откриване на съвети за изрязване анализира изображението и връща информация за потенциални съвети за изрязване, които могат да се използват за подобряване на композицията на изображението.
Ето пример за това как да използвате метода за откриване на съвети за изрязване с екземпляра на клиента:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
За да настроите вашата среда и да създадете клиентски екземпляр за използване на метода за откриване на подсказки за изрязване в Google Vision API, трябва да конфигурирате вашата среда, да инсталирате необходимите зависимости, да удостоверите вашето приложение и да създадете клиентски екземпляр. Веднъж настроен, можете да използвате клиентския екземпляр, за да извършите откриване на подсказки за изрязване на изображения.
Други скорошни въпроси и отговори относно Откриване на съвети за реколта:
- Какви са някои други параметри и опции, налични в API на Google Vision за по-разширено използване?
- Как да извлечем предложения регион на изрязване от JSON отговора на API?
- Какви са параметрите, необходими за функцията за подсказки за изрязване в Python?
- Каква е целта на метода за откриване на съвети за изрязване в API на Google Vision?