За да извлечем информация за забележителности от обекта за отговор на анотация в контекста на разширената функция за разбиране на изображения на Google Vision API за откриване на забележителности, трябва да използваме съответните полета и методи, предоставени от API. Обектът за отговор на анотацията е JSON структура, която съдържа различни свойства и стойности, свързани с резултатите от анализа на изображението.
Първо, трябва да се уверим, че изображението е обработено успешно от API и че обектът за отговор съдържа необходимата информация. Това може да стане, като проверите полето "статус" на обекта за отговор. Ако състоянието е „OK“, това означава, че анализът на изображението е бил успешен и можем да продължим с извличането на информацията за ориентира.
Информацията за ориентир може да бъде достъпна от полето "landmarkAnnotations" на обекта на отговора. Това поле е масив от анотации, където всяка анотация представлява открита забележителност в изображението. Всяка анотация за ориентир съдържа няколко свойства, включително местоположение, описание и оценка.
Свойството "location" предоставя координатите на ограничителната кутия на открития ориентир. Тези координати определят позицията и размера на ориентира в изображението. Анализирайки тези координати, можем да определим точното местоположение на забележителността.
Свойството "description" предоставя текстово описание на забележителността. Това описание може да се използва за идентифициране на забележителността и предоставяне на допълнителен контекст на потребителя. Например, ако API открие Айфеловата кула в изображение, свойството за описание може да съдържа текста „Айфеловата кула“.
Свойството "резултат" представлява резултата за доверие на API при откриване на ориентира. Този резултат е стойност между 0 и 1, където по-високият резултат показва по-високо ниво на доверие. Анализирайки този резултат, можем да оценим надеждността на открития ориентир.
За да извлечем информацията за ориентира от отговорния обект на анотацията, можем да преминем през масива „landmarkAnnotations“ и да получим достъп до съответните свойства за всяка анотация. След това можем да съхраняваме или обработваме тази информация, ако е необходимо за допълнителен анализ или показване.
Ето примерен кодов фрагмент в Python, който демонстрира как да извлечете информацията за забележителност от обекта за отговор на анотация с помощта на клиентската библиотека на Google Cloud Vision API:
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)
В този пример функцията `extract_landmark_info` приема отговорния обект на анотация като вход и преминава през масива `landmark_annotations`. След това извлича и отпечатва информацията за ориентира за всяка анотация, включително описанието, местоположението и резултата.
Като следваме този подход, можем ефективно да извлечем информацията за забележителности от обекта за отговор на анотация, предоставен от усъвършенстваната функция за разбиране на изображения на Google Vision API за откриване на забележителности.
Други скорошни въпроси и отговори относно Разширено разбиране на изображенията:
- Кои са някои предварително дефинирани категории за разпознаване на обекти в API на Google Vision?
- Какъв е препоръчителният подход за използване на функцията за откриване на безопасно търсене в комбинация с други техники за модериране?
- Как можем да получим достъп и да покажем стойностите на вероятността за всяка категория в анотацията за безопасно търсене?
- Как можем да получим анотацията за безопасно търсене с помощта на API на Google Vision в Python?
- Кои са петте категории, включени във функцията за откриване на безопасно търсене?
- Как функцията за безопасно търсене на Google Vision API открива изрично съдържание в изображения?
- Как можем визуално да идентифицираме и подчертаем откритите обекти в изображение с помощта на библиотеката с възглавници?
- Как можем да организираме информацията за извлечения обект в табличен формат, използвайки рамката с данни на pandas?
- Как можем да извлечем всички анотации на обекти от отговора на API?
- Какви библиотеки и език за програмиране се използват за демонстриране на функционалността на API на Google Vision?
Вижте още въпроси и отговори в Разширено разбиране на изображения