Google Vision API е усъвършенстван инструмент за разбиране на изображения, който позволява на разработчиците да интегрират мощни възможности за разпознаване на изображения в своите приложения. Той предоставя широк набор от функции, включително откриване на обекти, лицево разпознаване, извличане на текст и др. За да демонстрират функционалността на API на Google Vision, разработчиците могат да използват различни библиотеки и езици за програмиране.
Един от популярните езици за програмиране, използвани за взаимодействие с API на Google Vision, е Python. Python е широко известен със своята простота, четливост и широка поддръжка на библиотеки, което го прави идеален избор за разработчици. За достъп до API на Google Vision с помощта на Python разработчиците могат да използват официалната клиентска библиотека на Google Cloud за Python. Тази библиотека предоставя набор от API на високо ниво, които опростяват процеса на взаимодействие с API, като улесняват изпълнението на задачи като качване на изображения, правене на заявки за API и извличане на резултатите.
Ето пример за това как да използвате Google Cloud Client Library за Python, за да демонстрирате функционалността на API на Google Vision:
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
В този пример първо импортираме необходимите модули от Google Cloud Client Library за Python. След това създаваме клиентски обект, който ще се използва за отправяне на API заявки. След това посочваме файла с изображение, който искаме да коментираме, и го зареждаме в паметта. И накрая, ние правим заявка за API за откриване на обекти и извличаме откритите обекти заедно с техните резултати за доверие.
Освен Python, други езици за програмиране като Java, Node.js и Go също могат да се използват за взаимодействие с API на Google Vision. Google предоставя клиентски библиотеки и за тези езици, което улеснява разработчиците да интегрират API в своите приложения.
За да демонстрират функционалността на API на Google Vision, разработчиците могат да използват различни библиотеки и езици за програмиране. Python, с Google Cloud Client Library за Python, е популярен избор поради своята простота и широка поддръжка на библиотеки. Въпреки това, други езици като Java, Node.js и Go също се поддържат от клиентските библиотеки на Google.
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?
- Как Google Vision API извършва откриване на обекти и локализиране в изображения?
Вижте още въпроси и отговори в Разширено разбиране на изображения