Google Vision API — це передовий інструмент для розуміння зображень, який дозволяє розробникам інтегрувати потужні можливості розпізнавання зображень у свої програми. Він надає широкий спектр функцій, включаючи виявлення об’єктів, розпізнавання обличчя, вилучення тексту тощо. Щоб продемонструвати функціональність API Google Vision, розробники можуть використовувати різні бібліотеки та мови програмування.
Однією з популярних мов програмування, яка використовується для взаємодії з Google Vision API, є Python. Python широко відомий своєю простотою, читабельністю та великою підтримкою бібліотек, що робить його ідеальним вибором для розробників. Щоб отримати доступ до API Google Vision за допомогою Python, розробники можуть використовувати офіційну бібліотеку Google Cloud Client для Python. Ця бібліотека надає набір API високого рівня, які спрощують процес взаємодії з API, полегшуючи виконання таких завдань, як завантаження зображень, створення запитів API та отримання результатів.
Ось приклад того, як використовувати Google Cloud Client Library для Python для демонстрації функціональності API 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})')
У цьому прикладі ми спочатку імпортуємо необхідні модулі з Google Cloud Client Library для Python. Потім ми створюємо екземпляр клієнтського об’єкта, який використовуватиметься для надсилання запитів API. Далі ми вказуємо файл зображення, який хочемо анотувати, і завантажуємо його в пам’ять. Нарешті, ми робимо запит API для виявлення об’єктів і отримуємо виявлені об’єкти разом із їх оцінками надійності.
Окрім Python, інші мови програмування, такі як Java, Node.js і Go, також можна використовувати для взаємодії з Google Vision API. Google також надає клієнтські бібліотеки для цих мов, що полегшує розробникам інтеграцію API у свої програми.
Щоб продемонструвати функціональність API Google Vision, розробники можуть використовувати різні бібліотеки та мови програмування. Python із хмарною клієнтською бібліотекою Google для Python є популярним вибором завдяки своїй простоті та широкій підтримці бібліотек. Однак інші мови, такі як Java, Node.js і Go, також підтримуються клієнтськими бібліотеками Google.
Інші останні запитання та відповіді щодо Розширене розуміння зображень:
- Які попередньо визначені категорії для розпізнавання об’єктів в API Google Vision?
- Який рекомендований підхід до використання функції виявлення безпечного пошуку в поєднанні з іншими методами модерування?
- Як ми можемо отримати доступ і відобразити значення ймовірності для кожної категорії в анотації безпечного пошуку?
- Як ми можемо отримати анотацію безпечного пошуку за допомогою API Google Vision у Python?
- Які п’ять категорій включає функція виявлення безпечного пошуку?
- Як функція безпечного пошуку Google Vision API виявляє відвертий вміст у зображеннях?
- Як ми можемо візуально визначити та виділити виявлені об’єкти на зображенні за допомогою бібліотеки подушок?
- Як ми можемо організувати отриману інформацію про об’єкт у табличному форматі за допомогою фрейму даних pandas?
- Як ми можемо витягти всі анотації об’єктів із відповіді API?
- Як API Google Vision виконує виявлення об’єктів і локалізацію в зображеннях?
Більше запитань і відповідей див. у Розширеному розумінні зображень