Щоб програмно отримувати мітки із зображень за допомогою Python і Vision API, ви можете використовувати потужні можливості Google Cloud Vision API. Vision API надає повний набір функцій аналізу зображень, включаючи виявлення міток, що дозволяє автоматично ідентифікувати та витягувати мітки із зображень.
Щоб почати, вам потрібно буде налаштувати проект Google Cloud і ввімкнути Vision API. Зробивши це, ви зможете встановити необхідні бібліотеки Python, виконавши таку команду:
python pip install google-cloud-vision
Далі вам потрібно автентифікувати свою програму для доступу до Vision API. Ви можете зробити це, створивши ключ облікового запису служби та встановивши змінну середовища `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`, щоб вказувати шлях до файлу ключа. Це можна зробити за допомогою наступного коду:
python import os from google.cloud import vision os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/service_account_key.json'
Тепер ви можете використовувати Vision API для програмного вилучення міток із зображень. Наступний фрагмент коду демонструє, як це зробити:
python def extract_labels(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.label_detection(image=image) labels = response.label_annotations extracted_labels = [label.description for label in labels] return extracted_labels
У цьому коді ми спочатку створюємо екземпляр класу `ImageAnnotatorClient` з бібліотеки `google.cloud.vision`. Потім ми читаємо файл зображення, створюємо об’єкт Image із вмісту файлу та надсилаємо його до Vision API для виявлення міток. Відповідь API містить список анотацій міток, з яких ми витягуємо описи міток.
Тепер ви можете викликати функцію `extract_labels`, передавши шлях до файлу зображення, який ви хочете проаналізувати. Він поверне список міток, витягнутих із зображення.
python image_path = '/path/to/image.jpg' labels = extract_labels(image_path) print(labels)
Це виведе витягнуті мітки із зображення.
plaintext ['cat', 'animal', 'whiskers', 'small to medium-sized cats', 'mammal']
Vision API використовує передові моделі машинного навчання для аналізу зображень і ідентифікації об’єктів, сцен та інших візуальних функцій. Він може точно виявляти широкий спектр міток, що робить його цінним інструментом для різних програм, таких як класифікація зображень, модерація вмісту та візуальний пошук.
Щоб програмно отримувати мітки із зображень за допомогою Python і Vision API, вам потрібно налаштувати проект Google Cloud, увімкнути Vision API, інсталювати необхідні бібліотеки Python, автентифікувати свою програму, а потім використовувати Vision API для виявлення міток на зображення. Витягнуті мітки можна використовувати для подальшого аналізу або для покращення розуміння вмісту зображення.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Які попередньо визначені категорії для розпізнавання об’єктів в API Google Vision?
- Чи підтримує API Google Vision розпізнавання облич?
- Як можна додати відображуваний текст до зображення під час малювання меж об’єкта за допомогою функції "draw_vertices"?
- Які параметри методу "draw.line" у наданому коді та як вони використовуються для малювання ліній між значеннями вершин?
- Як бібліотеку подушок можна використовувати для малювання меж об’єктів у Python?
- Яке призначення функції "draw_vertices" у наданому коді?
- Як Google Vision API може допомогти зрозуміти форми й об’єкти на зображенні?
- Як користувачі можуть досліджувати візуально подібні зображення, рекомендовані API?
- Які різні елементи надаються в об’єкті відповіді функції веб-виявлення Google Vision API?
- Як функція веб-виявлення допомагає генерувати теги для завантажених зображень?
Більше запитань і відповідей можна переглянути в EITC/AI/GVAPI Google Vision API