Щоб отримати домінуючі кольори в зображенні за допомогою клієнта Vision API, ми можемо використати функцію виявлення властивостей зображення, яку надає Google Vision API. Цей потужний інструмент дозволяє нам аналізувати та розуміти візуальний вміст зображення, включно з визначенням наявних домінуючих кольорів.
Першим кроком є налаштування клієнта Vision API та автентифікація наших запитів. Коли ми це зробимо, ми можемо надіслати зображення в API для аналізу. API підтримує різні формати зображень, такі як JPEG, PNG і GIF.
Щоб отримати домінуючі кольори, нам потрібно скористатися функцією `imagePropertiesAnnotation` API. Ця функція надає нам інформацію про кольори, присутні на зображенні, включаючи домінуючі кольори. Домінуючі кольори представлені їх значеннями RGB і ранжуються на основі їх поширеності на зображенні.
Роблячи запит до API, нам потрібно вказати параметр `features` як `IMAGE_PROPERTIES`. Це повідомляє API, що ми хочемо отримати властивості зображення, включаючи домінуючі кольори. Ось приклад того, як ми можемо зробити виклик API за допомогою Python:
python import base64 from google.cloud import vision def get_dominant_colors(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) features = [vision.Feature(type_=vision.Feature.Type.IMAGE_PROPERTIES)] response = client.annotate_image({ 'image': image, 'features': features }) colors = response.image_properties_annotation.dominant_colors.colors dominant_colors = [] for color_info in colors: color = color_info.color rgb = (color.red, color.green, color.blue) dominant_colors.append(rgb) return dominant_colors
У наведеному вище прикладі ми спочатку імпортуємо необхідні бібліотеки та автентифікуємо клієнт Vision API. Потім ми читаємо файл зображення та створюємо об’єкт Vision API `Image` із вмістом зображення. Далі ми визначаємо функцію `IMAGE_PROPERTIES` і виконуємо виклик API за допомогою методу `annotate_image`.
Відповідь API містить домінуючі кольори в полі image_properties_annotation. Ми повторюємо кольори та витягуємо значення RGB. Нарешті, ми повертаємо список домінуючих кольорів.
Важливо зазначити, що домінуючі кольори, які повертає API, базуються на загальній поширеності кольорів у зображенні. Це означає, що повернуті кольори не обов’язково відображають найбільш візуально помітні елементи зображення. Однак вони добре вказують на домінуючу колірну палітру.
Щоб отримати домінуючі кольори в зображенні за допомогою клієнта Vision API, нам потрібно скористатися функцією `imagePropertiesAnnotation`. Здійснюючи виклик API з відповідними параметрами, ми можемо отримати домінуючі кольори як значення RGB. Ця функція може бути корисною в різних програмах, таких як категоризація зображень, аналіз вмісту та візуальний пошук.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Чи можна застосувати API Google Vision для виявлення та позначення об’єктів за допомогою бібліотеки Python у відео, а не на зображеннях?
- Як застосувати малювання рамок об’єктів навколо тварин на зображеннях і відео та позначення цих меж конкретними назвами тварин?
- 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?
Більше запитань і відповідей можна переглянути в EITC/AI/GVAPI Google Vision API