Google Vision API er et avanceret billedforståelsesværktøj, der giver udviklere mulighed for at integrere kraftfulde billedgenkendelsesfunktioner i deres applikationer. Det giver en lang række funktioner, herunder objektgenkendelse, ansigtsgenkendelse, tekstudtrækning og mere. For at demonstrere funktionaliteten af Google Vision API kan udviklere bruge forskellige biblioteker og programmeringssprog.
Et af de populære programmeringssprog, der bruges til at interagere med Google Vision API, er Python. Python er kendt for sin enkelhed, læsbarhed og omfattende biblioteksunderstøttelse, hvilket gør det til et ideelt valg for udviklere. For at få adgang til Google Vision API ved hjælp af Python kan udviklere bruge det officielle Google Cloud Client Library til Python. Dette bibliotek giver et sæt API'er på højt niveau, der forenkler processen med at interagere med API'en, hvilket gør det nemmere at udføre opgaver såsom at uploade billeder, lave API-anmodninger og hente resultaterne.
Her er et eksempel på, hvordan du bruger Google Cloud Client Library til Python til at demonstrere funktionaliteten af Google Vision API:
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})')
I dette eksempel importerer vi først de nødvendige moduler fra Google Cloud Client Library til Python. Vi instansierer derefter et klientobjekt, der vil blive brugt til at lave API-anmodninger. Dernæst specificerer vi den billedfil, vi vil annotere, og indlæser den i hukommelsen. Til sidst laver vi en API-anmodning om objektdetektion og henter de detekterede objekter sammen med deres konfidensscore.
Bortset fra Python kan andre programmeringssprog som Java, Node.js og Go også bruges til at interagere med Google Vision API. Google leverer også klientbiblioteker til disse sprog, hvilket gør det nemmere for udviklere at integrere API'en i deres applikationer.
For at demonstrere funktionaliteten af Google Vision API kan udviklere bruge forskellige biblioteker og programmeringssprog. Python, med Google Cloud Client Library til Python, er et populært valg på grund af dets enkelhed og omfattende biblioteksunderstøttelse. Andre sprog som Java, Node.js og Go understøttes dog også af Googles klientbiblioteker.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Avanceret billedforståelse:
- Hvad er nogle foruddefinerede kategorier til objektgenkendelse i Google Vision API?
- Hvad er den anbefalede tilgang til at bruge funktionen til sikker søgegenkendelse i kombination med andre modereringsteknikker?
- Hvordan kan vi få adgang til og vise sandsynlighedsværdierne for hver kategori i den sikre søgning-annotation?
- Hvordan kan vi få den sikre søgeannotation ved hjælp af Google Vision API i Python?
- Hvilke fem kategorier er inkluderet i funktionen til sikker søgegenkendelse?
- Hvordan registrerer Google Vision API's sikre søgefunktion eksplicit indhold i billeder?
- Hvordan kan vi visuelt identificere og fremhæve de opdagede objekter i et billede ved hjælp af pudebiblioteket?
- Hvordan kan vi organisere den udtrukne objektinformation i et tabelformat ved hjælp af pandas-datarammen?
- Hvordan kan vi udtrække alle objektannoteringerne fra API'ens svar?
- Hvordan udfører Google Vision API objektgenkendelse og lokalisering i billeder?
Se flere spørgsmål og svar i Avanceret billedforståelse