For at udtrække vartegnsoplysninger fra annotationssvarobjektet i forbindelse med Google Vision API's avancerede billedforståelsesfunktion til at detektere vartegn, skal vi bruge de relevante felter og metoder, der leveres af API'en. Annotationsresponsobjektet er en JSON-struktur, der indeholder forskellige egenskaber og værdier relateret til billedanalyseresultaterne.
For det første skal vi sikre, at billedet er blevet behandlet af API'en, og at svarobjektet indeholder de nødvendige oplysninger. Dette kan gøres ved at kontrollere "status"-feltet for svarobjektet. Hvis status er "OK", indikerer det, at billedanalysen var vellykket, og vi kan fortsætte med at udtrække vartegnsinformationen.
Landmark-informationen kan tilgås fra "landmarkAnnotations"-feltet i svarobjektet. Dette felt er en række anmærkninger, hvor hver anmærkning repræsenterer et registreret vartegn i billedet. Hver vartegnsannotering indeholder flere egenskaber, herunder placering, beskrivelse og score.
Egenskaben "placering" giver afgrænsningsrammens koordinater for det detekterede vartegn. Disse koordinater angiver placeringen og størrelsen af vartegn i billedet. Ved at analysere disse koordinater kan vi bestemme den nøjagtige placering af vartegn.
Egenskaben "beskrivelse" giver en tekstmæssig beskrivelse af vartegn. Denne beskrivelse kan bruges til at identificere vartegn og give brugeren yderligere kontekst. For eksempel, hvis API'en registrerer Eiffeltårnet i et billede, kan beskrivelsesegenskaben indeholde teksten "Eiffeltårnet".
Egenskaben "score" repræsenterer API'ets konfidensscore til at detektere vartegn. Denne score er en værdi mellem 0 og 1, hvor en højere score indikerer et højere konfidensniveau. Ved at analysere denne score kan vi vurdere pålideligheden af det detekterede vartegn.
For at udtrække vartegnsinformationen fra annotationssvarobjektet kan vi iterere gennem "landmarkAnnotations"-arrayet og få adgang til de relevante egenskaber for hver annotation. Vi kan derefter gemme eller behandle disse oplysninger efter behov for yderligere analyse eller visning.
Her er et eksempel på et kodestykke i Python, der demonstrerer, hvordan man udtrækker skelsættende information fra annotationssvarobjektet ved hjælp af Google Cloud Vision API-klientbiblioteket:
python from google.cloud import vision def extract_landmark_info(response): if response.status == 'OK': for annotation in response.landmark_annotations: location = annotation.location description = annotation.description score = annotation.score # Process the landmark information as needed print(f"Landmark: {description}") print(f"Location: {location}") print(f"Score: {score}n") else: print('Image analysis failed.') # Assuming you have already authenticated and created a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # Assuming you have an image file 'image.jpg' to analyze with open('image.jpg', 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.landmark_detection(image=image) extract_landmark_info(response)
I dette eksempel tager "extract_landmark_info"-funktionen annotationsresponsobjektet som input og itererer gennem "landmark_annotations"-arrayet. Den udtrækker og udskriver derefter vartegnsoplysningerne for hver annotering, inklusive beskrivelse, placering og partitur.
Ved at følge denne tilgang kan vi effektivt udtrække vartegnsoplysningerne fra annoteringssvarobjektet, som leveres af Google Vision API's avancerede billedforståelsesfunktion til at detektere vartegn.
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?
- Hvilke biblioteker og programmeringssprog bruges til at demonstrere funktionaliteten af Google Vision API?
Se flere spørgsmål og svar i Avanceret billedforståelse