Hvordan kan vi hente de dominerende farver i et billede ved hjælp af Vision API-klienten?
For at hente de dominerende farver i et billede ved hjælp af Vision API-klienten kan vi bruge funktionen til registrering af billedegenskaber fra Google Vision API. Dette kraftfulde værktøj giver os mulighed for at analysere og forstå det visuelle indhold af et billede, herunder at identificere de dominerende farver, der er til stede.
Det første trin er at konfigurere Vision API-klienten og autentificere vores anmodninger. Når vi har gjort det, kan vi sende et billede til API'et til analyse. API'en understøtter forskellige billedformater såsom JPEG, PNG og GIF.
For at hente de dominerende farver skal vi gøre brug af 'imagePropertiesAnnotation'-funktionen i API'et. Denne funktion giver os oplysninger om farverne i billedet, inklusive de dominerende farver. De dominerende farver er repræsenteret af deres RGB-værdier og rangeres baseret på deres udbredelse i billedet.
Når vi laver en anmodning til API'et, skal vi angive parameteren 'features' som 'IMAGE_PROPERTIES'. Dette fortæller API'en, at vi ønsker at udtrække billedegenskaberne, inklusive de dominerende farver. Her er et eksempel på, hvordan vi kan lave API-kaldet ved hjælp af 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
I ovenstående eksempel importerer vi først de nødvendige biblioteker og autentificerer Vision API-klienten. Derefter læser vi billedfilen og opretter et Vision API `Image` objekt med billedindholdet. Dernæst specificerer vi 'IMAGE_PROPERTIES'-funktionen og foretager API-kaldet ved hjælp af 'annotate_image'-metoden.
API-svaret indeholder de dominerende farver i feltet `image_properties_annotation`. Vi itererer over farverne og udtrækker RGB-værdierne. Til sidst returnerer vi listen over dominerende farver.
Det er vigtigt at bemærke, at de dominerende farver, der returneres af API'en, er baseret på den overordnede udbredelse af farver i billedet. Det betyder, at de returnerede farver ikke nødvendigvis repræsenterer de mest visuelt fremtrædende elementer i billedet. De giver dog en god indikation af den dominerende farvepalet.
For at hente de dominerende farver i et billede ved hjælp af Vision API-klienten, skal vi bruge 'imagePropertiesAnnotation'-funktionen. Ved at lave et API-kald med de passende parametre kan vi opnå de dominerende farver som RGB-værdier. Denne funktionalitet kan være nyttig i forskellige applikationer, såsom billedkategorisering, indholdsanalyse og visuel søgning.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- Hvordan kan man forbedre behandlingshastigheden af gcv api med minimale ressourcer?
- Kan Google Vision API bruges med Python?
- Hvor meget koster 1000 ansigtsgenkendelser?
- Muliggør Google Vision API mærkning af billeder med tilpassede etiketter?
- Kan Google Vision API anvendes til at detektere og mærke objekter med pillow Python-bibliotek i videoer i stedet for i billeder?
- Hvordan implementerer man at tegne objektkanter omkring dyr i billeder og videoer og mærke disse grænser med bestemte dyrenavne?
- Hvad er nogle foruddefinerede kategorier til objektgenkendelse i Google Vision API?
- Aktiverer Google Vision API ansigtsgenkendelse?
- Hvordan kan den viste tekst tilføjes til billedet, når man tegner objektrammer ved hjælp af "draw_vertices"-funktionen?
- Hvad er parametrene for "draw.line"-metoden i den medfølgende kode, og hvordan bruges de til at tegne linjer mellem topværdier?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GVAPI Google Vision API