Google Vision API je pokročilý nástroj pro porozumění obrázkům, který umožňuje vývojářům integrovat výkonné funkce rozpoznávání obrázků do jejich aplikací. Poskytuje širokou škálu funkcí, včetně detekce objektů, rozpoznávání obličeje, extrakce textu a dalších. K demonstraci funkčnosti Google Vision API mohou vývojáři využít různé knihovny a programovací jazyky.
Jedním z populárních programovacích jazyků používaných pro interakci s Google Vision API je Python. Python je široce známý pro svou jednoduchost, čitelnost a rozsáhlou podporu knihoven, což z něj dělá ideální volbu pro vývojáře. Pro přístup k Google Vision API pomocí Pythonu mohou vývojáři využít oficiální Google Cloud Client Library pro Python. Tato knihovna poskytuje sadu rozhraní API na vysoké úrovni, která zjednodušují proces interakce s rozhraním API a usnadňují provádění úloh, jako je nahrávání obrázků, vytváření požadavků rozhraní API a načítání výsledků.
Zde je příklad, jak používat knihovnu Google Cloud Client Library pro Python k demonstraci funkčnosti 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})')
V tomto příkladu nejprve importujeme potřebné moduly z klientské knihovny Google Cloud pro Python. Poté vytvoříme instanci klientského objektu, který bude použit k vytváření požadavků API. Dále určíme soubor obrázku, který chceme anotovat, a načteme jej do paměti. Nakonec provedeme požadavek API na detekci objektů a načteme detekované objekty spolu s jejich skóre spolehlivosti.
Kromě Pythonu lze pro interakci s Google Vision API použít i jiné programovací jazyky, jako je Java, Node.js a Go. Google poskytuje klientské knihovny i pro tyto jazyky, což vývojářům usnadňuje integraci API do jejich aplikací.
K demonstraci funkčnosti Google Vision API mohou vývojáři použít různé knihovny a programovací jazyky. Python s klientskou knihovnou Google Cloud pro Python je oblíbenou volbou díky své jednoduchosti a rozsáhlé podpoře knihoven. Klientské knihovny Google však podporují i další jazyky, jako je Java, Node.js a Go.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Pokročilé porozumění obrázkům:
- Jaké jsou některé předdefinované kategorie pro rozpoznávání objektů v Google Vision API?
- Jaký je doporučený přístup k používání funkce detekce bezpečného vyhledávání v kombinaci s jinými technikami moderování?
- Jak můžeme získat a zobrazit hodnoty pravděpodobnosti pro každou kategorii v anotaci bezpečného vyhledávání?
- Jak můžeme získat anotaci bezpečného vyhledávání pomocí Google Vision API v Pythonu?
- Jakých pět kategorií zahrnuje funkce detekce bezpečného vyhledávání?
- Jak funkce bezpečného vyhledávání Google Vision API detekuje explicitní obsah v obrázcích?
- Jak můžeme vizuálně identifikovat a zvýraznit detekované objekty na obrázku pomocí knihovny polštářů?
- Jak můžeme uspořádat extrahované informace o objektu do tabulkového formátu pomocí datového rámce pandas?
- Jak můžeme extrahovat všechny anotace objektů z odpovědi API?
- Jak rozhraní Google Vision API provádí detekci a lokalizaci objektů v obrázcích?
Prohlédněte si další otázky a odpovědi v části Pokročilé porozumění obrázkům