Abychom extrahovali informace o orientačním bodu z objektu odezvy na anotace v kontextu pokročilé funkce rozhraní Google Vision API pro porozumění obrázkům pro detekci orientačních bodů, musíme použít příslušná pole a metody poskytované rozhraním API. Objekt odezvy anotace je struktura JSON, která obsahuje různé vlastnosti a hodnoty související s výsledky analýzy obrazu.
Nejprve se musíme ujistit, že obrázek byl úspěšně zpracován API a že objekt odpovědi obsahuje potřebné informace. To lze provést kontrolou pole "stav" objektu odpovědi. Pokud je stav „OK“, znamená to, že analýza snímku byla úspěšná a můžeme pokračovat v extrahování informací o orientačním bodu.
K informacím o orientačním bodu lze přistupovat z pole "landmarkAnnotations" objektu odpovědi. Toto pole je pole anotací, kde každá anotace představuje detekovaný orientační bod v obrázku. Každá anotace orientačního bodu obsahuje několik vlastností, včetně umístění, popisu a skóre.
Vlastnost "location" poskytuje souřadnice ohraničujícího rámečku detekovaného orientačního bodu. Tyto souřadnice určují polohu a velikost orientačního bodu v rámci obrázku. Analýzou těchto souřadnic můžeme určit přesnou polohu orientačního bodu.
Vlastnost "description" poskytuje textový popis orientačního bodu. Tento popis lze použít k identifikaci orientačního bodu a poskytnout uživateli další kontext. Pokud například rozhraní API detekuje na obrázku Eiffelovu věž, vlastnost description může obsahovat text „Eiffelova věž“.
Vlastnost "score" představuje skóre spolehlivosti API při detekci orientačního bodu. Toto skóre je hodnota mezi 0 a 1, kde vyšší skóre znamená vyšší úroveň spolehlivosti. Analýzou tohoto skóre můžeme posoudit spolehlivost zjištěného orientačního bodu.
Chcete-li extrahovat informace o orientačním bodu z objektu odezvy anotací, můžeme iterovat polem "landmarkAnnotations" a získat přístup k příslušným vlastnostem pro každou anotaci. Tyto informace pak můžeme uložit nebo zpracovat podle potřeby pro další analýzu nebo zobrazení.
Zde je příklad úryvku kódu v Pythonu, který ukazuje, jak extrahovat informace o orientačním bodu z objektu odpovědi na anotace pomocí klientské knihovny Google Cloud Vision API:
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)
V tomto příkladu funkce `extract_landmark_info` bere jako vstup objekt odezvy anotace a iteruje polem `landmark_annotations`. Poté extrahuje a vytiskne informace o orientačním bodu pro každou anotaci, včetně popisu, umístění a skóre.
Dodržováním tohoto přístupu můžeme efektivně extrahovat informace o orientačním bodu z objektu odezvy na anotace, který poskytuje funkce pokročilého porozumění obrázkům rozhraní Google Vision API pro detekci orientačních bodů.
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?
- Jaké knihovny a programovací jazyk se používají k demonstraci funkčnosti Google Vision API?
Prohlédněte si další otázky a odpovědi v části Pokročilé porozumění obrázkům