რა სხვა პარამეტრები და პარამეტრებია ხელმისაწვდომი Google Vision API-ში უფრო გაფართოებული გამოყენებისთვის?
Google Vision API გთავაზობთ პარამეტრებისა და პარამეტრების ფართო სპექტრს გაფართოებული გამოყენებისთვის, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს ამოიღონ დეტალური ინფორმაცია სურათებიდან და გააუმჯობესონ თავიანთი აპლიკაციები. სურათების გაგებისა და მოსავლის მინიშნებების გამოვლენის კონტექსტში, არსებობს რამდენიმე დამატებითი პარამეტრი და ვარიანტი, რომელთა გამოყენებაც შესაძლებელია. 1. ასპექტის თანაფარდობა: მოსავლის მინიშნებების აღმოჩენისას,
როგორ ამოვიღოთ შემოთავაზებული მოსავლის რეგიონი API-ის JSON პასუხიდან?
შემოთავაზებული მოსავლის რეგიონის ამოსაღებად Google Vision API-ის JSON პასუხიდან, უნდა გავიგოთ პასუხის სტრუქტურა და კონკრეტული ველი, რომელიც შეიცავს ამ ინფორმაციას. API გთავაზობთ მრავალფეროვან ფუნქციას სურათების გასაგებად და ერთ-ერთი მათგანია მოსავლის მინიშნებების აღმოჩენა. ეს ფუნქცია მიზნად ისახავს იდენტიფიცირებას
რა პარამეტრებია საჭირო პითონში crop მინიშნებების ფუნქციისთვის?
Crop მინიშნებების ფუნქცია Python-ში, რომელიც არის Google Vision API-ის ნაწილი, გამოიყენება სურათების გასაგებად და მათში პოტენციური მოსავლის გამოსავლენად. ეს ფუნქცია მოითხოვს რამდენიმე პარამეტრის მითითებას ზუსტი და მნიშვნელოვანი შედეგების მისაღწევად. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ თითოეულ ამ პარამეტრს. 1.
როგორ დავაყენოთ ჩვენი გარემო და შევქმნათ კლიენტის მაგალითი, რომ გამოვიყენოთ მოსავლის მინიშნებების ამოცნობის მეთოდი?
იმისათვის, რომ დააყენოთ თქვენი გარემო და შექმნათ კლიენტის მაგალითი Google Vision API-ში მოსავლის მინიშნებების ამოცნობის მეთოდის გამოსაყენებლად, თქვენ უნდა შეასრულოთ ნაბიჯების სერია. ეს პროცესი მოიცავს თქვენი გარემოს კონფიგურაციას, საჭირო პროგრამული უზრუნველყოფის დამოკიდებულების დაყენებას, თქვენი აპლიკაციის ავთენტიფიკაციას და ბოლოს კლიენტის ინსტანციის შექმნას.
რა არის Google Vision API-ში მოსავლის აღმოჩენის მინიშნებების მეთოდის მიზანი?
ამოსაჭრელი მინიშნებების ამოცნობის მეთოდი Google Vision API-ში ემსახურება გამოსახულების მოსავლის მინიშნებების ავტომატურად აღმოჩენას და შეთავაზებას. ეს მეთოდი იყენებს მოწინავე კომპიუტერული ხედვის ტექნიკას გამოსახულების ვიზუალური შინაარსის გასაანალიზებლად და ღირებული ინფორმაციის მიწოდების პოტენციური ინტერესის სფეროების შესახებ, რომლებიც შეიძლება ისარგებლოს ჭრით. უპირველესი მიზანი