Google Vision API არის გამოსახულების გაგების მოწინავე ინსტრუმენტი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს თავიანთ აპლიკაციებში გააერთიანონ სურათების ამოცნობის ძლიერი შესაძლებლობები. ის უზრუნველყოფს ფუნქციების ფართო სპექტრს, მათ შორის ობიექტების ამოცნობას, სახის ამოცნობას, ტექსტის ამოღებას და სხვა. Google Vision API-ის ფუნქციონირების საჩვენებლად, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ სხვადასხვა ბიბლიოთეკები და პროგრამირების ენები.
ერთ-ერთი პოპულარული პროგრამირების ენა, რომელიც გამოიყენება Google Vision API-სთან ურთიერთობისთვის, არის Python. პითონი ფართოდ არის ცნობილი თავისი სიმარტივით, წაკითხვისა და ბიბლიოთეკის ფართო მხარდაჭერით, რაც მას იდეალურ არჩევანს აქცევს დეველოპერებისთვის. Google Vision API-ზე წვდომისთვის Python-ის გამოყენებით, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ ოფიციალური Google Cloud Client Library Python-ისთვის. ეს ბიბლიოთეკა უზრუნველყოფს მაღალი დონის API-ების კომპლექტს, რომლებიც ამარტივებს API-სთან ურთიერთქმედების პროცესს, რაც აადვილებს ამოცანების შესრულებას, როგორიცაა სურათების ატვირთვა, API მოთხოვნის გაკეთება და შედეგების მოძიება.
აქ არის მაგალითი იმისა, თუ როგორ გამოვიყენოთ Google Cloud Client Library Python-ისთვის Google Vision API-ის ფუნქციონირების დემონსტრირებისთვის:
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})')
ამ მაგალითში, ჩვენ პირველად იმპორტირებთ საჭირო მოდულებს Google Cloud Client Library-დან Python-ისთვის. შემდეგ ჩვენ ვქმნით კლიენტის ობიექტს, რომელიც გამოყენებული იქნება API მოთხოვნის შესაქმნელად. შემდეგი, ჩვენ ვაზუსტებთ იმ სურათის ფაილს, რომლის ანოტაციაც გვინდა და ჩავტვირთავთ მეხსიერებაში. დაბოლოს, ჩვენ ვაკეთებთ API მოთხოვნას ობიექტის აღმოჩენისთვის და ვიღებთ აღმოჩენილ ობიექტებს მათ ნდობის ქულებთან ერთად.
პითონის გარდა, სხვა პროგრამირების ენები, როგორიცაა Java, Node.js და Go, ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას Google Vision API-სთან ურთიერთობისთვის. Google უზრუნველყოფს კლიენტთა ბიბლიოთეკებს ამ ენებისთვისაც, რაც დეველოპერებს უადვილებს API-ს აპლიკაციებში ინტეგრირებას.
Google Vision API-ის ფუნქციონირების საჩვენებლად, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ სხვადასხვა ბიბლიოთეკები და პროგრამირების ენები. Python, Google Cloud Client Library Python-ისთვის, პოპულარული არჩევანია მისი სიმარტივისა და ბიბლიოთეკის ფართო მხარდაჭერის გამო. თუმცა, სხვა ენები, როგორიცაა Java, Node.js და Go, ასევე მხარდაჭერილია Google-ის კლიენტების ბიბლიოთეკებით.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები სურათების გაფართოებული გაგება:
- რა არის წინასწარ განსაზღვრული კატეგორია Google Vision API-ში ობიექტების ამოცნობისთვის?
- რა არის რეკომენდირებული მიდგომა უსაფრთხო ძიების აღმოჩენის ფუნქციის გამოყენებისთვის სხვა მოდერაციის ტექნიკასთან ერთად?
- როგორ შეგვიძლია მივიღოთ წვდომა და გამოვავლინოთ ალბათობის მნიშვნელობები თითოეული კატეგორიისთვის უსაფრთხო ძიების ანოტაციაში?
- როგორ მივიღოთ უსაფრთხო ძიების ანოტაცია Google Vision API-ის გამოყენებით Python-ში?
- რა არის ხუთი კატეგორია, რომელიც შედის უსაფრთხო ძიების გამოვლენის ფუნქციაში?
- როგორ ამოიცნობს Google Vision API-ს უსაფრთხო ძიების ფუნქცია სურათებში გამოკვეთილ შინაარსს?
- როგორ შეგვიძლია ვიზუალურად ამოვიცნოთ და გამოვყოთ აღმოჩენილი ობიექტები გამოსახულებაში ბალიშის ბიბლიოთეკის გამოყენებით?
- როგორ მოვაწყოთ ამოღებული ობიექტის ინფორმაცია ცხრილის ფორმატში პანდების მონაცემთა ჩარჩოს გამოყენებით?
- როგორ შეგვიძლია ამოვიღოთ ყველა ობიექტის ანოტაცია API-ს პასუხიდან?
- როგორ ახორციელებს Google Vision API ობიექტების ამოცნობას და ლოკალიზაციას სურათებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები სურათების გაფართოებული გაგებით