იმისათვის, რომ ამოიღოთ საეტაპო ინფორმაცია ანოტაციის პასუხის ობიექტიდან Google Vision API-ის სურათების გაფართოებული გაგების ფუნქციის კონტექსტში ღირშესანიშნაობების აღმოსაჩენად, ჩვენ უნდა გამოვიყენოთ შესაბამისი ველები და API-ს მიერ მოწოდებული მეთოდები. ანოტაციის პასუხის ობიექტი არის JSON სტრუქტურა, რომელიც შეიცავს სხვადასხვა თვისებებს და მნიშვნელობებს, რომლებიც დაკავშირებულია გამოსახულების ანალიზის შედეგებთან.
პირველ რიგში, ჩვენ უნდა დავრწმუნდეთ, რომ სურათი წარმატებით იქნა დამუშავებული API-ს მიერ და რომ საპასუხო ობიექტი შეიცავს საჭირო ინფორმაციას. ეს შეიძლება გაკეთდეს საპასუხო ობიექტის "სტატუსის" ველის შემოწმებით. თუ სტატუსი არის "OK", ეს მიუთითებს, რომ სურათის ანალიზი წარმატებული იყო და შეგვიძლია გავაგრძელოთ საეტაპო ინფორმაციის ამოღება.
საეტაპო ინფორმაციაზე წვდომა შესაძლებელია საპასუხო ობიექტის "landmarkAnnotations" ველიდან. ეს ველი არის ანოტაციების მასივი, სადაც თითოეული ანოტაცია წარმოადგენს სურათზე გამოვლენილ ღირშესანიშნაობას. თითოეული საეტაპო ანოტაცია შეიცავს რამდენიმე თვისებას, მათ შორის მდებარეობას, აღწერას და ქულას.
"location" თვისება უზრუნველყოფს აღმოჩენილი ღირშესანიშნაობის შეზღუდვის ველის კოორდინატებს. ეს კოორდინატები აკონკრეტებენ გამოსახულების ფარგლებში ღირშესანიშნაობის პოზიციას და ზომას. ამ კოორდინატების გაანალიზებით ჩვენ შეგვიძლია განვსაზღვროთ ღირშესანიშნაობის ზუსტი მდებარეობა.
"აღწერილობა" თვისება იძლევა ღირშესანიშნაობის ტექსტურ აღწერას. ეს აღწერა შეიძლება გამოყენებულ იქნას ღირშესანიშნაობის იდენტიფიცირებისთვის და მომხმარებლისთვის დამატებითი კონტექსტის მიწოდებისთვის. მაგალითად, თუ API აღმოაჩენს ეიფელის კოშკს სურათზე, აღწერილობის თვისება შეიძლება შეიცავდეს ტექსტს „ეიფელის კოშკი“.
თვისება „ქულა“ წარმოადგენს API-ს ნდობის ქულას საეტაპო ნიშნის გამოვლენისას. ეს ქულა არის მნიშვნელობა 0-დან 1-მდე, სადაც უფრო მაღალი ქულა მიუთითებს უფრო მაღალ ნდობაზე. ამ ქულის გაანალიზებით, ჩვენ შეგვიძლია შევაფასოთ აღმოჩენილი ღირშესანიშნაობის სანდოობა.
ანოტაციის პასუხის ობიექტიდან საეტაპო ინფორმაციის ამოსაღებად, ჩვენ შეგვიძლია გავიმეოროთ "landmarkAnnotations" მასივი და მივიღოთ შესაბამისი თვისებები თითოეული ანოტაციისთვის. შემდეგ ჩვენ შეგვიძლია შევინახოთ ან დავამუშავოთ ეს ინფორმაცია, როგორც საჭიროა შემდგომი ანალიზისთვის ან ჩვენებისთვის.
აქ არის პითონში კოდის ფრაგმენტის მაგალითი, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ უნდა ამოიღოთ საეტაპო ინფორმაცია ანოტაციის პასუხის ობიექტიდან Google Cloud Vision API კლიენტის ბიბლიოთეკის გამოყენებით:
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)
ამ მაგალითში, ფუნქცია `extract_landmark_info` იღებს ანოტაციის საპასუხო ობიექტს შეყვანად და იმეორებს `საეტაპო_ანოტაციების` მასივის მეშვეობით. შემდეგ ის ამოიღებს და ბეჭდავს საეტაპო ინფორმაციას თითოეული ანოტაციისთვის, მათ შორის აღწერილობის, მდებარეობისა და ქულის ჩათვლით.
ამ მიდგომის დაცვით, ჩვენ შეგვიძლია ეფექტურად ამოვიტანოთ საეტაპო ინფორმაცია ანოტაციის საპასუხო ობიექტიდან, რომელიც მოწოდებულია Google Vision API-ის გამოსახულების გაფართოებული ფუნქციით ღირშესანიშნაობების აღმოსაჩენად.
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?
- რა ბიბლიოთეკები და პროგრამირების ენა გამოიყენება Google Vision API-ის ფუნქციონირების საჩვენებლად?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები სურათების გაფართოებული გაგებით