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 დამოკიდებულებების დაყენებას, თქვენი აპლიკაციის ავთენტიფიკაციას და ბოლოს კლიენტის ინსტანციის შექმნას API-სთან ურთიერთობისთვის.
პირველ რიგში, დარწმუნდით, რომ დაყენებული გაქვთ Google Cloud Platform (GCP) პროექტი. თუ არ გაქვთ, შექმენით ახალი პროექტი GCP Console-ში. ჩართეთ Vision API კონსოლში APIs & Services > Library განყოფილებაში ნავიგაციით, მოძებნეთ "Vision API" და ჩართოთ იგი თქვენი პროექტისთვის.
შემდეგი, თქვენ უნდა დააინსტალიროთ საჭირო პროგრამული დამოკიდებულებები. Vision API უზრუნველყოფს კლიენტთა ბიბლიოთეკებს სხვადასხვა პროგრამირების ენებისთვის, მათ შორის Python, Java და Node.js. აირჩიეთ ის, რომელიც შეესაბამება თქვენს საჭიროებებს და დააინსტალირეთ იგი თქვენს განვითარების გარემოში. მაგალითად, თუ იყენებთ Python-ს, შეგიძლიათ დააინსტალიროთ Google Cloud Vision ბიბლიოთეკა თქვენს ტერმინალში ბრძანების „pip install –upgrade google-cloud-vision“ გაშვებით.
საჭირო ბიბლიოთეკების დაყენების შემდეგ, თქვენ უნდა დაადასტუროთ თქვენი აპლიკაცია Vision API-ზე წვდომისთვის. ეს გულისხმობს სერვისის ანგარიშის რწმუნებათა სიგელების შექმნას და JSON გასაღების ფაილის მიღებას. GCP Console-ში გადადით APIs & Services > Credentials და დააწკაპუნეთ "Create Credentials". აირჩიეთ "სერვისის ანგარიში", როგორც ტიპი, მიუთითეთ სახელი და ID სერვისის ანგარიშისთვის და მიანიჭეთ მას საჭირო როლები (მაგ., "Cloud Vision API > Cloud Vision API მომხმარებელი"). ბოლოს დააწკაპუნეთ „გასაღების შექმნაზე“, აირჩიეთ JSON კლავიშის ტიპი და ჩამოტვირთეთ გენერირებული გასაღების ფაილი.
ავტორიზაციის დაყენებით, ახლა შეგიძლიათ შექმნათ კლიენტის მაგალითი Vision API-სთან ურთიერთობისთვის. განახორციელეთ კლიენტის ინიცირება შესაბამისი სერთიფიკატებისა და პროექტის ID-ით. მაგალითად, Python-ში შეგიძლიათ შექმნათ კლიენტის მაგალითი შემდეგნაირად:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
ახლა თქვენ გაქვთ კლიენტის მაგალითი, რომელიც მზად არის გამოიყენოს მოსავლის მინიშნებების მეთოდი. ამ მეთოდის გამოსაყენებლად, თქვენ უნდა მიაწოდოთ სურათის ფაილი ან სურათის URL API-სთვის. ამოცნობის მოსავლის მინიშნებების მეთოდი აანალიზებს სურათს და აბრუნებს ინფორმაციას მოსავლის პოტენციური მინიშნებების შესახებ, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სურათის კომპოზიციის გასაუმჯობესებლად.
აქ არის მაგალითი იმისა, თუ როგორ გამოვიყენოთ მოსავლის ამოცნობის მეთოდი კლიენტის მაგალითზე:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
იმისათვის, რომ დააყენოთ თქვენი გარემო და შექმნათ კლიენტის მაგალითი Google Vision API-ში აღმოჩენის მინიშნებების მეთოდის გამოსაყენებლად, თქვენ უნდა დააკონფიგურიროთ თქვენი გარემო, დააინსტალიროთ საჭირო დამოკიდებულებები, დაადასტუროთ თქვენი აპლიკაცია და შექმნათ კლიენტის მაგალითი. დაყენების შემდეგ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ კლიენტის ინსტანცია სურათებზე მოსავლის მინიშნებების გამოვლენის შესასრულებლად.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები მოსავლის მინიშნებების გამოვლენა:
- რა სხვა პარამეტრები და პარამეტრებია ხელმისაწვდომი Google Vision API-ში უფრო გაფართოებული გამოყენებისთვის?
- როგორ ამოვიღოთ შემოთავაზებული მოსავლის რეგიონი API-ის JSON პასუხიდან?
- რა პარამეტრებია საჭირო პითონში crop მინიშნებების ფუნქციისთვის?
- რა არის Google Vision API-ში მოსავლის აღმოჩენის მინიშნებების მეთოდის მიზანი?