Google Vision API-ის კონტექსტში "detect_text" ფუნქციის შესაცვლელად გამოსახულების URL-ების დასამუშავებლად, ვიზუალურ მონაცემებში ტექსტის გასაგებად და სურათებიდან ტექსტის აღმოსაჩენად და ამოღების მიზნით, საჭიროა რამდენიმე კორექტირება შევიტანოთ არსებულ კოდში. ეს მოდიფიკაცია საშუალებას მოგვცემს შევიტანოთ გამოსახულების URL-ები პირდაპირ ფუნქციაში, რაც საშუალებას მისცემს API-ს დაამუშაოს სურათები და ამოიღოს ტექსტი.
პირველ რიგში, ჩვენ უნდა გავიგოთ არსებული "detect_text" ფუნქციის სტრუქტურა. როგორც წესი, ფუნქცია იღებს ფაილის გზას, როგორც შეყვანის პარამეტრს და აბრუნებს ამოღებულ ტექსტს სურათიდან. კოდი შეიძლება ასე გამოიყურებოდეს:
python def detect_text(file_path): # Code to load the image from the file path # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
ამ ფუნქციის გამოსახულების URL-ების დასამუშავებლად შესაცვლელად, ჩვენ უნდა შევიტანოთ საჭირო ცვლილებები. აქ არის ფუნქციის განახლებული ვერსია:
python import requests from PIL import Image from io import BytesIO def detect_text(image_url): # Download the image from the URL response = requests.get(image_url) image = Image.open(BytesIO(response.content)) # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
შეცვლილ კოდში, ჩვენ ვიყენებთ `მოთხოვნის` ბიბლიოთეკას, რომ გადმოვწეროთ სურათი მოწოდებული URL-დან. PIL (Python Imaging Library) მოდულიდან `Image.open` მეთოდი გამოიყენება შემდგომი დამუშავებისთვის გამოსახულების გასახსნელად.
სურათის ჩატვირთვის შემდეგ, ჩვენ შეგვიძლია გავაგრძელოთ Google Vision API-ის გამოძახება და სურათის დამუშავება ტექსტის ამოსაღებად. ამ ნაბიჯის კონკრეტული კოდი შეიძლება განსხვავდებოდეს API-ის განხორციელებისა და გამოყენებული პროგრამირების ენის მიხედვით. თუმცა, ზოგადი მიდგომა მოიცავს API მოთხოვნებს გამოსახულების მონაცემების გამოყენებით და პასუხის მიღებას, რომელიც შეიცავს ამოღებულ ტექსტს.
და ბოლოს, ჩვენ ვაბრუნებთ ამოღებულ ტექსტს ფუნქციიდან, როგორც გამომავალი.
აქ მოცემულია შეცვლილი ფუნქციის გამოყენების მაგალითი:
python image_url = "https://example.com/image.jpg" extracted_text = detect_text(image_url) print(extracted_text)
ამ მაგალითში, ჩვენ ვაწვდით გამოსახულების URL-ს, როგორც შეყვანას `detect_text` ფუნქცია, რომელიც შემდეგ ჩამოტვირთავს სურათს, ამუშავებს მას Google Vision API-ის გამოყენებით და აბრუნებს ამოღებულ ტექსტს.
"detect_text" ფუნქციის შესაცვლელად, რათა დამუშავდეს გამოსახულების URL-ების ნაცვლად ფაილის ბილიკები, ჩვენ უნდა ჩავრთოთ კოდი, რომელიც ჩამოტვირთავს სურათს მოწოდებული URL-დან და შემდეგ ამუშავებს მას Google Vision API-ის გამოყენებით. ამ კორექტივების განხორციელებით, ჩვენ შეგვიძლია ეფექტურად ამოვიღოთ ტექსტი სურათებიდან გამოსახულების URL-ების გამოყენებით.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები სურათისგან ტექსტის გამოვლენა და მოპოვება:
- რა არის Google Vision API-ის გამოყენების რამდენიმე პოტენციური პროგრამა ტექსტის ამოსაღებად?
- როგორ გავხადოთ ამოღებული ტექსტი უფრო იკითხებადი პანდების ბიბლიოთეკის გამოყენებით?
- რა ნაბიჯები მოიცავს Google Vision API-ს გამოყენებას სურათიდან ტექსტის ამოსაღებად?
- როგორ გამოვიყენოთ Google Vision API სურათებიდან ტექსტის გამოსავლენად და ამოსაღებად?