Για να εξαγάγουμε πληροφορίες ορόσημων από το αντικείμενο απόκρισης σχολιασμού στο πλαίσιο της προηγμένης δυνατότητας κατανόησης εικόνων του API του Google Vision για τον εντοπισμό ορόσημων, πρέπει να χρησιμοποιήσουμε τα σχετικά πεδία και μεθόδους που παρέχονται από το API. Το αντικείμενο απόκρισης σχολιασμού είναι μια δομή JSON που περιέχει διάφορες ιδιότητες και τιμές που σχετίζονται με τα αποτελέσματα της ανάλυσης εικόνας.
Πρώτον, πρέπει να διασφαλίσουμε ότι η εικόνα έχει υποστεί επιτυχή επεξεργασία από το API και ότι το αντικείμενο απόκρισης περιέχει τις απαραίτητες πληροφορίες. Αυτό μπορεί να γίνει ελέγχοντας το πεδίο "κατάσταση" του αντικειμένου απόκρισης. Εάν η κατάσταση είναι "OK", υποδεικνύει ότι η ανάλυση εικόνας ήταν επιτυχής και μπορούμε να προχωρήσουμε στην εξαγωγή των πληροφοριών ορόσημο.
Μπορείτε να προσπελάσετε τις πληροφορίες ορόσημο από το πεδίο "landmarkAnnotations" του αντικειμένου απόκρισης. Αυτό το πεδίο είναι μια σειρά σχολιασμών, όπου κάθε σχολιασμός αντιπροσωπεύει ένα ορόσημο που έχει εντοπιστεί στην εικόνα. Κάθε σχολιασμός ορόσημου περιέχει πολλές ιδιότητες, συμπεριλαμβανομένης της τοποθεσίας, της περιγραφής και της βαθμολογίας.
Η ιδιότητα "τοποθεσία" παρέχει τις συντεταγμένες του πλαισίου οριοθέτησης του εντοπισθέντος ορόσημου. Αυτές οι συντεταγμένες καθορίζουν τη θέση και το μέγεθος του ορόσημου μέσα στην εικόνα. Αναλύοντας αυτές τις συντεταγμένες, μπορούμε να προσδιορίσουμε την ακριβή θέση του ορόσημου.
Η ιδιότητα "περιγραφή" παρέχει μια κειμενική περιγραφή του ορόσημου. Αυτή η περιγραφή μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αναγνώριση του ορόσημου και την παροχή πρόσθετου πλαισίου στον χρήστη. Για παράδειγμα, εάν το API εντοπίσει τον Πύργο του Άιφελ σε μια εικόνα, η ιδιότητα περιγραφής μπορεί να περιέχει το κείμενο "Πύργος του Άιφελ".
Η ιδιότητα "score" αντιπροσωπεύει τη βαθμολογία εμπιστοσύνης του API για τον εντοπισμό του ορόσημου. Αυτή η βαθμολογία είναι μια τιμή μεταξύ 0 και 1, όπου μια υψηλότερη βαθμολογία υποδηλώνει υψηλότερο επίπεδο εμπιστοσύνης. Αναλύοντας αυτή τη βαθμολογία, μπορούμε να αξιολογήσουμε την αξιοπιστία του ορόσημου που ανιχνεύτηκε.
Για να εξαγάγουμε τις πληροφορίες ορόσημο από το αντικείμενο απόκρισης σχολιασμού, μπορούμε να κάνουμε επανάληψη μέσω του πίνακα "landmarkAnnotations" και να αποκτήσουμε πρόσβαση στις σχετικές ιδιότητες για κάθε σχολιασμό. Στη συνέχεια, μπορούμε να αποθηκεύσουμε ή να επεξεργαστούμε αυτές τις πληροφορίες όπως απαιτείται για περαιτέρω ανάλυση ή εμφάνιση.
Ακολουθεί ένα παράδειγμα αποσπάσματος κώδικα στην Python που δείχνει πώς να εξαγάγετε τις πληροφορίες ορόσημο από το αντικείμενο απόκρισης σχολιασμού χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη πελάτη Google Cloud Vision API:
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)
Σε αυτό το παράδειγμα, η συνάρτηση "extract_landmark_info" λαμβάνει το αντικείμενο απόκρισης σχολιασμού ως είσοδο και επαναλαμβάνει μέσω του πίνακα "landmark_annotations". Στη συνέχεια εξάγει και εκτυπώνει τις πληροφορίες ορόσημο για κάθε σχολιασμό, συμπεριλαμβανομένης της περιγραφής, της τοποθεσίας και της βαθμολογίας.
Ακολουθώντας αυτήν την προσέγγιση, μπορούμε να εξαγάγουμε αποτελεσματικά τις πληροφορίες ορόσημων από το αντικείμενο απόκρισης σχολιασμού που παρέχεται από την προηγμένη λειτουργία κατανόησης εικόνων του Google Vision API για τον εντοπισμό ορόσημων.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Προηγμένη κατανόηση εικόνων:
- Ποιες είναι μερικές προκαθορισμένες κατηγορίες για την αναγνώριση αντικειμένων στο Google Vision API;
- Ποια είναι η συνιστώμενη προσέγγιση για τη χρήση της δυνατότητας ανίχνευσης ασφαλούς αναζήτησης σε συνδυασμό με άλλες τεχνικές εποπτείας;
- Πώς μπορούμε να έχουμε πρόσβαση και να εμφανίζουμε τις τιμές πιθανότητας για κάθε κατηγορία στον σχολιασμό ασφαλούς αναζήτησης;
- Πώς μπορούμε να αποκτήσουμε τον σχολιασμό ασφαλούς αναζήτησης χρησιμοποιώντας το Google Vision API στην Python;
- Ποιες είναι οι πέντε κατηγορίες που περιλαμβάνονται στη λειτουργία ανίχνευσης ασφαλούς αναζήτησης;
- Πώς εντοπίζει η λειτουργία ασφαλούς αναζήτησης του Google Vision API άσεμνο περιεχόμενο εντός εικόνων;
- Πώς μπορούμε να αναγνωρίσουμε οπτικά και να επισημάνουμε τα αντικείμενα που εντοπίστηκαν σε μια εικόνα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη μαξιλαριού;
- Πώς μπορούμε να οργανώσουμε τις πληροφορίες του εξαγόμενου αντικειμένου σε μορφή πίνακα χρησιμοποιώντας το πλαίσιο δεδομένων pandas;
- Πώς μπορούμε να εξαγάγουμε όλους τους σχολιασμούς αντικειμένων από την απάντηση του API;
- Ποιες βιβλιοθήκες και ποιες γλώσσες προγραμματισμού χρησιμοποιούνται για την επίδειξη της λειτουργικότητας του Google Vision API;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Σύνθετη κατανόηση εικόνων