چه پارامترها و گزینه های دیگری در Google Vision API برای استفاده پیشرفته تر وجود دارد؟
Google Vision API طیف گسترده ای از پارامترها و گزینه ها را برای استفاده پیشرفته ارائه می دهد که به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا اطلاعات دقیق را از تصاویر استخراج کرده و برنامه های خود را بهبود بخشند. در زمینه درک تصاویر و تشخیص نکات برش، چندین پارامتر و گزینه اضافی وجود دارد که می توان از آنها استفاده کرد. 1. نسبت ابعاد: هنگام تشخیص نکات محصول،
چگونه منطقه برش پیشنهادی را از پاسخ JSON API استخراج کنیم؟
برای استخراج منطقه برش پیشنهادی از پاسخ JSON API Google Vision، باید ساختار پاسخ و فیلد خاصی که حاوی این اطلاعات است را درک کنیم. API ویژگی های مختلفی را برای درک تصاویر فراهم می کند و یکی از آنها تشخیص نکات برش است. هدف این ویژگی شناسایی است
پارامترهای مورد نیاز برای عملکرد crop hints در پایتون چیست؟
عملکرد crop hints در پایتون، که بخشی از Google Vision API است، برای درک تصاویر و شناسایی محصولات بالقوه در آنها استفاده می شود. این تابع برای ارائه نتایج دقیق و معنادار نیاز به تعیین چندین پارامتر دارد. در این پاسخ هر یک از این پارامترها را به تفصیل مورد بحث قرار خواهیم داد. 1.
چگونه محیط خود را تنظیم کنیم و یک نمونه مشتری ایجاد کنیم تا از روش تشخیص برش نکات استفاده کنیم؟
برای تنظیم محیط خود و ایجاد یک نمونه مشتری برای استفاده از روش تشخیص برش نکات در Google Vision API، باید یک سری مراحل را دنبال کنید. این فرآیند شامل پیکربندی محیط شما، نصب وابستگی های نرم افزاری لازم، احراز هویت برنامه شما و در نهایت ایجاد یک نمونه مشتری برای تعامل با
هدف از روش تشخیص برش نکات در Google Vision API چیست؟
روش تشخیص برش نکات در Google Vision API به منظور شناسایی خودکار و پیشنهاد نکات برش برای یک تصویر است. این روش از تکنیک های پیشرفته بینایی کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل محتوای بصری یک تصویر و ارائه اطلاعات ارزشمند در مورد مناطق بالقوه مورد علاقه که می توانند از برش بهره مند شوند، استفاده می کند. هدف اولیه