فرآیند برچسبگذاری تصاویر با استفاده از Google Vision API شامل چندین مرحله است که تشخیص و تشخیص اشیا، صحنهها و متنهای مختلف را در یک تصویر تسهیل میکند. این ابزار قدرتمند از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشینی برای ارائه قابلیت های برچسب گذاری دقیق و کارآمد استفاده می کند. در این پاسخ، من مراحل مربوط به برچسبگذاری تصاویر با استفاده از Google Vision API را شرح میدهم و توضیحی جامع و آموزشی ارائه میدهم.
مرحله 1: Google Cloud Vision API را تنظیم کنید
برای شروع، باید Google Cloud Vision API را راه اندازی کنید. این شامل ایجاد یک پروژه در Google Cloud Console، فعال کردن Vision API و دریافت یک کلید API است. برای انجام این مراحل اولیه راه اندازی، اسناد ارائه شده توسط Google را دنبال کنید.
مرحله 2: درخواست های خود را تأیید کنید
هنگامی که Vision API را راه اندازی کردید، باید درخواست های خود را احراز هویت کنید. این را می توان با گنجاندن کلید API در هر درخواست انجام داد و اطمینان حاصل کرد که API می تواند دسترسی شما را شناسایی و مجوز دهد. این مرحله احراز هویت برای اطمینان از امنیت و یکپارچگی فرآیند برچسبگذاری تصویر شما بسیار مهم است.
مرحله 3: یک تصویر برای برچسب زدن ارسال کنید
پس از احراز هویت، می توانید تصویری را برای برچسب گذاری به Vision API ارسال کنید. میتوانید مستقیماً یک فایل تصویری تهیه کنید یا یک URL برای عموم تصویر مشخص کنید. Vision API از فرمت های مختلف تصویر مانند JPEG، PNG و GIF پشتیبانی می کند. توجه به این نکته ضروری است که برای پردازش موفق، اندازه تصویر نباید از 4 مگاپیکسل (4 میلیون پیکسل) تجاوز کند.
مرحله 4: تصویر را تجزیه و تحلیل کنید
پس از ارسال تصویر به Vision API، مرحله بعدی آنالیز آن است. API طیف گسترده ای از گزینه های تجزیه و تحلیل تصویر، از جمله تشخیص برچسب، تشخیص متن، تشخیص چهره و موارد دیگر را ارائه می دهد. در این مورد، ما بر روی تشخیص برچسب تمرکز می کنیم که شامل شناسایی و توصیف اشیاء و صحنه های موجود در تصویر است.
مرحله 5: برچسب های شناسایی شده را بازیابی کنید
پس از تکمیل تجزیه و تحلیل، می توانید برچسب های شناسایی شده را از پاسخ Vision API بازیابی کنید. برچسب ها نشان دهنده اشیاء یا صحنه هایی هستند که در تصویر شناسایی شده اند. هر برچسب دارای توضیحات و امتیاز اطمینان مرتبط با آن است. توضیحات یک نمایش متنی از شی یا صحنه شناسایی شده را ارائه می دهد، در حالی که امتیاز اطمینان نشان دهنده سطح اطمینان در تشخیص است.
مرحله 6: از برچسب ها استفاده کنید
هنگامی که برچسب ها را بازیابی کردید، می توانید با توجه به نیازهای برنامه خود از آنها به روش های مختلف استفاده کنید. برای مثال، میتوانید از برچسبها برای دستهبندی و سازماندهی تصاویر در پایگاه داده، بهبود عملکرد جستجو یا تولید ابرداده برای وظایف طبقهبندی تصویر استفاده کنید. برچسبها بینشهای ارزشمندی را در مورد محتوای تصاویر ارائه میکنند و به شما امکان میدهند اطلاعات معنیداری را استخراج کنید و گردش کار پردازش تصویر خود را بهبود ببخشید.
فرآیند برچسبگذاری تصاویر با استفاده از Google Vision API شامل راهاندازی API، احراز هویت درخواستها، ارسال تصویر برای برچسبگذاری، تجزیه و تحلیل تصویر، بازیابی برچسبهای شناساییشده و استفاده از آنها بر اساس نیازهای برنامه شما است. این ابزار قدرتمند از قابلیتهای یادگیری ماشینی برای ارائه برچسبگذاری دقیق و کارآمد تصویر استفاده میکند و طیف وسیعی از امکانات را برای تجزیه و تحلیل و درک تصویر باز میکند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- چند دسته از پیش تعریف شده برای تشخیص شی در Google Vision API چیست؟
- آیا Google Vision API تشخیص چهره را فعال می کند؟
- چگونه می توان متن نمایشگر را هنگام ترسیم مرزهای شی با استفاده از تابع "draw_vertices" به تصویر اضافه کرد؟
- پارامترهای متد "draw.line" در کد ارائه شده چیست و چگونه از آنها برای کشیدن خطوط بین مقادیر رئوس استفاده می شود؟
- چگونه می توان از کتابخانه بالش برای ترسیم مرزهای اشیا در پایتون استفاده کرد؟
- هدف از تابع "draw_vertices" در کد ارائه شده چیست؟
- چگونه Google Vision API می تواند به درک اشکال و اشیاء در یک تصویر کمک کند؟
- چگونه کاربران می توانند تصاویر مشابه بصری توصیه شده توسط API را کاوش کنند؟
- عناصر مختلف ارائه شده در شی پاسخ ویژگی تشخیص وب Google Vision API چیست؟
- چگونه ویژگی Web Detection به تولید برچسب برای تصاویر آپلود شده کمک می کند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GVAPI Google Vision API مشاهده کنید