Google Vision API یک ابزار پیشرفته درک تصویر است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا قابلیت های قدرتمند تشخیص تصویر را در برنامه های خود ادغام کنند. طیف گسترده ای از ویژگی ها از جمله تشخیص اشیا، تشخیص چهره، استخراج متن و غیره را ارائه می دهد. برای نشان دادن عملکرد Google Vision API، توسعه دهندگان می توانند از کتابخانه ها و زبان های برنامه نویسی مختلف استفاده کنند.
یکی از زبان های برنامه نویسی محبوبی که برای تعامل با Google Vision API استفاده می شود پایتون است. پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و پشتیبانی گسترده از کتابخانه، به طور گسترده ای شناخته شده است که آن را به گزینه ای ایده آل برای توسعه دهندگان تبدیل می کند. برای دسترسی به Google Vision API با استفاده از Python، توسعه دهندگان می توانند از کتابخانه رسمی Google Cloud Client برای Python استفاده کنند. این کتابخانه مجموعهای از APIهای سطح بالا را ارائه میکند که فرآیند تعامل با API را ساده میکند و انجام کارهایی مانند آپلود تصاویر، ایجاد درخواستهای API و بازیابی نتایج را آسانتر میکند.
در اینجا مثالی از نحوه استفاده از Google Cloud Client Library برای پایتون برای نشان دادن عملکرد Google Vision API آورده شده است:
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
در این مثال، ابتدا ماژول های لازم را از Google Cloud Client Library برای پایتون وارد می کنیم. سپس یک شی کلاینت را نمونه سازی می کنیم که برای ایجاد درخواست های API استفاده می شود. در مرحله بعد، فایل تصویری را که می خواهیم حاشیه نویسی کنیم، مشخص می کنیم و آن را در حافظه بارگذاری می کنیم. در نهایت، ما یک درخواست API برای تشخیص اشیا میدهیم و اشیاء شناسایی شده را به همراه امتیاز اطمینان آنها بازیابی میکنیم.
به غیر از Python، زبان های برنامه نویسی دیگری مانند Java، Node.js و Go نیز می توانند برای تعامل با Google Vision API استفاده شوند. Google برای این زبانها کتابخانههای کلاینت را نیز فراهم میکند و توسعهدهندگان را آسانتر میکند تا API را در برنامههای خود ادغام کنند.
برای نشان دادن عملکرد Google Vision API، توسعه دهندگان می توانند از کتابخانه ها و زبان های برنامه نویسی مختلف استفاده کنند. پایتون، با کتابخانه Google Cloud Client برای پایتون، به دلیل سادگی و پشتیبانی گسترده از کتابخانه، یک انتخاب محبوب است. با این حال، زبان های دیگری مانند جاوا، Node.js و Go نیز توسط کتابخانه های سرویس گیرنده گوگل پشتیبانی می شوند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد درک تصاویر پیشرفته:
- چند دسته از پیش تعریف شده برای تشخیص شی در Google Vision API چیست؟
- روش توصیه شده برای استفاده از ویژگی تشخیص جستجوی ایمن در ترکیب با سایر تکنیک های تعدیل چیست؟
- چگونه می توانیم به مقادیر احتمال برای هر دسته در حاشیه نویسی جستجوی ایمن دسترسی داشته باشیم و آن را نمایش دهیم؟
- چگونه می توانیم حاشیه نویسی جستجوی ایمن را با استفاده از Google Vision API در پایتون بدست آوریم؟
- پنج دسته شامل ویژگی تشخیص جستجوی ایمن چیست؟
- ویژگی جستجوی ایمن Google Vision API چگونه محتوای صریح درون تصاویر را تشخیص میدهد؟
- چگونه می توانیم با استفاده از کتابخانه بالش، اشیاء شناسایی شده در یک تصویر را به صورت بصری شناسایی و برجسته کنیم؟
- چگونه می توانیم اطلاعات شی استخراج شده را در قالب جدولی با استفاده از قاب داده پانداها سازماندهی کنیم؟
- چگونه می توانیم تمام حاشیه نویسی های شی را از پاسخ API استخراج کنیم؟
- Google Vision API چگونه تشخیص و محلی سازی اشیاء را در تصاویر انجام می دهد؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در درک تصاویر پیشرفته