برای استخراج اطلاعات نقطه عطف از شی پاسخ حاشیه نویسی در زمینه ویژگی درک تصاویر پیشرفته Google Vision API برای شناسایی نشانهها، باید از فیلدها و روشهای مرتبط ارائه شده توسط API استفاده کنیم. شیء پاسخ حاشیه نویسی یک ساختار JSON است که حاوی خواص و مقادیر مختلف مربوط به نتایج تجزیه و تحلیل تصویر است.
ابتدا باید اطمینان حاصل کنیم که تصویر با موفقیت توسط API پردازش شده است و شی پاسخ حاوی اطلاعات لازم است. این را می توان با بررسی فیلد "وضعیت" شی پاسخ انجام داد. اگر وضعیت "OK" باشد، نشان دهنده موفقیت آمیز بودن تجزیه و تحلیل تصویر است و می توانیم به استخراج اطلاعات نقطه عطف ادامه دهیم.
اطلاعات نقطه عطف را می توان از قسمت "landmarkAnnotations" شی پاسخ دسترسی داشت. این فیلد آرایه ای از حاشیه نویسی است، که در آن هر حاشیه نویسی نشان دهنده یک نقطه عطف شناسایی شده در تصویر است. هر یادداشت نقطه عطفی شامل چندین ویژگی از جمله مکان، توضیحات و امتیاز است.
ویژگی "location" مختصات جعبه مرزی نقطه عطف شناسایی شده را ارائه می دهد. این مختصات موقعیت و اندازه نقطه عطف در تصویر را مشخص می کند. با تجزیه و تحلیل این مختصات می توانیم مکان دقیق نقطه عطف را تعیین کنیم.
ویژگی "description" یک توصیف متنی از نقطه عطف را ارائه می دهد. این توصیف می تواند برای شناسایی نقطه عطف و ارائه زمینه اضافی به کاربر استفاده شود. به عنوان مثال، اگر API برج ایفل را در یک تصویر تشخیص دهد، ویژگی توضیحات ممکن است حاوی متن "برج ایفل" باشد.
ویژگی "امتیاز" نشان دهنده امتیاز اطمینان API در تشخیص نقطه عطف است. این امتیاز یک مقدار بین 0 تا 1 است که در آن نمره بالاتر نشان دهنده سطح اطمینان بالاتر است. با تجزیه و تحلیل این امتیاز، می توانیم قابلیت اطمینان نقطه عطف شناسایی شده را ارزیابی کنیم.
برای استخراج اطلاعات نشانه از شی پاسخ حاشیه نویسی، می توانیم از طریق آرایه "landmarkAnnotations" تکرار کنیم و به ویژگی های مربوطه برای هر حاشیه دسترسی داشته باشیم. سپس می توانیم این اطلاعات را در صورت نیاز برای تجزیه و تحلیل یا نمایش بیشتر ذخیره یا پردازش کنیم.
در اینجا یک قطعه کد نمونه در پایتون آمده است که نحوه استخراج اطلاعات نقطه عطف از شی پاسخ حاشیه نویسی را با استفاده از کتابخانه سرویس گیرنده Google Cloud Vision API نشان می دهد:
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)
در این مثال، تابع «extract_landmark_info» شی پاسخ حاشیه نویسی را به عنوان ورودی می گیرد و از طریق آرایه «Landmark_annotations» تکرار می شود. سپس اطلاعات شاخص برای هر حاشیه نویسی، از جمله توضیحات، مکان و امتیاز را استخراج و چاپ می کند.
با پیروی از این رویکرد، میتوانیم به طور مؤثر اطلاعات نقطهنظر را از شی پاسخ حاشیهنویسی ارائه شده توسط ویژگی پیشرفته درک تصاویر Google Vision API برای شناسایی نشانهها استخراج کنیم.
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؟
- از چه کتابخانه ها و زبان برنامه نویسی برای نشان دادن عملکرد Google Vision API استفاده می شود؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در درک تصاویر پیشرفته