اطلاعات چند ضلعی محدود ارائه شده توسط Google Vision API علاوه بر ویژگی تشخیص نقطه عطف می تواند به روش های مختلفی برای افزایش درک و تجزیه و تحلیل تصاویر مورد استفاده قرار گیرد. این اطلاعات که از مختصات رئوس چند ضلعی محدود تشکیل شده است، بینش ارزشمندی را ارائه می دهد که می تواند برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد.
یکی از کاربردهای اولیه اطلاعات چند ضلعی محدود، محلیسازی شی است. با تجزیه و تحلیل مختصات چند ضلعی مرزی، میتوانیم محل دقیق و وسعت نقطه عطف شناسایی شده در تصویر را تعیین کنیم. این اطلاعات به ویژه در سناریوهایی که ممکن است چندین نشانه وجود داشته باشند یا زمانی که علامت مشخصه تنها بخش کوچکی از تصویر را اشغال می کند مفید است. به عنوان مثال، تصویری از خط افق شهر را در نظر بگیرید که در آن نقطه عطف یک ساختمان خاص است. با استفاده از اطلاعات چند ضلعی مرزی، میتوانیم مکان ساختمان را در داخل تصویر به دقت شناسایی کنیم، حتی اگر توسط سازههای دیگر احاطه شده باشد.
علاوه بر این، اطلاعات چند ضلعی مرزی را می توان برای تقسیم بندی تصویر استفاده کرد. تقسیم بندی تصویر شامل تقسیم یک تصویر به مناطق مختلف بر اساس محتوای بصری آن است. با استفاده از اطلاعات چند ضلعی مرزی، میتوانیم منطقه خاص مربوط به نقطه عطف شناسایی شده را استخراج کنیم. این می تواند به ویژه در برنامه هایی مانند ویرایش تصویر یا تشخیص اشیا، که در آن جداسازی نقطه عطف از بقیه تصویر ضروری است، ارزشمند باشد. به عنوان مثال، در یک برنامه ویرایش عکس، از اطلاعات چند ضلعی محدود می توان برای برش خودکار تصویر در اطراف نقطه عطف شناسایی شده استفاده کرد و به کاربران اجازه می دهد بر روی اشیاء یا مناطق مورد علاقه خاص تمرکز کنند.
علاوه بر این، اطلاعات چند ضلعی مرزی را می توان برای تجزیه و تحلیل هندسی مورد استفاده قرار داد. با بررسی شکل و ابعاد چند ضلعی مرزی، میتوانیم ویژگیهای هندسی ارزشمند نقطه عطف شناسایی شده را استخراج کنیم. برای مثال، میتوانیم مساحت یا محیط چند ضلعی مرزی را برای تعیین کمیت اندازه نقطه عطف محاسبه کنیم. این اطلاعات میتواند در کاربردهای مختلف مانند برنامهریزی شهری مفید باشد، جایی که درک ابعاد نشانهها برای طراحی زیرساخت یا برآورد ظرفیتهای جمعیت ضروری است.
علاوه بر این، اطلاعات چند ضلعی مرزی را می توان برای طبقه بندی و طبقه بندی تصاویر استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل توزیع فضایی چند ضلعی های مرزی در یک مجموعه داده از تصاویر، می توانیم الگوها یا ویژگی های مشترک مرتبط با انواع خاصی از نشانه ها را شناسایی کنیم. این میتواند ما را قادر سازد تا مدلهای دقیقتر و قویتری برای طبقهبندی یا طبقهبندی خودکار تصاویر بر اساس محتوای آنها ایجاد کنیم. به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل چند ضلعی های مرزی مکان های دیدنی مانند پل ها، برج ها یا استادیوم ها، می توانیم الگوهای فضایی متمایز را شناسایی کنیم که می تواند به تشخیص خودکار آنها کمک کند.
اطلاعات چند ضلعی محدود ارائه شده توسط Google Vision API بینش های ارزشمندی را ارائه می دهد که می تواند علاوه بر ویژگی تشخیص نقطه عطف مورد استفاده قرار گیرد. این برنامه محلی سازی اشیاء، تقسیم بندی تصویر، تجزیه و تحلیل هندسی و طبقه بندی تصویر را در میان سایر برنامه ها فعال می کند. با استفاده از این اطلاعات، میتوانیم درک و تجزیه و تحلیل خود را از تصاویر افزایش دهیم، که منجر به درک بهتر تصویر و کاربردهای پیشرفتهتر در حوزههای مختلف میشود.
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