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 API است.
ابتدا مطمئن شوید که یک پروژه Google Cloud Platform (GCP) راه اندازی کرده اید. اگر ندارید، یک پروژه جدید در کنسول GCP ایجاد کنید. Vision API را با رفتن به بخش APIs & Services > Library در کنسول، جستجوی "Vision API" و فعال کردن آن برای پروژه خود فعال کنید.
در مرحله بعد، باید وابستگی های نرم افزاری لازم را نصب کنید. Vision API کتابخانه های کلاینت را برای زبان های برنامه نویسی مختلف از جمله پایتون، جاوا و Node.js فراهم می کند. متناسب با نیاز خود را انتخاب کنید و آن را در محیط توسعه خود نصب کنید. برای مثال، اگر از پایتون استفاده میکنید، میتوانید کتابخانه Google Cloud Vision را با اجرای دستور «pip install –upgrade google-cloud-vision» در ترمینال خود نصب کنید.
پس از نصب کتابخانه های مورد نیاز، برای دسترسی به Vision API باید برنامه خود را احراز هویت کنید. این شامل ایجاد اعتبار حساب سرویس و دریافت یک فایل کلید JSON است. در کنسول GCP، به APIs & Services > Credentials بروید و روی «Create Credentials» کلیک کنید. "حساب سرویس" را به عنوان نوع انتخاب کنید، یک نام و شناسه برای حساب سرویس ارائه دهید، و نقش های لازم را به آن اختصاص دهید (به عنوان مثال، "Cloud Vision API > Cloud Vision API User"). در نهایت بر روی «ایجاد کلید» کلیک کنید، نوع کلید JSON را انتخاب کنید و فایل کلید تولید شده را دانلود کنید.
با تنظیم احراز هویت، اکنون می توانید یک نمونه مشتری برای تعامل با Vision API ایجاد کنید. مشتری را با اعتبارنامه و شناسه پروژه مناسب مقدار دهی کنید. به عنوان مثال، در پایتون، می توانید یک نمونه مشتری به صورت زیر ایجاد کنید:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
اکنون یک نمونه مشتری آماده استفاده از روش تشخیص برش نکات دارید. برای استفاده از این روش، باید یک فایل تصویری یا یک URL تصویر به API ارائه دهید. روش تشخیص برش، تصویر را تجزیه و تحلیل می کند و اطلاعاتی را در مورد نکات احتمالی برش که می تواند برای بهبود ترکیب تصویر استفاده شود، برمی گرداند.
در اینجا مثالی از نحوه استفاده از روش تشخیص برش نکات با نمونه مشتری آورده شده است:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
برای راهاندازی محیط خود و ایجاد یک نمونه مشتری برای استفاده از روش تشخیص برش نکات در Google Vision API، باید محیط خود را پیکربندی کنید، وابستگیهای لازم را نصب کنید، برنامه خود را احراز هویت کنید، و یک نمونه مشتری ایجاد کنید. پس از راهاندازی، میتوانید از نمونه مشتری برای انجام تشخیص نکات برش روی تصاویر استفاده کنید.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد در حال شناسایی نکات محصول:
- چه پارامترها و گزینه های دیگری در Google Vision API برای استفاده پیشرفته تر وجود دارد؟
- چگونه منطقه برش پیشنهادی را از پاسخ JSON API استخراج کنیم؟
- پارامترهای مورد نیاز برای عملکرد crop hints در پایتون چیست؟
- هدف از روش تشخیص برش نکات در Google Vision API چیست؟