L'API de Google Vision és una eina avançada de comprensió d'imatges que permet als desenvolupadors integrar potents capacitats de reconeixement d'imatges a les seves aplicacions. Ofereix una àmplia gamma de funcions, com ara la detecció d'objectes, el reconeixement facial, l'extracció de text i molt més. Per demostrar la funcionalitat de l'API de Google Vision, els desenvolupadors poden utilitzar diverses biblioteques i llenguatges de programació.
Un dels llenguatges de programació populars utilitzats per interactuar amb l'API de Google Vision és Python. Python és àmpliament conegut per la seva senzillesa, llegibilitat i un ampli suport de biblioteques, cosa que el converteix en una opció ideal per als desenvolupadors. Per accedir a l'API de Google Vision mitjançant Python, els desenvolupadors poden utilitzar la biblioteca de client oficial de Google Cloud per a Python. Aquesta biblioteca proporciona un conjunt d'API d'alt nivell que simplifiquen el procés d'interacció amb l'API, facilitant la realització de tasques com ara penjar imatges, fer sol·licituds d'API i recuperar els resultats.
Aquí teniu un exemple de com utilitzar la biblioteca de client de Google Cloud per a Python per demostrar la funcionalitat de l'API de Google Vision:
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})')
En aquest exemple, primer importem els mòduls necessaris de la biblioteca de client de Google Cloud per a Python. A continuació, iniciem un objecte client que s'utilitzarà per fer sol·licituds d'API. A continuació, especifiquem el fitxer d'imatge que volem anotar i el carreguem a la memòria. Finalment, fem una sol·licitud d'API per a la detecció d'objectes i recuperem els objectes detectats juntament amb les seves puntuacions de confiança.
A part de Python, també es poden utilitzar altres llenguatges de programació com Java, Node.js i Go per interactuar amb l'API de Google Vision. Google també ofereix biblioteques de client per a aquests idiomes, cosa que facilita als desenvolupadors la integració de l'API a les seves aplicacions.
Per demostrar la funcionalitat de l'API de Google Vision, els desenvolupadors poden utilitzar diverses biblioteques i llenguatges de programació. Python, amb la biblioteca de client de Google Cloud per a Python, és una opció popular per la seva senzillesa i el seu ampli suport de biblioteques. Tanmateix, altres idiomes com Java, Node.js i Go també són compatibles amb les biblioteques de clients de Google.
Altres preguntes i respostes recents sobre Comprensió avançada d’imatges:
- Quines són algunes de les categories predefinides per al reconeixement d'objectes a l'API de Google Vision?
- Quin és l'enfocament recomanat per utilitzar la funció de detecció de cerca segura en combinació amb altres tècniques de moderació?
- Com podem accedir i mostrar els valors de probabilitat de cada categoria a l'anotació de cerca segura?
- Com podem obtenir l'anotació de cerca segura mitjançant l'API de Google Vision a Python?
- Quines són les cinc categories incloses a la funció de detecció de cerca segura?
- Com detecta la funció de cerca segura de l'API de Google Vision contingut explícit a les imatges?
- Com podem identificar i destacar visualment els objectes detectats en una imatge mitjançant la biblioteca de coixins?
- Com podem organitzar la informació de l'objecte extret en un format tabular mitjançant el marc de dades pandas?
- Com podem extreure totes les anotacions d'objectes de la resposta de l'API?
- Com realitza l'API de Google Vision la detecció i localització d'objectes a les imatges?
Vegeu més preguntes i respostes a Comprensió avançada d'imatges