La informació del polígon de delimitació proporcionada per l'API de Google Vision, a més de la funció de detecció de punts de referència, es pot utilitzar de diverses maneres per millorar la comprensió i l'anàlisi de les imatges. Aquesta informació, que consisteix en les coordenades dels vèrtexs del polígon delimitant, ofereix informació valuosa que es pot aprofitar per a diferents propòsits.
Una de les principals aplicacions de la informació de polígon de delimitació és la localització d'objectes. Mitjançant l'anàlisi de les coordenades del polígon delimitant, podem determinar la ubicació i l'extensió exactes de la fita detectada dins de la imatge. Aquesta informació és especialment útil en escenaris on hi ha múltiples punts de referència o quan el punt de referència només ocupa una petita part de la imatge. Per exemple, considereu una imatge de l'horitzó d'una ciutat on la fita és un edifici específic. Utilitzant la informació del polígon delimitant, podem identificar amb precisió la ubicació de l'edifici dins de la imatge, fins i tot si està envoltat d'altres estructures.
A més, la informació del polígon de delimitació es pot utilitzar per a la segmentació d'imatges. La segmentació d'imatges consisteix a dividir una imatge en diferents regions en funció del seu contingut visual. Utilitzant la informació del polígon de delimitació, podem extreure la regió específica corresponent a la fita detectada. Això pot ser especialment valuós en aplicacions com l'edició d'imatges o el reconeixement d'objectes, on és necessari aïllar la fita de la resta de la imatge. Per exemple, en una aplicació d'edició de fotos, la informació del polígon de delimitació es pot utilitzar per retallar automàticament la imatge al voltant de la fita detectada, permetent als usuaris centrar-se en objectes o àrees d'interès específics.
A més, la informació del polígon delimitant es pot utilitzar per a l'anàlisi geomètrica. Examinant la forma i les dimensions del polígon delimitant, podem extreure valuoses característiques geomètriques de la fita detectada. Per exemple, podem calcular l'àrea o el perímetre del polígon delimitant per quantificar la mida de la fita. Aquesta informació pot ser útil en diverses aplicacions, com ara la planificació urbana, on la comprensió de les dimensions de les fites és essencial per dissenyar infraestructures o estimar les capacitats de multitud.
A més, la informació del polígon delimitant es pot utilitzar per a la classificació i categorització d'imatges. Mitjançant l'anàlisi de la distribució espacial dels polígons de delimitació a través d'un conjunt de dades d'imatges, podem identificar patrons o característiques comuns associades a tipus específics de fites. Això ens pot permetre desenvolupar models més precisos i robustos per classificar o categoritzar automàticament les imatges en funció del seu contingut. Per exemple, analitzant els polígons delimitadors de punts de referència com ara ponts, torres o estadis, podem identificar patrons espacials distintius que poden ajudar al seu reconeixement automàtic.
La informació del polígon delimitant proporcionada per l'API de Google Vision ofereix informació valuosa que es pot utilitzar a més de la funció de detecció de punts de referència. Permet la localització d'objectes, la segmentació d'imatges, l'anàlisi geomètrica i la classificació d'imatges, entre altres aplicacions. Aprofitant aquesta informació, podem millorar la nostra comprensió i anàlisi de les imatges, donant lloc a una millor comprensió de les imatges i a aplicacions més avançades en diversos dominis.
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?
- Quines biblioteques i llenguatge de programació s'utilitzen per demostrar la funcionalitat de l'API de Google Vision?
Vegeu més preguntes i respostes a Comprensió avançada d'imatges