Per extreure informació de referència de l'objecte de resposta a l'anotació en el context de la funció avançada de comprensió d'imatges de l'API de Google Vision per detectar punts de referència, hem d'utilitzar els camps i mètodes rellevants proporcionats per l'API. L'objecte de resposta d'anotació és una estructura JSON que conté diverses propietats i valors relacionats amb els resultats de l'anàlisi d'imatges.
En primer lloc, hem d'assegurar-nos que la imatge ha estat processada correctament per l'API i que l'objecte de resposta conté la informació necessària. Això es pot fer comprovant el camp "estat" de l'objecte de resposta. Si l'estat és "D'acord", indica que l'anàlisi de la imatge ha estat correcta i podem procedir a extreure la informació de la fita.
Es pot accedir a la informació de referència des del camp "Anotacions de referència" de l'objecte de resposta. Aquest camp és una matriu d'anotacions, on cada anotació representa una fita detectada a la imatge. Cada anotació de referència conté diverses propietats, com ara la ubicació, la descripció i la puntuació.
La propietat "ubicació" proporciona les coordenades del quadre delimitador de la fita detectada. Aquestes coordenades especifiquen la posició i la mida de la fita dins de la imatge. Mitjançant l'anàlisi d'aquestes coordenades, podem determinar la ubicació exacta de la fita.
La propietat "descripció" proporciona una descripció textual de la fita. Aquesta descripció es pot utilitzar per identificar la fita i proporcionar un context addicional a l'usuari. Per exemple, si l'API detecta la Torre Eiffel en una imatge, la propietat de descripció pot contenir el text "Torre Eiffel".
La propietat "puntuació" representa la puntuació de confiança de l'API a l'hora de detectar la fita. Aquesta puntuació és un valor entre 0 i 1, on una puntuació més alta indica un nivell de confiança més alt. Mitjançant l'anàlisi d'aquesta puntuació, podem avaluar la fiabilitat de la fita detectada.
Per extreure la informació de referència de l'objecte de resposta a l'anotació, podem iterar a través de la matriu "landmarkAnnotations" i accedir a les propietats rellevants per a cada anotació. Aleshores podem emmagatzemar o processar aquesta informació segons sigui necessari per a una posterior anàlisi o visualització.
Aquí hi ha un fragment de codi d'exemple en Python que mostra com extreure la informació de referència de l'objecte de resposta d'anotació mitjançant la biblioteca de client de l'API de Google Cloud Vision:
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)
En aquest exemple, la funció `extract_landmark_info` pren l'objecte de resposta d'anotació com a entrada i itera a través de la matriu `landmark_annotations`. A continuació, extreu i imprimeix la informació de referència per a cada anotació, inclosa la descripció, la ubicació i la puntuació.
Seguint aquest enfocament, podem extreure eficaçment la informació de referència de l'objecte de resposta d'anotació proporcionat per la funció avançada de comprensió d'imatges de l'API de Google Vision per detectar punts de referència.
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