د نښه کولو د موندلو لپاره د ګوګل ویژن API د پرمختللي عکسونو پوهاوي ځانګړتیا په شرایطو کې د توضیحي ځواب اعتراض څخه د ځمکې نښه کولو معلومات راټولولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د API لخوا چمتو شوي اړونده ساحې او میتودونه وکاروو. د تشریح ځواب اعتراض د JSON جوړښت دی چې د عکس تحلیل پایلو پورې اړوند مختلف ملکیتونه او ارزښتونه لري.
لومړی، موږ اړتیا لرو ډاډ ترلاسه کړو چې عکس د API لخوا په بریالیتوب سره پروسس شوی او د ځواب اعتراض اړین معلومات لري. دا د ځواب اعتراض د "حالت" ساحې په چک کولو سره ترسره کیدی شي. که وضعیت "ښه" وي، دا په ګوته کوي چې د عکس تحلیل بریالی و او موږ کولی شو د نښه شوي معلوماتو استخراج ته دوام ورکړو.
د نښه کولو معلوماتو ته د ځواب اعتراض د "landmarkAnnotations" ساحې څخه لاسرسی کیدی شي. دا ساحه د تشریحاتو لړۍ ده، چیرې چې هر تشریح په انځور کې د موندل شوي نښه نښه کوي. هره نښه نښه څو ملکیتونه لري، پشمول د موقعیت، توضیحاتو، او نمرې.
د "موقعیت" ملکیت د کشف شوي نښه نښه د بانډینګ بکس همغږي چمتو کوي. دا همغږي په عکس کې د نښې موقعیت او اندازه مشخصوي. د دې همغږي په تحلیل سره، موږ کولی شو د نښه کولو دقیق ځای وټاکو.
د "تفصیل" ملکیت د نښه کولو متني توضیحات وړاندې کوي. دا توضیحات د نښه نښه پیژندلو او کارونکي ته اضافي شرایط چمتو کولو لپاره کارول کیدی شي. د مثال په توګه، که چیرې API په عکس کې د ایفل ټاور کشف کړي، د توضیح ملکیت ممکن متن ولري "ایفل ټاور".
د "سکور" ملکیت د نښه کولو په موندلو کې د API د باور سکور استازیتوب کوي. دا نمرې د 0 او 1 ترمنځ ارزښت دی، چیرې چې لوړه نمره د لوړ باور کچه په ګوته کوي. د دې نمرې په تحلیل کولو سره، موږ کولی شو د کشف شوي نښې اعتبار ارزونه وکړو.
د تبصرې ځواب اعتراض څخه د نښه شوي معلوماتو د را ایستلو لپاره، موږ کولی شو د "landmarkAnnotations" سرې له لارې تکرار کړو او د هر تشریح لپاره اړونده ملکیتونو ته لاسرسی ومومئ. بیا موږ کولی شو دا معلومات ذخیره یا پروسس کړو لکه څنګه چې د نورو تحلیل یا ښودلو لپاره اړتیا وي.
دلته په Python کې د کوډ نمونې مثال دی چې دا ښیې چې څنګه د ګوګل کلاوډ ویژن API پیرودونکي کتابتون په کارولو سره د توضیحي ځواب اعتراض څخه د نښه کولو معلومات راوباسي:
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)
په دې مثال کې، د 'extract_landmark_info' فنکشن د تشریح ځواب اعتراض د ان پټ په توګه اخلي او د 'landmark_annotations' سرې له لارې تکراروي. دا بیا د هر تشریح لپاره د پام وړ معلومات راوباسي او چاپوي، پشمول توضیحات، موقعیت، او سکور.
د دې کړنلارې په تعقیب، موږ کولی شو په اغیزمنه توګه د نښې نښانې د موندلو لپاره د ګوګل ویژن API د پرمختللو انځورونو پوهاوي ځانګړتیا لخوا چمتو شوي د تشریح غبرګون اعتراض څخه د ځمکې نښه معلومات راوباسئ.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د پرمختللي عکسونو پوهه:
- په ګوګل ویژن API کې د اعتراض پیژندنې لپاره ځینې مخکینۍ کټګورۍ کومې دي؟
- د نورو اعتدال تخنیکونو سره په ترکیب کې د خوندي لټون موندنې ځانګړتیا کارولو لپاره وړاندیز شوی تګلاره څه ده؟
- موږ څنګه کولی شو د خوندي لټون تشریح کې د هرې کټګورۍ لپاره احتمالي ارزښتونو ته لاسرسی او ښکاره کړو؟
- څنګه کولی شو په Python کې د ګوګل ویژن API په کارولو سره د خوندي لټون تشریح ترلاسه کړو؟
- د خوندي لټون موندنې ځانګړتیا کې شامل شوي پنځه کټګورۍ کومې دي؟
- د ګوګل ویژن API خوندي لټون خصوصیت څنګه په عکسونو کې څرګند مینځپانګه کشف کوي؟
- څنګه کولی شو د بالښت کتابتون په کارولو سره په عکس کې کشف شوي توکي په لید کې وپیژنو او روښانه کړو؟
- څنګه کولی شو د پانډاس ډیټا چوکاټ په کارولو سره د استخراج شوي څیز معلومات په جدول کې تنظیم کړو؟
- موږ څنګه کولی شو د API ځواب څخه ټول اعتراض توضیحات استخراج کړو؟
- د ګوګل ویژن API فعالیت ښودلو لپاره کوم کتابتونونه او د پروګرام کولو ژبه کارول کیږي؟
نور پوښتنې او ځوابونه په پرمختللي انځورونو پوهه کې وګورئ