د ګووګل ویژن API لخوا چمتو شوي محدود پولیګون معلومات د ځمکې نښه کشف کولو ځانګړتیا سربیره د عکسونو پوهه او تحلیل ته وده ورکولو لپاره په بیلابیلو لارو کارول کیدی شي. دا معلومات، چې د پولیګون د عمودیو همغږیو څخه جوړ دی، ارزښتناکه بصیرت وړاندې کوي چې د مختلفو موخو لپاره کارول کیدی شي.
د پولیګون معلوماتو محدودولو یو له لومړنیو غوښتنلیکونو څخه د اعتراض ځایی کول دي. د محدود پولیګون د همغږي تحلیل کولو سره، موږ کولی شو په عکس کې د موندل شوي نښه دقیق موقعیت او اندازه وټاکو. دا معلومات په ځانګړي ډول په سناریوګانو کې ګټور دي چیرې چې ډیری نښې شتون لري یا کله چې نښه نښه د عکس یوازې کوچنۍ برخه نیسي. د مثال په توګه، د ښار د اسمان کرښه یو انځور په پام کې ونیسئ چیرې چې نښه یوه ځانګړې ودانۍ ده. د محدود پولیګون معلوماتو په کارولو سره، موږ کولی شو د عکس دننه د ودانۍ موقعیت په سمه توګه وپیژنو، حتی که دا د نورو جوړښتونو لخوا محاصره وي.
برسېره پردې، د محدود پولیګون معلومات د عکس ویشلو لپاره کارول کیدی شي. د انځور ویشل د انځور ویشل په مختلفو سیمو کې د دوی د بصری منځپانګې پر بنسټ ویشل شامل دي. د محدود پولیګون معلوماتو په کارولو سره، موږ کولی شو هغه ځانګړې سیمه استخراج کړو چې د موندل شوي نښه سره ورته وي. دا په ځانګړي ډول په غوښتنلیکونو کې ارزښتناکه کیدی شي لکه د عکس ایډیټ کول یا د څیز پیژندنه ، چیرې چې د عکس له پاتې برخې څخه د نښه نښه جلا کول اړین دي. د مثال په توګه ، د عکس ایډیټ کولو غوښتنلیک کې ، د پولیګون معلومات د کشف شوي نښه شاوخوا عکس په اوتومات ډول کښت کولو لپاره کارول کیدی شي ، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په ځانګړي شیانو یا د علاقې وړ ساحو تمرکز وکړي.
برسېره پردې، د پولیګون محدود معلومات د جیومیټریک تحلیل لپاره کارول کیدی شي. د پولیګون د شکل او ابعادو په معاینه کولو سره، موږ کولی شو د کشف شوي ځمکني نښان ارزښتناکه جیومیټریک ځانګړتیاوې استخراج کړو. د مثال په توګه، موږ کولی شو د محدود پولیګون ساحه یا احاطه محاسبه کړو ترڅو د ځمکې نښه اندازه اندازه کړو. دا معلومات په مختلفو غوښتنلیکونو کې ګټور کیدی شي، لکه ښاري پلان جوړونه، چیرې چې د زیربنا ډیزاین کولو یا د خلکو د ظرفیتونو اټکل کولو لپاره د ځایونو د ابعادو پوهیدل اړین دي.
سربیره پردې، د پولیګون محدود معلومات د عکس طبقه بندي او کټګورۍ لپاره کارول کیدی شي. د انځورونو د ډیټاسیټ په اوږدو کې د پولیګونونو د ځایی ویش تحلیل کولو سره، موږ کولی شو عام نمونې یا ځانګړتیاوې وپیژنو چې د ځانګړو ډولونو نښې نښانې سره تړاو لري. دا موږ ته وړتیا راکوي چې د عکسونو د مینځپانګې پراساس په اتوماتيک ډول طبقه بندي یا طبقه بندي کولو لپاره ډیر دقیق او قوي ماډلونه رامینځته کړو. د مثال په توګه، د پلونو، برجونو، یا سټیډیمونو په څیر د ځایی نښانونو د پولیګونونو تحلیل کولو سره، موږ کولی شو ځانګړي ځایي نمونې وپیژنو چې کولی شي د دوی په اتوماتیک پیژندلو کې مرسته وکړي.
د ګوګل ویژن API لخوا چمتو شوي محدود پولیګون معلومات ارزښتناکه بصیرت وړاندې کوي چې د نښه کولو ځانګړتیا سربیره کارول کیدی شي. دا د نورو غوښتنلیکونو په مینځ کې د اعتراض ځایی کول ، د عکس قطع کول ، جیومیټریک تحلیل ، او د عکس طبقه بندي وړوي. د دې معلوماتو په کارولو سره، موږ کولی شو د انځورونو په اړه زموږ پوهه او تحلیل ته وده ورکړو، د انځور پوهه ښه کولو او په مختلفو ډومینونو کې د ډیرو پرمختللو غوښتنلیکونو المل کیږي.
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