د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د API له ځواب څخه د ټولو اعتراضونو توضیحاتو ایستلو لپاره - د ګوګل ویژن API - پرمختللي عکسونو پوهاوی - د شیانو کشف ، تاسو کولی شئ د API لخوا چمتو شوي ځواب فارمیټ وکاروئ ، چې پکې د کشف شوي شیانو لیست هم شامل دی د دوی اړونده د بانډنګ بکسونه او د باور نمرې. د دې ځواب تحلیل کولو سره، تاسو کولی شئ د غوښتل شوي اعتراض تشریحات استخراج کړئ.
د API ځواب عموما د JSON څیز څخه جوړ دی چې مختلف ساحې لري، پشمول د "localizedObjectAnnotations" ساحه، کوم چې کشف شوي توکي لري. د هر څیز تشریح کې معلومات شامل دي لکه د څیز نوم، د هغې د تړلو بکس همغږي، او د اعتماد سکور چې په کشف کې د API باور څرګندوي.
د اعتراض تشریحاتو استخراج لپاره، تاسو کولی شئ دا ګامونه تعقیب کړئ:
1. د API ځواب پارس کړئ: د API څخه ترلاسه شوي JSON ځواب پارس کولو سره پیل کړئ. دا د JSON پارس کولو کتابتون په کارولو سره ترسره کیدی شي یا ستاسو د برنامه کولو ژبې لخوا چمتو شوي جوړ شوي افعال.
2. د "localizedObjectAnnotations" ساحې ته لاسرسی: کله چې ځواب تجزیه شي، د "localizedObjectAnnotations" ساحې ته لاسرسی ومومئ، کوم چې کشف شوي توکي لري. دا ساحه عموما د اعتراض تشریحاتو لړۍ ده.
3. د څیز تشریحاتو له لارې تکرار کړئ: په صف کې د هر څیز تشریح له لارې تکرار کړئ. هر تشریح په عکس کې د کشف شوي څیز استازیتوب کوي.
4. اړونده معلومات استخراج کړئ: د هر څیز له تشریح څخه اړونده معلومات راوباسئ، لکه د څیز نوم، د بانډینګ بکس همغږي، او د باور سکور. دا توضیحات د هر اعتراض تشریح کې د جلا ساحو په توګه لاسرسی کیدی شي.
5. استخراج شوي معلومات ذخیره یا پروسس کړئ: ستاسو د اړتیاو پراساس تاسو کولی شئ استخراج شوي معلومات په ډیټا جوړښت کې زیرمه کړئ یا د تحلیل یا نورو موخو لپاره نور پروسس کړئ. د مثال په توګه، تاسو کولی شئ د شیانو نومونه او د دوی اړونده بانډینګ بکس همغږي په ډیټابیس کې ذخیره کړئ یا د نورو عکسونو درک کولو دندو لپاره وکاروئ.
دلته د استخراج پروسې روښانه کولو لپاره یو ساده مثال دی:
python import json # Assume 'response' contains the API response in JSON format response =
{
"localizedObjectAnnotations": [
{
"mid": "/m/01g317",
"نوم": "بلی"
"سکور": 0.89271355,
"boundingPoly": {
"normalized Vertices": [
{"x": 0.1234, "y": 0.5678},
{"x": 0.5678، "y": 0.1234}
] }
},
{
"mid": "/m/04rky",
"نوم": "سپی"
"سکور": 0.8132468,
"boundingPoly": {
"normalized Vertices": [
{"x": 0.4321, "y": 0.8765},
{"x": 0.8765، "y": 0.4321}
] }
}
] }
# Parse the API response response_data = json.loads(response) # Access the object annotations annotations = response_data['localizedObjectAnnotations'] # Iterate through the object annotations for annotation in annotations: # Extract relevant information object_name = annotation['name'] bounding_box = annotation['boundingPoly']['normalizedVertices'] confidence = annotation['score'] # Process or store the extracted information print(f"Object: {object_name}, Bounding Box: {bounding_box}, Confidence: {confidence}") # Output: # Object: cat, Bounding Box: [{'x': 0.1234, 'y': 0.5678}, {'x': 0.5678, 'y': 0.1234}], Confidence: 0.89271355 # Object: dog, Bounding Box: [{'x': 0.4321, 'y': 0.8765}, {'x': 0.8765, 'y': 0.4321}], Confidence: 0.8132468
په دې مثال کې، موږ د JSON ځواب فرض کوو چې دوه کشف شوي توکي لري: یو پیشو او سپی. کوډ ځواب پارس کوي، د "localizedObjectAnnotations" ساحې ته لاسرسۍ کوي، د هر اعتراض تشریح له لارې تکراروي، او د اعتراض نوم، د بکسونو همغږي، او د باور سکور استخراجوي. په نهایت کې ، استخراج شوي معلومات چاپ شوي ، مګر تاسو کولی شئ د خپلو ځانګړو اړتیاو سره سم کوډ بدل کړئ.
د دې ګامونو په تعقیب، تاسو کولی شئ په مؤثره توګه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د API له ځواب څخه ټول اعتراض توضیحات راوباسئ - د ګوګل ویژن API - د پرمختللي عکسونو پوهه - د شیانو کشف.
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؟
- د ګوګل ویژن API فعالیت ښودلو لپاره کوم کتابتونونه او د پروګرام کولو ژبه کارول کیږي؟
- د ګوګل ویژن API څنګه په عکسونو کې د اعتراض کشف او ځایی کول ترسره کوي؟
نور پوښتنې او ځوابونه په پرمختللي انځورونو پوهه کې وګورئ