Keskkonna seadistamiseks ja kliendieksemplari loomiseks Google Vision API-s kärpimisvihjete tuvastamise meetodi kasutamiseks peate järgima mitmeid samme. See protsess hõlmab teie keskkonna konfigureerimist, vajalike tarkvarasõltuvuste installimist, rakenduse autentimist ja lõpuks API-ga suhtlemiseks kliendi eksemplari loomist.
Esiteks veenduge, et teil oleks Google Cloud Platformi (GCP) projekt seadistatud. Kui teil seda pole, looge GCP-konsoolis uus projekt. Lubage Vision API, navigeerides konsoolis jaotisesse API-d ja teenused > Teek, otsides "Vision API" ja lubades selle oma projekti jaoks.
Järgmisena peate installima vajalikud tarkvarasõltuvused. Vision API pakub klienditeeke erinevatele programmeerimiskeeltele, sealhulgas Python, Java ja Node.js. Valige oma vajadustele vastav ja installige see oma arenduskeskkonda. Näiteks kui kasutate Pythonit, saate installida Google Cloud Visioni teegi, käivitades terminalis käsu `pip install – upgrade google-cloud-vision`.
Pärast vajalike teekide installimist peate Visioni API-le juurdepääsuks oma rakenduse autentima. See hõlmab teenusekonto mandaatide loomist ja JSON-võtmefaili hankimist. Liikuge GCP-konsoolis jaotisesse API-d ja teenused > Mandaat ja klõpsake nuppu „Loo mandaadid”. Valige tüübiks "Teenusekonto", sisestage teenusekonto nimi ja ID ning määrake sellele vajalikud rollid (nt "Cloud Vision API > Cloud Vision API kasutaja"). Lõpuks klõpsake "Loo võti", valige JSON-võtme tüüp ja laadige alla loodud võtmefail.
Kui autentimine on seadistatud, saate nüüd Vision API-ga suhtlemiseks luua kliendi eksemplari. Initsialiseerige klient sobivate mandaatide ja projekti ID-ga. Näiteks Pythonis saate luua kliendieksemplari järgmiselt:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
Nüüd on teil kliendi eksemplar valmis kasutama kärpimisvihjete tuvastamise meetodit. Selle meetodi kasutamiseks peate API-le esitama pildifaili või pildi URL-i. Kärpimise vihjete tuvastamise meetod analüüsib pilti ja tagastab teabe võimalike kärpimisvihjete kohta, mida saab kasutada pildi kompositsiooni parandamiseks.
Siin on näide kärpimisvihjete tuvastamise meetodi kasutamisest kliendi eksemplariga.
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
Keskkonna seadistamiseks ja kliendieksemplari loomiseks Google Vision API-s kärpimisvihjete tuvastamise meetodi kasutamiseks peate oma keskkonna konfigureerima, installima vajalikud sõltuvused, autentima oma rakenduse ja looma kliendieksemplari. Pärast seadistamist saate kasutada kliendi eksemplari piltidel kärpimisvihjete tuvastamiseks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Saagi vihjete tuvastamine:
- Millised muud parameetrid ja valikud on Google Visioni API-s täpsemaks kasutamiseks saadaval?
- Kuidas eraldada API JSON-vastusest soovitatud kärpimispiirkond?
- Milliseid parameetreid on Pythonis kärpimisvihjete funktsiooni jaoks vaja?
- Mis on Google Visioni API-s kasutatava kärpimisvihjete tuvastamise meetodi eesmärk?