Lisaks maamärkide tuvastamise funktsioonile Google Vision API pakutavat piiride hulknurga teavet saab piltide mõistmise ja analüüsi parandamiseks kasutada mitmel viisil. See teave, mis koosneb piirava hulknurga tippude koordinaatidest, pakub väärtuslikke teadmisi, mida saab erinevatel eesmärkidel kasutada.
Piiravate hulknurkade teabe üks peamisi rakendusi on objektide lokaliseerimine. Piirdepolügooni koordinaate analüüsides saame määrata tuvastatud orientiiri täpse asukoha ja ulatuse pildi sees. See teave on eriti kasulik stsenaariumide puhul, kus võib esineda mitu maamärki või kui maamärk hõivab pildist vaid väikese osa. Mõelge näiteks linna siluetile, kus maamärgiks on konkreetne hoone. Kasutades piirava hulknurga teavet, saame täpselt tuvastada hoone asukoha pildil, isegi kui see on ümbritsetud muude struktuuridega.
Lisaks saab piirava hulknurga teavet kasutada kujutise segmenteerimiseks. Pildi segmenteerimine hõlmab pildi jagamist erinevateks piirkondadeks nende visuaalse sisu alusel. Kasutades piirava hulknurga teavet, saame eraldada tuvastatud orientiirile vastava konkreetse piirkonna. See võib olla eriti väärtuslik sellistes rakendustes nagu pilditöötlus või objektituvastus, kus on vajalik maamärgi eraldamine ülejäänud pildist. Näiteks fototöötlusrakenduses saab piirava hulknurga teavet kasutada pildi automaatseks kärpimiseks tuvastatud maamärgi ümber, võimaldades kasutajatel keskenduda konkreetsetele objektidele või huvialadele.
Lisaks saab piirava hulknurga teavet kasutada geomeetrilise analüüsi jaoks. Uurides piiritleva hulknurga kuju ja mõõtmeid, saame tuvastatud maamärgi väärtuslikud geomeetrilised tunnused eraldada. Näiteks saame orientiiri suuruse kvantifitseerimiseks arvutada piirava hulknurga pindala või perimeetri. See teave võib olla kasulik erinevates rakendustes, näiteks linnaplaneerimises, kus maamärkide mõõtmete mõistmine on infrastruktuuri kavandamisel või rahvahulga mahu hindamisel hädavajalik.
Lisaks saab piirava hulknurga teavet kasutada kujutiste klassifitseerimiseks ja kategoriseerimiseks. Analüüsides piirnevate hulknurkade ruumilist jaotust kujutiste andmekogumis, saame tuvastada teatud tüüpi orientiiridega seotud ühiseid mustreid või omadusi. See võimaldab meil välja töötada täpsemaid ja tugevamaid mudeleid piltide automaatseks klassifitseerimiseks või kategoriseerimiseks nende sisu põhjal. Näiteks, analüüsides orientiiride, nagu sillad, tornid või staadionid, piirnevaid polügoone, saame tuvastada eristatavad ruumimustrid, mis aitavad neid automaatselt ära tunda.
Google Vision API pakutav piiritleva hulknurga teave pakub väärtuslikku teavet, mida saab kasutada lisaks maamärkide tuvastamise funktsioonile. See võimaldab muude rakenduste hulgas objektide lokaliseerimist, kujutiste segmenteerimist, geomeetrilist analüüsi ja kujutiste klassifitseerimist. Seda teavet võimendades saame parandada piltide mõistmist ja analüüsimist, mille tulemuseks on piltide parem mõistmine ja täiustatud rakendused erinevates valdkondades.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Täpsem piltide mõistmine:
- Millised on Google Vision API objektituvastuse eelmääratletud kategooriad?
- Milline on soovitatav lähenemisviis turvalise otsingu tuvastamise funktsiooni kasutamiseks koos teiste modereerimistehnikatega?
- Kuidas pääseme iga kategooria tõenäosusväärtustele ligi ja kuvame neid turvalise otsingu annotatsioonis?
- Kuidas saame Pythonis Google Vision API abil turvalise otsingu märkuse hankida?
- Millised on viis kategooriat, mis sisalduvad turvalise otsingu tuvastamise funktsioonis?
- Kuidas tuvastab Google Vision API turvalise otsingu funktsioon piltidelt vulgaarse sisu?
- Kuidas me saame padjateegi abil pildil tuvastatud objekte visuaalselt tuvastada ja esile tõsta?
- Kuidas saame eraldatud objektiteavet pandade andmeraami abil tabelivormingus korraldada?
- Kuidas saame API vastusest eraldada kõik objekti annotatsioonid?
- Milliseid teeke ja programmeerimiskeelt kasutatakse Google Vision API funktsionaalsuse demonstreerimiseks?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotises Kujutiste täpsem mõistmine