Ang nakagapos na polygon na impormasyon na ibinigay ng Google Vision API bilang karagdagan sa tampok na pagtukoy ng palatandaan ay maaaring magamit sa iba't ibang paraan upang mapahusay ang pag-unawa at pagsusuri ng mga larawan. Ang impormasyong ito, na binubuo ng mga coordinate ng vertices ng bounding polygon, ay nag-aalok ng mahahalagang insight na maaaring magamit para sa iba't ibang layunin.
Ang isa sa mga pangunahing aplikasyon ng nagbubuklod na impormasyon ng polygon ay ang lokalisasyon ng object. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga coordinate ng bounding polygon, matutukoy namin ang eksaktong lokasyon at lawak ng nakitang landmark sa loob ng larawan. Ang impormasyong ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa mga sitwasyon kung saan maraming mga palatandaan ang maaaring naroroon o kapag ang palatandaan ay sumasakop lamang sa isang maliit na bahagi ng larawan. Halimbawa, isaalang-alang ang isang larawan ng skyline ng lungsod kung saan ang landmark ay isang partikular na gusali. Sa pamamagitan ng paggamit ng nakagapos na polygon na impormasyon, maaari naming tumpak na matukoy ang lokasyon ng gusali sa loob ng larawan, kahit na napapalibutan ito ng iba pang mga istraktura.
Higit pa rito, ang nakagapos na polygon na impormasyon ay maaaring gamitin para sa pag-segment ng imahe. Kasama sa pagse-segment ng larawan ang paghahati ng isang larawan sa iba't ibang rehiyon batay sa kanilang visual na nilalaman. Sa pamamagitan ng paggamit ng nakagapos na polygon na impormasyon, maaari naming i-extract ang partikular na rehiyon na tumutugma sa nakitang landmark. Maaari itong maging partikular na mahalaga sa mga application tulad ng pag-edit ng imahe o pagkilala sa bagay, kung saan kailangan ang paghiwalay ng landmark mula sa natitirang bahagi ng larawan. Halimbawa, sa isang application sa pag-edit ng larawan, maaaring gamitin ang nakagapos na polygon na impormasyon upang awtomatikong i-crop ang larawan sa paligid ng nakitang landmark, na nagpapahintulot sa mga user na tumuon sa mga partikular na bagay o lugar ng interes.
Bilang karagdagan, ang nakagapos na polygon na impormasyon ay maaaring magamit para sa geometric na pagsusuri. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa hugis at mga dimensyon ng nakagapos na polygon, maaari naming kunin ang mahahalagang geometric na tampok ng nakitang landmark. Halimbawa, maaari nating kalkulahin ang lugar o perimeter ng bounding polygon upang mabilang ang laki ng landmark. Ang impormasyong ito ay maaaring maging kapaki-pakinabang sa iba't ibang mga aplikasyon, tulad ng pagpaplano ng lungsod, kung saan ang pag-unawa sa mga sukat ng mga landmark ay mahalaga para sa pagdidisenyo ng imprastraktura o pagtatantya ng mga kapasidad ng karamihan.
Bukod dito, ang nakagapos na impormasyon ng polygon ay maaaring gamitin para sa pag-uuri at pagkakategorya ng imahe. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa spatial distribution ng mga nagbubuklod na polygon sa isang dataset ng mga larawan, matutukoy namin ang mga karaniwang pattern o katangian na nauugnay sa mga partikular na uri ng mga landmark. Ito ay makapagbibigay-daan sa amin na bumuo ng mas tumpak at matatag na mga modelo para sa awtomatikong pag-uuri o pagkakategorya ng mga larawan batay sa kanilang nilalaman. Halimbawa, sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga nagbubuklod na polygon ng mga landmark gaya ng mga tulay, tower, o stadium, matutukoy natin ang mga natatanging spatial pattern na maaaring makatulong sa kanilang awtomatikong pagkilala.
Ang nagbubuklod na polygon na impormasyon na ibinigay ng Google Vision API ay nag-aalok ng mahahalagang insight na maaaring magamit bilang karagdagan sa tampok na pagtukoy ng landmark. Nagbibigay-daan ito sa localization ng object, segmentation ng imahe, geometric analysis, at pag-uuri ng imahe, bukod sa iba pang mga application. Sa pamamagitan ng paggamit ng impormasyong ito, mapapahusay namin ang aming pag-unawa at pagsusuri ng mga imahe, na humahantong sa pinahusay na pag-unawa sa imahe at mas advanced na mga application sa iba't ibang mga domain.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pag-unawa sa mga advanced na imahe:
- Ano ang ilang mga paunang natukoy na kategorya para sa pagkilala ng bagay sa Google Vision API?
- Ano ang inirerekumendang diskarte para sa paggamit ng ligtas na tampok sa pagtuklas ng paghahanap kasama ng iba pang mga diskarte sa pag-moderate?
- Paano natin maa-access at maipapakita ang mga halaga ng posibilidad para sa bawat kategorya sa ligtas na anotasyon sa paghahanap?
- Paano natin makukuha ang ligtas na anotasyon sa paghahanap gamit ang Google Vision API sa Python?
- Ano ang limang kategorya na kasama sa tampok na pagtukoy ng ligtas na paghahanap?
- Paano nakikita ng ligtas na tampok sa paghahanap ng Google Vision API ang tahasang nilalaman sa loob ng mga larawan?
- Paano natin makikita at mai-highlight ang mga nakitang bagay sa isang imahe gamit ang pillow library?
- Paano natin maaayos ang nakuhang impormasyon ng bagay sa isang tabular na format gamit ang pandas data frame?
- Paano natin makukuha ang lahat ng anotasyon ng object mula sa tugon ng API?
- Anong mga library at programming language ang ginagamit upang ipakita ang functionality ng Google Vision API?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Advanced na pag-unawa sa mga larawan