Para kunin ang landmark na impormasyon mula sa anotation response object sa konteksto ng advanced na mga imahe sa pag-unawa na feature ng Google Vision API para sa pag-detect ng mga landmark, kailangan naming gamitin ang mga nauugnay na field at pamamaraan na ibinigay ng API. Ang object ng pagtugon sa anotasyon ay isang istraktura ng JSON na naglalaman ng iba't ibang mga katangian at halaga na nauugnay sa mga resulta ng pagsusuri ng larawan.
Una, kailangan nating tiyakin na ang imahe ay matagumpay na naproseso ng API at ang object ng tugon ay naglalaman ng kinakailangang impormasyon. Magagawa ito sa pamamagitan ng pagsuri sa field na "status" ng object ng tugon. Kung "OK" ang status, ipinapahiwatig nito na matagumpay ang pagsusuri ng larawan at maaari tayong magpatuloy sa pagkuha ng landmark na impormasyon.
Maaaring ma-access ang landmark na impormasyon mula sa field na "landmarkAnnotations" ng object ng tugon. Ang field na ito ay isang hanay ng mga anotasyon, kung saan ang bawat anotasyon ay kumakatawan sa isang nakitang palatandaan sa larawan. Naglalaman ang bawat landmark na anotasyon ng ilang property, kabilang ang lokasyon, paglalarawan, at marka.
Ang property na "lokasyon" ay nagbibigay ng bounding box coordinates ng nakitang landmark. Tinukoy ng mga coordinate na ito ang posisyon at laki ng landmark sa loob ng larawan. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga coordinate na ito, matutukoy natin ang eksaktong lokasyon ng landmark.
Ang property na "description" ay nagbibigay ng textual na paglalarawan ng landmark. Maaaring gamitin ang paglalarawang ito upang matukoy ang palatandaan at magbigay ng karagdagang konteksto sa user. Halimbawa, kung na-detect ng API ang Eiffel Tower sa isang larawan, maaaring maglaman ang property ng paglalarawan ng text na "Eiffel Tower."
Kinakatawan ng property na "iskor" ang marka ng kumpiyansa ng API sa pagtukoy sa landmark. Ang markang ito ay isang halaga sa pagitan ng 0 at 1, kung saan ang mas mataas na marka ay nagpapahiwatig ng mas mataas na antas ng kumpiyansa. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa markang ito, maaari naming masuri ang pagiging maaasahan ng natukoy na palatandaan.
Upang kunin ang landmark na impormasyon mula sa object ng pagtugon sa anotasyon, maaari naming ulitin ang hanay ng "landmarkAnnotations" at i-access ang mga nauugnay na katangian para sa bawat anotasyon. Pagkatapos ay maaari naming iimbak o iproseso ang impormasyong ito kung kinakailangan para sa karagdagang pagsusuri o pagpapakita.
Narito ang isang halimbawang code snippet sa Python na nagpapakita kung paano i-extract ang landmark na impormasyon mula sa anotation response object gamit ang Google Cloud Vision API client library:
python from google.cloud import vision def extract_landmark_info(response): if response.status == 'OK': for annotation in response.landmark_annotations: location = annotation.location description = annotation.description score = annotation.score # Process the landmark information as needed print(f"Landmark: {description}") print(f"Location: {location}") print(f"Score: {score}n") else: print('Image analysis failed.') # Assuming you have already authenticated and created a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # Assuming you have an image file 'image.jpg' to analyze with open('image.jpg', 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.landmark_detection(image=image) extract_landmark_info(response)
Sa halimbawang ito, kinukuha ng function na `extract_landmark_info` ang object ng tugon ng anotasyon bilang input at umuulit ito sa array ng `landmark_annotations`. Pagkatapos ay kinukuha at ini-print nito ang landmark na impormasyon para sa bawat anotasyon, kasama ang paglalarawan, lokasyon, at marka.
Sa pamamagitan ng pagsunod sa diskarteng ito, maaari naming epektibong i-extract ang landmark na impormasyon mula sa anotation response object na ibinigay ng advanced images understanding feature ng Google Vision API para sa pag-detect ng mga landmark.
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