Upang baguhin ang function na "detect_text" upang pangasiwaan ang mga URL ng larawan sa halip na mga path ng file sa konteksto ng Google Vision API para sa pag-unawa sa text sa visual na data at pag-detect at pagkuha ng text mula sa mga larawan, kailangan naming gumawa ng ilang pagsasaayos sa umiiral na code. Ang pagbabagong ito ay magbibigay-daan sa amin na mag-input ng mga URL ng larawan nang direkta sa function, na nagbibigay-daan sa API na iproseso ang mga larawan at i-extract ang text.
Una, kailangan nating maunawaan ang istruktura ng umiiral na function na "detect_text". Karaniwan, ang function ay kumukuha ng isang file path bilang isang input parameter at ibinabalik ang na-extract na text mula sa larawan. Maaaring ganito ang hitsura ng code:
python def detect_text(file_path): # Code to load the image from the file path # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
Upang baguhin ang function na ito upang pangasiwaan ang mga URL ng larawan, kailangan naming isama ang mga kinakailangang pagbabago. Narito ang isang na-update na bersyon ng function:
python import requests from PIL import Image from io import BytesIO def detect_text(image_url): # Download the image from the URL response = requests.get(image_url) image = Image.open(BytesIO(response.content)) # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
Sa binagong code, ginagamit namin ang library ng `requests` upang i-download ang larawan mula sa ibinigay na URL. Ang pamamaraang `Image.open` mula sa module ng PIL (Python Imaging Library) ay gagamitin upang buksan ang larawan para sa karagdagang pagproseso.
Kapag na-load na ang larawan, maaari tayong magpatuloy sa pagtawag sa Google Vision API at pagpoproseso ng larawan upang i-extract ang text. Ang tukoy na code para sa hakbang na ito ay maaaring mag-iba depende sa pagpapatupad ng API at sa programming language na ginagamit. Gayunpaman, ang pangkalahatang diskarte ay nagsasangkot ng paggawa ng mga kahilingan sa API gamit ang data ng imahe at pagtanggap ng tugon na naglalaman ng na-extract na text.
Sa wakas, ibinabalik namin ang nakuhang teksto mula sa function bilang output.
Narito ang isang halimbawa ng paggamit ng binagong function:
python image_url = "https://example.com/image.jpg" extracted_text = detect_text(image_url) print(extracted_text)
Sa halimbawang ito, ibinibigay namin ang URL ng larawan bilang input sa function na `detect_text`, na nagda-download ng larawan, pinoproseso ito gamit ang Google Vision API, at ibinabalik ang na-extract na text.
Upang baguhin ang function na "detect_text" upang pangasiwaan ang mga URL ng larawan sa halip na mga path ng file, kailangan naming isama ang code na nagda-download ng larawan mula sa ibinigay na URL at pagkatapos ay iproseso ito gamit ang Google Vision API. Sa pamamagitan ng paggawa ng mga pagsasaayos na ito, maaari naming epektibong kumuha ng teksto mula sa mga larawan gamit ang mga URL ng larawan bilang input.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Ang pagtuklas at pagkuha ng teksto mula sa imahe:
- Ano ang ilang potensyal na aplikasyon ng paggamit ng Google Vision API para sa pagkuha ng teksto?
- Paano natin gagawing mas madaling mabasa ang nakuhang teksto gamit ang library ng pandas?
- Ano ang mga hakbang na kasangkot sa paggamit ng Google Vision API upang mag-extract ng text mula sa isang imahe?
- Paano natin magagamit ang Google Vision API upang makita at kunin ang teksto mula sa mga larawan?