กระบวนการติดป้ายกำกับรูปภาพโดยใช้ Google Vision API เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนที่อำนวยความสะดวกในการตรวจจับและการจดจำวัตถุ ฉาก และข้อความต่างๆ ภายในรูปภาพ เครื่องมืออันทรงพลังนี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อให้ความสามารถในการติดฉลากที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ ในการตอบกลับนี้ ฉันจะสรุปขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับรูปภาพโดยใช้ Google Vision API โดยให้คำอธิบายที่ครอบคลุมและเป็นเชิงการสอน
ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่า Google Cloud Vision API
ในการเริ่มต้น คุณต้องตั้งค่า Google Cloud Vision API สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างโปรเจ็กต์ใน Google Cloud Console, การเปิดใช้งาน Vision API และการรับคีย์ API ปฏิบัติตามเอกสารที่ได้รับจาก Google เพื่อดำเนินการขั้นตอนการตั้งค่าเริ่มต้นเหล่านี้
ขั้นตอนที่ 2: ตรวจสอบคำขอของคุณ
เมื่อคุณตั้งค่า Vision API แล้ว คุณจะต้องตรวจสอบคำขอของคุณ ซึ่งสามารถทำได้โดยการรวมคีย์ API ของคุณในแต่ละคำขอ เพื่อให้มั่นใจว่า API สามารถระบุและให้สิทธิ์การเข้าถึงของคุณได้ ขั้นตอนการรับรองความถูกต้องนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับรองความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของกระบวนการติดป้ายกำกับรูปภาพของคุณ
ขั้นตอนที่ 3: ส่งภาพสำหรับการติดฉลาก
หลังจากการตรวจสอบสิทธิ์ คุณสามารถส่งรูปภาพไปยัง Vision API เพื่อติดป้ายกำกับได้ คุณสามารถระบุไฟล์รูปภาพได้โดยตรงหรือระบุ URL ของรูปภาพที่เข้าถึงได้แบบสาธารณะ Vision API รองรับรูปแบบรูปภาพที่หลากหลาย เช่น JPEG, PNG และ GIF สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าขนาดภาพไม่ควรเกิน 4 ล้านพิกเซล (4 ล้านพิกเซล) เพื่อการประมวลผลที่ประสบความสำเร็จ
ขั้นตอนที่ 4: วิเคราะห์ภาพ
เมื่อรูปภาพถูกส่งไปยัง Vision API แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์รูปภาพ API มีตัวเลือกการวิเคราะห์รูปภาพที่หลากหลาย รวมถึงการตรวจจับป้ายกำกับ การตรวจจับข้อความ การตรวจจับใบหน้า และอื่นๆ ในกรณีนี้ เรากำลังมุ่งเน้นไปที่การตรวจจับฉลาก ซึ่งเกี่ยวข้องกับการระบุและอธิบายวัตถุและฉากที่ปรากฏในภาพ
ขั้นตอนที่ 5: ดึงฉลากที่ตรวจพบ
หลังจากการวิเคราะห์เสร็จสิ้น คุณสามารถดึงป้ายกำกับที่ตรวจพบได้จากการตอบสนองของ Vision API ป้ายกำกับแสดงถึงวัตถุหรือฉากที่ได้รับการยอมรับในภาพ แต่ละป้ายกำกับมีคำอธิบายและคะแนนความเชื่อมั่นที่เกี่ยวข้องกัน คำอธิบายจะแสดงข้อความของวัตถุหรือฉากที่จดจำได้ ในขณะที่คะแนนความเชื่อมั่นบ่งบอกถึงระดับความมั่นใจในการตรวจจับ
ขั้นตอนที่ 6: ใช้ป้ายกำกับ
เมื่อคุณได้รับฉลากแล้ว คุณสามารถนำไปใช้ได้หลายวิธีตามความต้องการใช้งานของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ป้ายกำกับเพื่อจัดหมวดหมู่และจัดระเบียบรูปภาพในฐานข้อมูล ปรับปรุงฟังก์ชันการค้นหา หรือสร้างข้อมูลเมตาสำหรับงานการจัดหมวดหมู่รูปภาพ ป้ายให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับเนื้อหาของภาพ ทำให้คุณสามารถดึงข้อมูลที่มีความหมายและปรับปรุงขั้นตอนการประมวลผลภาพของคุณ
ขั้นตอนการติดป้ายกำกับรูปภาพโดยใช้ Google Vision API ประกอบด้วยการตั้งค่า API, การตรวจสอบสิทธิ์คำขอ, การส่งรูปภาพเพื่อติดป้ายกำกับ, การวิเคราะห์รูปภาพ, การดึงป้ายกำกับที่ตรวจพบ และการใช้งานตามความต้องการของแอปพลิเคชันของคุณ เครื่องมืออันทรงพลังนี้ควบคุมความสามารถของการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้การติดฉลากรูปภาพที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ เปิดโอกาสมากมายสำหรับการวิเคราะห์และทำความเข้าใจรูปภาพ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GVAPI Google Vision API:
- หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการจดจำวัตถุใน Google Vision API มีอะไรบ้าง
- Google Vision API เปิดใช้งานการจดจำใบหน้าหรือไม่
- จะเพิ่มข้อความที่แสดงลงในรูปภาพเมื่อวาดเส้นขอบวัตถุโดยใช้ฟังก์ชัน "draw_vertices" ได้อย่างไร
- พารามิเตอร์ของเมธอด "draw.line" ในโค้ดที่ให้มามีอะไรบ้าง และพารามิเตอร์เหล่านี้ใช้ในการลากเส้นระหว่างค่าจุดยอดอย่างไร
- ไลบรารี่หมอนสามารถใช้เพื่อวาดเส้นขอบของวัตถุใน Python ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของฟังก์ชัน "draw_vertices" ในโค้ดที่ให้มาคืออะไร
- Google Vision API ช่วยในการทำความเข้าใจรูปร่างและวัตถุในรูปภาพได้อย่างไร
- ผู้ใช้สามารถสำรวจรูปภาพที่คล้ายกันซึ่งแนะนำโดย API ได้อย่างไร
- องค์ประกอบต่างๆ ที่ให้ไว้ในออบเจ็กต์ตอบสนองของฟีเจอร์การตรวจจับเว็บของ Google Vision API มีอะไรบ้าง
- คุณสมบัติ Web Detection ช่วยในการสร้างแท็กสำหรับภาพที่อัพโหลดอย่างไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GVAPI Google Vision API
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GVAPI Google Vision API (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: ภาพการติดฉลาก (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การตรวจจับฉลาก (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)
- ทบทวนข้อสอบ