ในการดึงข้อมูลจุดสังเกตจากออบเจ็กต์ตอบกลับคำอธิบายประกอบในบริบทของฟีเจอร์การทำความเข้าใจรูปภาพขั้นสูงของ Google Vision API สำหรับการตรวจจับจุดสังเกต เราจำเป็นต้องใช้ฟิลด์และวิธีการที่เกี่ยวข้องที่ API มอบให้ ออบเจ็กต์ตอบกลับคำอธิบายประกอบเป็นโครงสร้าง JSON ที่มีคุณสมบัติและค่าต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับผลการวิเคราะห์รูปภาพ
ประการแรก เราต้องแน่ใจว่า API ประมวลผลรูปภาพได้สำเร็จ และออบเจ็กต์ตอบสนองมีข้อมูลที่จำเป็น ซึ่งสามารถทำได้โดยการตรวจสอบช่อง "สถานะ" ของออบเจ็กต์การตอบกลับ หากสถานะเป็น "ตกลง" แสดงว่าการวิเคราะห์รูปภาพสำเร็จ และเราสามารถดำเนินการดึงข้อมูลจุดสังเกตต่อไปได้
ข้อมูลจุดสังเกตสามารถเข้าถึงได้จากช่อง "landmarkAnnotations" ของออบเจ็กต์ตอบกลับ ฟิลด์นี้คืออาร์เรย์ของคำอธิบายประกอบ โดยแต่ละคำอธิบายประกอบแสดงถึงจุดสังเกตที่ตรวจพบในรูปภาพ คำอธิบายประกอบจุดสังเกตแต่ละรายการมีคุณสมบัติหลายอย่าง รวมถึงตำแหน่ง คำอธิบาย และคะแนน
คุณสมบัติ "ตำแหน่ง" ให้พิกัดกล่องขอบเขตของจุดสังเกตที่ตรวจพบ พิกัดเหล่านี้ระบุตำแหน่งและขนาดของจุดสังเกตภายในภาพ ด้วยการวิเคราะห์พิกัดเหล่านี้ เราสามารถระบุตำแหน่งที่แน่นอนของจุดสังเกตได้
คุณสมบัติ "คำอธิบาย" ให้คำอธิบายที่เป็นข้อความของจุดสังเกต คำอธิบายนี้สามารถใช้เพื่อระบุจุดสังเกตและให้บริบทเพิ่มเติมแก่ผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น หาก API ตรวจพบหอไอเฟลในรูปภาพ คุณสมบัติคำอธิบายอาจมีข้อความ "หอไอเฟล"
คุณสมบัติ "คะแนน" แสดงถึงคะแนนความเชื่อมั่นของ API ในการตรวจจับจุดสังเกต คะแนนนี้เป็นค่าระหว่าง 0 ถึง 1 โดยที่คะแนนที่สูงกว่าบ่งบอกถึงระดับความเชื่อมั่นที่สูงกว่า ด้วยการวิเคราะห์คะแนนนี้ เราสามารถประเมินความน่าเชื่อถือของจุดสังเกตที่ตรวจพบได้
หากต้องการแยกข้อมูลจุดสังเกตจากออบเจ็กต์ตอบกลับคำอธิบายประกอบ เราสามารถวนซ้ำผ่านอาร์เรย์ "landmarkAnnotations" และเข้าถึงคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องสำหรับคำอธิบายประกอบแต่ละรายการ จากนั้นเราสามารถจัดเก็บหรือประมวลผลข้อมูลนี้ตามที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์หรือแสดงผลเพิ่มเติม
นี่คือตัวอย่างโค้ดใน Python ที่สาธิตวิธีแยกข้อมูลจุดสังเกตจากออบเจ็กต์ตอบกลับคำอธิบายประกอบโดยใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์ Google Cloud Vision API:
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)
ในตัวอย่างนี้ ฟังก์ชัน `extract_landmark_info` รับออบเจ็กต์การตอบสนองคำอธิบายประกอบเป็นอินพุตและวนซ้ำผ่านอาร์เรย์ `landmark_annotations` จากนั้นจะแยกและพิมพ์ข้อมูลจุดสังเกตสำหรับคำอธิบายประกอบแต่ละรายการ รวมถึงคำอธิบาย ตำแหน่ง และคะแนน
เมื่อปฏิบัติตามแนวทางนี้ เราจะสามารถดึงข้อมูลจุดสังเกตจากออบเจ็กต์การตอบสนองคำอธิบายประกอบที่ได้รับจากฟีเจอร์การทำความเข้าใจรูปภาพขั้นสูงของ Google Vision API เพื่อการตรวจจับจุดสังเกตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ความเข้าใจภาพขั้นสูง:
- หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการจดจำวัตถุใน Google Vision API มีอะไรบ้าง
- แนวทางที่แนะนำในการใช้คุณลักษณะการตรวจจับการค้นหาปลอดภัยร่วมกับเทคนิคการดูแลอื่นๆ คืออะไร
- เราจะเข้าถึงและแสดงค่าความน่าจะเป็นสำหรับแต่ละหมวดหมู่ในคำอธิบายประกอบการค้นหาปลอดภัยได้อย่างไร
- เราจะรับคำอธิบายประกอบการค้นหาปลอดภัยโดยใช้ Google Vision API ใน Python ได้อย่างไร
- ห้าหมวดหมู่ที่รวมอยู่ในคุณลักษณะการตรวจจับการค้นหาปลอดภัยมีอะไรบ้าง
- คุณลักษณะการค้นหาที่ปลอดภัยของ Google Vision API ตรวจจับเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมภายในภาพได้อย่างไร
- เราจะระบุและเน้นวัตถุที่ตรวจพบในภาพด้วยสายตาโดยใช้ไลบรารีหมอนได้อย่างไร
- เราจะจัดระเบียบข้อมูลวัตถุที่แยกออกมาในรูปแบบตารางโดยใช้กรอบข้อมูลของแพนด้าได้อย่างไร
- เราจะแยกคำอธิบายประกอบวัตถุทั้งหมดออกจากการตอบสนองของ API ได้อย่างไร
- ไลบรารีและภาษาการเขียนโปรแกรมใดที่ใช้ในการสาธิตการทำงานของ Google Vision API
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในการทำความเข้าใจรูปภาพขั้นสูง
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GVAPI Google Vision API (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: ความเข้าใจภาพขั้นสูง (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การตรวจจับจุดสังเกต (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)
- ทบทวนข้อสอบ