כדי לחלץ את כל הערות האובייקטים מתגובת ה-API בתחום הבינה המלאכותית – Google Vision API – הבנת תמונות מתקדמת – זיהוי אובייקטים, ניתן להשתמש בפורמט התגובה שמספק ה-API, הכולל רשימה של אובייקטים שזוהו יחד עם התאמתם תיבות תוחמות וציוני ביטחון. על ידי ניתוח תגובה זו, אתה יכול לחלץ את הערות האובייקט הרצויות.
תגובת ה-API מורכבת בדרך כלל מאובייקט JSON המכיל שדות שונים, כולל השדה "localizedObjectAnnotations", המכיל את האובייקטים שזוהו. כל הערת אובייקט כוללת מידע כגון שם האובייקט, קואורדינטות התיבה התוחמת שלו וציון ביטחון המציין את האמון של ה-API בזיהוי.
כדי לחלץ את הערות האובייקט, תוכל לבצע את השלבים הבאים:
1. נתח את תגובת ה-API: התחל בניתוח תגובת ה-JSON שהתקבלה מה-API. ניתן לעשות זאת באמצעות ספריית ניתוח JSON או פונקציות מובנות המסופקות על ידי שפת התכנות שלך.
2. גש לשדה "localizedObjectAnnotations": לאחר ניתוח התגובה, גש לשדה "localizedObjectAnnotations", המכיל את האובייקטים שזוהו. שדה זה הוא בדרך כלל מערך של הערות אובייקטים.
3. חזרו דרך הערות האובייקט: חזרו דרך כל הערת אובייקט במערך. כל הערה מייצגת אובייקט שזוהה בתמונה.
4. חילוץ מידע רלוונטי: חילץ את המידע הרלוונטי מכל הערת אובייקט, כגון שם האובייקט, קואורדינטות של תיבה תוחמת וציון ביטחון. ניתן לגשת לפרטים אלה כשדות נפרדים בתוך כל הערת אובייקט.
5. אחסן או עבד את המידע שחולץ: בהתאם לדרישות שלך, אתה יכול לאחסן את המידע שחולץ במבנה נתונים או לעבד אותו הלאה לניתוח או למטרות אחרות. לדוגמה, ייתכן שתרצה לאחסן את שמות האובייקטים ואת קואורדינטות התיבה התוחמת המתאימות שלהם במסד נתונים או להשתמש בהם למשימות נוספות של הבנת תמונה.
להלן דוגמה פשוטה להמחשת תהליך החילוץ:
python import json # Assume 'response' contains the API response in JSON format response =
{
"localizedObjectAnnotations": [
{
"mid": "/m/01g317",
"שם": "חתול",
"ציון": 0.89271355,
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [
{"x": 0.1234, "y": 0.5678},
{"x": 0.5678, "y": 0.1234}
] }
},
{
"mid": "/m/04rky",
"name": "כלב",
"ציון": 0.8132468,
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [
{"x": 0.4321, "y": 0.8765},
{"x": 0.8765, "y": 0.4321}
] }
}
]}}
# Parse the API response response_data = json.loads(response) # Access the object annotations annotations = response_data['localizedObjectAnnotations'] # Iterate through the object annotations for annotation in annotations: # Extract relevant information object_name = annotation['name'] bounding_box = annotation['boundingPoly']['normalizedVertices'] confidence = annotation['score'] # Process or store the extracted information print(f"Object: {object_name}, Bounding Box: {bounding_box}, Confidence: {confidence}") # Output: # Object: cat, Bounding Box: [{'x': 0.1234, 'y': 0.5678}, {'x': 0.5678, 'y': 0.1234}], Confidence: 0.89271355 # Object: dog, Bounding Box: [{'x': 0.4321, 'y': 0.8765}, {'x': 0.8765, 'y': 0.4321}], Confidence: 0.8132468
בדוגמה זו, אנו מניחים שתגובת JSON מכילה שני אובייקטים שזוהו: חתול וכלב. הקוד מנתח את התגובה, ניגש לשדה "localizedObjectAnnotations", חוזר על כל הערת אובייקט, ומחלץ את שם האובייקט, קואורדינטות התיבה התוחמת וציון הביטחון. לבסוף, המידע שחולץ מודפס, אך אתה יכול לשנות את הקוד כך שיתאים לצרכים הספציפיים שלך.
על ידי ביצוע שלבים אלו, תוכל לחלץ ביעילות את כל ההערות לאובייקטים מהתגובה של ה-API בתחום הבינה המלאכותית – Google Vision API – הבנת תמונות מתקדמת – זיהוי אובייקטים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא הבנת תמונות מתקדמת:
- מהן כמה קטגוריות מוגדרות מראש לזיהוי אובייקטים ב-Google Vision API?
- מהי הגישה המומלצת לשימוש בתכונת זיהוי החיפוש הבטוח בשילוב עם טכניקות מתינות אחרות?
- כיצד נוכל לגשת ולהציג את ערכי הסבירות עבור כל קטגוריה בהערת החיפוש הבטוח?
- כיצד נוכל להשיג את הערת החיפוש הבטוח באמצעות Google Vision API ב-Python?
- מהן חמש הקטגוריות הכלולות בתכונת זיהוי החיפוש הבטוח?
- כיצד תכונת החיפוש הבטוח של Google Vision API מזהה תוכן מפורש בתוך תמונות?
- כיצד נוכל לזהות חזותית ולהדגיש את האובייקטים שזוהו בתמונה באמצעות ספריית הכריות?
- כיצד נוכל לארגן את מידע האובייקט שחולץ בפורמט טבלאי באמצעות מסגרת הנתונים של הפנדות?
- באילו ספריות ושפת תכנות נעשה שימוש כדי להדגים את הפונקציונליות של Google Vision API?
- כיצד Google Vision API מבצע זיהוי ולוקליזציה של אובייקטים בתמונות?
הצג שאלות ותשובות נוספות בהבנת תמונות מתקדמות