כדי להגדיר את הסביבה שלך וליצור מופע לקוח לשימוש בשיטת זיהוי רמזים לחתוך ב-Google Vision API, תצטרך לבצע סדרה של שלבים. תהליך זה כולל הגדרת הסביבה שלך, התקנת התלות התוכנה הדרושה, אימות היישום שלך ולבסוף יצירת מופע לקוח לאינטראקציה עם ה-API.
ראשית, ודא שהגדרת פרויקט Google Cloud Platform (GCP). אם אין לך כזה, צור פרויקט חדש ב-GCP Console. הפעל את Vision API על ידי ניווט אל הקטע APIs & Services > Library במסוף, חיפוש "Vision API" והפעלתו עבור הפרויקט שלך.
לאחר מכן, עליך להתקין את התלות התוכנה הדרושה. ה-Vision API מספק ספריות לקוח עבור שפות תכנות שונות, כולל Python, Java ו-Node.js. בחר את זה שמתאים לצרכים שלך והתקן אותו בסביבת הפיתוח שלך. לדוגמה, אם אתה משתמש ב-Python, תוכל להתקין את ספריית Google Cloud Vision על ידי הפעלת הפקודה `pip install –upgrade google-cloud-vision` בטרמינל שלך.
לאחר התקנת הספריות הנדרשות, עליך לאמת את היישום שלך כדי לגשת ל-Vision API. זה כרוך ביצירת אישורי חשבון שירות והשגת קובץ מפתח JSON. ב-GCP Console, נווט אל ממשקי API ושירותים > אישורים ולחץ על "צור אישורים". בחר "חשבון שירות" כסוג, ספק שם ומזהה עבור חשבון השירות והענקת לו את התפקידים הדרושים (למשל, "Cloud Vision API > Cloud Vision API User"). לבסוף, לחץ על "צור מפתח", בחר את סוג מפתח JSON והורד את קובץ המפתח שנוצר.
עם הגדרת האימות, כעת תוכל ליצור מופע לקוח לאינטראקציה עם Vision API. אתחל את הלקוח עם האישורים המתאימים ומזהה הפרויקט. לדוגמה, ב-Python, אתה יכול ליצור מופע לקוח באופן הבא:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
כעת יש לך מופע לקוח מוכן להשתמש בשיטת זיהוי רמזים לחתוך. כדי להשתמש בשיטה זו, עליך לספק קובץ תמונה או כתובת URL של תמונה ל-API. שיטת Detect Crop Hints מנתחת את התמונה ומחזירה מידע על רמזי חיתוך פוטנציאליים שניתן להשתמש בהם כדי לשפר את הקומפוזיציה של התמונה.
הנה דוגמה לשימוש בשיטת זיהוי רמזים לחתוך עם מופע הלקוח:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
כדי להגדיר את הסביבה שלך וליצור מופע לקוח לשימוש בשיטת זיהוי רמזים לחתוך ב-Google Vision API, עליך להגדיר את הסביבה שלך, להתקין את התלות הנדרשת, לאמת את היישום שלך וליצור מופע לקוח. לאחר ההגדרה, אתה יכול להשתמש במופע הלקוח כדי לבצע זיהוי רמזים לחתוך בתמונות.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא איתור רמזים לחיתוך:
- מהם עוד כמה פרמטרים ואפשרויות הזמינות ב-Google Vision API לשימוש מתקדם יותר?
- כיצד נחלץ את אזור החיתוך המוצע מתגובת ה-JSON של ה-API?
- מהם הפרמטרים הנדרשים לפונקציית רמזים לחתוך ב-Python?
- מהי המטרה של שיטת זיהוי רמזים לחתוך ב-Google Vision API?