כדי לאחזר את הצבעים הדומיננטיים בתמונה באמצעות לקוח Vision API, אנו יכולים להשתמש בתכונת זיהוי מאפייני התמונה המסופקת על ידי Google Vision API. כלי רב עוצמה זה מאפשר לנו לנתח ולהבין את התוכן החזותי של תמונה, כולל זיהוי הצבעים השולטים הקיימים.
הצעד הראשון הוא להגדיר את לקוח Vision API ולאמת את הבקשות שלנו. לאחר שעשינו זאת, נוכל לשלוח תמונה ל-API לניתוח. ה-API תומך בפורמטים שונים של תמונה כגון JPEG, PNG ו-GIF.
כדי לאחזר את הצבעים הדומיננטיים, עלינו לעשות שימוש בתכונת `imagePropertiesAnnotation` של ה-API. תכונה זו מספקת לנו מידע על הצבעים הקיימים בתמונה, כולל הצבעים השולטים. הצבעים הדומיננטיים מיוצגים על ידי ערכי ה-RGB שלהם ומדורגים בהתאם לשכיחותם בתמונה.
בעת ביצוע בקשה ל-API, עלינו לציין את הפרמטר 'תכונות' בתור 'IMAGE_PROPERTIES'. זה אומר ל-API שאנו רוצים לחלץ את מאפייני התמונה, כולל הצבעים השולטים. הנה דוגמה לאופן שבו אנו יכולים לבצע את קריאת ה-API באמצעות Python:
python import base64 from google.cloud import vision def get_dominant_colors(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) features = [vision.Feature(type_=vision.Feature.Type.IMAGE_PROPERTIES)] response = client.annotate_image({ 'image': image, 'features': features }) colors = response.image_properties_annotation.dominant_colors.colors dominant_colors = [] for color_info in colors: color = color_info.color rgb = (color.red, color.green, color.blue) dominant_colors.append(rgb) return dominant_colors
בדוגמה שלמעלה, אנו מייבאים תחילה את הספריות הדרושות ומאמתים את הלקוח של Vision API. לאחר מכן, אנו קוראים את קובץ התמונה ויוצרים אובייקט 'תמונה' של Vision API עם תוכן התמונה. לאחר מכן, אנו מציינים את התכונה `IMAGE_PROPERTIES` ומבצעים את קריאת ה-API בשיטת `annotate_image`.
תגובת ה-API מכילה את הצבעים הדומיננטיים בשדה `תיאור_מאפייני_תמונה`. אנו חוזרים על הצבעים ומחלצים את ערכי ה-RGB. לבסוף, נחזיר את רשימת הצבעים הדומיננטיים.
חשוב לציין שהצבעים הדומיננטיים המוחזרים על ידי ה-API מבוססים על השכיחות הכוללת של הצבעים בתמונה. המשמעות היא שהצבעים המוחזרים לא בהכרח מייצגים את האלמנטים הבולטים ביותר מבחינה ויזואלית בתמונה. עם זאת, הם מספקים אינדיקציה טובה לפלטת הצבעים הדומיננטית.
כדי לאחזר את הצבעים הדומיננטיים בתמונה באמצעות לקוח Vision API, עלינו להשתמש בתכונת `imagePropertiesAnnotation`. על ידי ביצוע קריאת API עם הפרמטרים המתאימים, נוכל לקבל את הצבעים הדומיננטיים כערכי RGB. פונקציונליות זו יכולה להיות שימושית ביישומים שונים, כגון סיווג תמונות, ניתוח תוכן וחיפוש חזותי.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא ממשק API של Google Vision ל- EITC/AI/GVAPI:
- מהן כמה קטגוריות מוגדרות מראש לזיהוי אובייקטים ב-Google Vision API?
- האם Google Vision API מאפשר זיהוי פנים?
- כיצד ניתן להוסיף את טקסט התצוגה לתמונה בעת ציור גבולות אובייקט באמצעות הפונקציה "draw_vertices"?
- מהם הפרמטרים של שיטת "draw.line" בקוד שסופק, וכיצד הם משמשים לציור קווים בין ערכי קודקודים?
- כיצד ניתן להשתמש בספריית הכריות כדי לצייר גבולות אובייקט ב-Python?
- מהי המטרה של הפונקציה "draw_vertices" בקוד שסופק?
- כיצד Google Vision API יכול לעזור בהבנת צורות ואובייקטים בתמונה?
- כיצד משתמשים יכולים לחקור תמונות דומות מבחינה ויזואלית המומלצות על ידי ה-API?
- מהם האלמנטים השונים הניתנים באובייקט התגובה של תכונת זיהוי האינטרנט של Google Vision API?
- כיצד תכונת זיהוי האינטרנט מסייעת ביצירת תגים עבור תמונות שהועלו?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GVAPI Google Vision API