Ortamınızı ayarlamak ve Google Vision API'deki kırpma ipuçlarını algılama yöntemini kullanmak üzere bir istemci örneği oluşturmak için bir dizi adımı uygulamanız gerekecektir. Bu süreç, ortamınızı yapılandırmayı, gerekli yazılım bağımlılıklarını yüklemeyi, uygulamanızın kimliğini doğrulamayı ve son olarak API ile etkileşim kuracak bir istemci örneği oluşturmayı içerir.
Öncelikle bir Google Cloud Platform (GCP) projenizin kurulu olduğundan emin olun. Projeniz yoksa GCP Konsolunda yeni bir proje oluşturun. Konsoldaki API'ler ve Hizmetler > Kitaplık bölümüne gidip "Vision API"yi aratıp projeniz için etkinleştirerek Vision API'yi etkinleştirin.
Daha sonra gerekli yazılım bağımlılıklarını yüklemeniz gerekir. Vision API, Python, Java ve Node.js dahil olmak üzere çeşitli programlama dilleri için istemci kitaplıkları sağlar. İhtiyaçlarınıza uygun olanı seçin ve geliştirme ortamınıza kurun. Örneğin Python kullanıyorsanız terminalinizde `pip install –upgrade google-cloud-vision` komutunu çalıştırarak Google Cloud Vision kitaplığını yükleyebilirsiniz.
Gerekli kitaplıkları yükledikten sonra Vision API'ye erişmek için uygulamanızın kimliğini doğrulamanız gerekir. Bu, hizmet hesabı kimlik bilgilerinin oluşturulmasını ve bir JSON anahtar dosyasının edinilmesini içerir. GCP Konsolunda API'ler ve Hizmetler > Kimlik Bilgileri'ne gidin ve "Kimlik bilgileri oluştur"u tıklayın. Tür olarak "Hizmet hesabı"nı seçin, hizmet hesabı için bir ad ve kimlik sağlayın ve ona gerekli rolleri verin (ör. "Cloud Vision API > Cloud Vision API Kullanıcısı"). Son olarak "Anahtar oluştur"a tıklayın, JSON anahtar türünü seçin ve oluşturulan anahtar dosyasını indirin.
Kimlik doğrulama kurulumuyla artık Vision API ile etkileşim kurmak için bir istemci örneği oluşturabilirsiniz. İstemciyi uygun kimlik bilgileri ve proje kimliğiyle başlatın. Örneğin Python'da aşağıdaki gibi bir istemci örneği oluşturabilirsiniz:
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)
Artık kırpma ipuçlarını tespit etme yöntemini kullanmaya hazır bir istemci örneğiniz var. Bu yöntemi kullanmak için API'ye bir resim dosyası veya resim URL'si sağlamanız gerekir. Kırpma ipuçlarını tespit etme yöntemi, görüntüyü analiz eder ve görüntünün kompozisyonunu iyileştirmek için kullanılabilecek potansiyel kırpma ipuçları hakkında bilgi verir.
Kırpma ipuçlarını tespit etme yönteminin istemci örneğiyle nasıl kullanılacağına ilişkin bir örneği burada bulabilirsiniz:
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
Ortamınızı kurmak ve Google Vision API'deki kırpma ipuçlarını tespit etme yöntemini kullanmak üzere bir istemci örneği oluşturmak için ortamınızı yapılandırmanız, gerekli bağımlılıkları yüklemeniz, uygulamanızın kimliğini doğrulamanız ve bir istemci örneği oluşturmanız gerekir. Kurulumun ardından, görüntüler üzerinde kırpma ipuçlarını algılamak için istemci örneğini kullanabilirsiniz.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Kırpma ipuçlarını algılama:
- Daha gelişmiş kullanım için Google Vision API'de bulunan diğer bazı parametreler ve seçenekler nelerdir?
- Önerilen kırpma bölgesini API'nin JSON yanıtından nasıl çıkarırız?
- Python'da kırpma ipuçları işlevi için gerekli parametreler nelerdir?
- Google Vision API'sindeki kırpma ipuçlarını tespit etme yönteminin amacı nedir?