Google Vision API'nin yer işaretlerini tespit etmeye yönelik gelişmiş görsel anlama özelliği bağlamında ek açıklama yanıt nesnesinden yer işareti bilgilerini çıkarmak için, API tarafından sağlanan ilgili alanları ve yöntemleri kullanmamız gerekir. Ek açıklama yanıt nesnesi, görüntü analizi sonuçlarına ilişkin çeşitli özellikleri ve değerleri içeren bir JSON yapısıdır.
Öncelikle görüntünün API tarafından başarıyla işlendiğinden ve yanıt nesnesinin gerekli bilgileri içerdiğinden emin olmamız gerekiyor. Bu, yanıt nesnesinin "durum" alanını kontrol ederek yapılabilir. Durumun "Tamam" olması, görüntü analizinin başarılı olduğunu ve yer işareti bilgilerinin çıkarılmasına devam edebileceğimizi gösterir.
Yer işareti bilgilerine yanıt nesnesinin "dönüm noktası Ek Açıklamaları" alanından erişilebilir. Bu alan, her bir açıklamanın görüntüde tespit edilen bir yer işaretini temsil ettiği bir dizi açıklamadır. Her önemli nokta açıklaması konum, açıklama ve puan gibi çeşitli özellikler içerir.
"Konum" özelliği, tespit edilen yer işaretinin sınırlayıcı kutu koordinatlarını sağlar. Bu koordinatlar görüntü içindeki yer işaretinin konumunu ve boyutunu belirtir. Bu koordinatları analiz ederek yer işaretinin tam konumunu belirleyebiliriz.
"Açıklama" özelliği, yer işaretinin metinsel açıklamasını sağlar. Bu açıklama, yer işaretini tanımlamak ve kullanıcıya ek bağlam sağlamak için kullanılabilir. Örneğin, API bir görüntüde Eyfel Kulesi'ni algılarsa, açıklama özelliği "Eyfel Kulesi" metnini içerebilir.
"Score" özelliği, API'nin yer işaretini tespit etme konusundaki güven puanını temsil eder. Bu puan 0 ile 1 arasında bir değer olup, daha yüksek puan daha yüksek güven düzeyini gösterir. Bu puanı analiz ederek tespit edilen yer işaretinin güvenilirliğini değerlendirebiliriz.
Ek açıklama yanıt nesnesinden yer işareti bilgisini çıkarmak için, "landmarkAnnotations" dizisini yineleyebilir ve her ek açıklama için ilgili özelliklere erişebiliriz. Daha sonra bu bilgileri daha fazla analiz veya görüntüleme için gerektiği şekilde saklayabilir veya işleyebiliriz.
Aşağıda, Google Cloud Vision API istemci kitaplığı kullanılarak ek açıklama yanıt nesnesinden önemli nokta bilgilerinin nasıl çıkarılacağını gösteren Python'daki örnek bir kod pasajı verilmiştir:
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)
Bu örnekte, "extract_landmark_info" işlevi, ek açıklama yanıt nesnesini girdi olarak alır ve "landmark_annotations" dizisi boyunca yinelenir. Daha sonra açıklama, konum ve puan da dahil olmak üzere her bir açıklama için yer işareti bilgilerini çıkarır ve yazdırır.
Bu yaklaşımı izleyerek, yer işareti bilgilerini, yer işaretlerini tespit etmek için Google Vision API'nin gelişmiş görüntüleri anlama özelliği tarafından sağlanan ek açıklama yanıt nesnesinden etkili bir şekilde çıkarabiliriz.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Gelişmiş görüntü anlayışı:
- Google Vision API'de nesne tanımaya yönelik önceden tanımlanmış bazı kategoriler nelerdir?
- Güvenli arama tespit özelliğini diğer denetleme teknikleriyle birlikte kullanmak için önerilen yaklaşım nedir?
- Güvenli arama ek açıklamasında her kategorinin olasılık değerlerine nasıl erişebilir ve bunları görüntüleyebiliriz?
- Python'da Google Vision API'yi kullanarak güvenli arama ek açıklamasını nasıl edinebiliriz?
- Güvenli arama tespiti özelliğinin içerdiği beş kategori nelerdir?
- Google Vision API'nin güvenli arama özelliği görsellerdeki müstehcen içeriği nasıl tespit eder?
- Yastık kütüphanesini kullanarak bir görüntüde tespit edilen nesneleri görsel olarak nasıl tanımlayabilir ve vurgulayabiliriz?
- Çıkarılan nesne bilgilerini pandaların veri çerçevesini kullanarak tablo biçiminde nasıl düzenleyebiliriz?
- Tüm nesne açıklamalarını API'nin yanıtından nasıl çıkarabiliriz?
- Google Vision API'nin işlevselliğini göstermek için hangi kitaplıklar ve programlama dili kullanılıyor?
Gelişmiş görsel anlama bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin