Чтобы программно извлекать метки из изображений с помощью Python и Vision API, вы можете использовать мощные возможности Google Cloud Vision API. Vision API предоставляет полный набор функций анализа изображений, включая обнаружение меток, что позволяет автоматически идентифицировать и извлекать метки из изображений.
Для начала вам необходимо настроить проект Google Cloud и включить Vision API. После этого вы можете установить необходимые библиотеки Python, выполнив следующую команду:
python pip install google-cloud-vision
Затем вам необходимо аутентифицировать свое приложение для доступа к Vision API. Вы можете сделать это, создав ключ служебной учетной записи и установив переменную среды `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`, чтобы указать путь к файлу ключа. Это можно сделать с помощью следующего кода:
python import os from google.cloud import vision os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/service_account_key.json'
Теперь вы можете использовать Vision API для программного извлечения меток из изображений. Следующий фрагмент кода демонстрирует, как это сделать:
python def extract_labels(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.label_detection(image=image) labels = response.label_annotations extracted_labels = [label.description for label in labels] return extracted_labels
В этом коде мы сначала создаем экземпляр класса ImageAnnotatorClient из библиотеки google.cloud.vision. Затем мы читаем файл изображения, создаем объект Image из содержимого файла и отправляем его в Vision API для обнаружения меток. Ответ API содержит список аннотаций меток, из которого мы извлекаем описания меток.
Теперь вы можете вызвать функциюextract_labels, передав путь к файлу изображения, который вы хотите проанализировать. Он вернет список меток, извлеченных из изображения.
python image_path = '/path/to/image.jpg' labels = extract_labels(image_path) print(labels)
Это выведет извлеченные метки из изображения.
plaintext ['cat', 'animal', 'whiskers', 'small to medium-sized cats', 'mammal']
Vision API использует передовые модели машинного обучения для анализа изображений и идентификации объектов, сцен и других визуальных функций. Он может точно обнаруживать широкий спектр меток, что делает его ценным инструментом для различных приложений, таких как классификация изображений, модерация контента и визуальный поиск.
Чтобы программно извлекать метки из изображений с помощью Python и Vision API, вам необходимо настроить проект Google Cloud, включить Vision API, установить необходимые библиотеки Python, аутентифицировать свое приложение, а затем использовать Vision API для обнаружения меток на изображений. Извлеченные метки можно использовать для дальнейшего анализа или для улучшения понимания содержимого изображения.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GVAPI API Google Vision:
- Можно ли применить Google Vision API для обнаружения и маркировки объектов с помощью библиотеки Python в видео, а не в изображениях?
- Как реализовать рисование границ объектов вокруг животных на изображениях и видео и пометку этих границ конкретными названиями животных?
- Какие предопределенные категории для распознавания объектов в Google Vision API?
- Включает ли Google Vision API распознавание лиц?
- Как добавить отображаемый текст к изображению при рисовании границ объекта с помощью функции draw_vertices?
- Каковы параметры метода draw.line в предоставленном коде и как они используются для рисования линий между значениями вершин?
- Как можно использовать библиотеку подушек для рисования границ объектов в Python?
- Какова цель функции draw_vertices в предоставленном коде?
- Как Google Vision API может помочь в понимании форм и объектов на изображении?
- Как пользователи могут исследовать визуально похожие изображения, рекомендованные API?
Дополнительные вопросы и ответы см. в EITC/AI/GVAPI Google Vision API.