ल्यान्डमार्कहरू पत्ता लगाउनको लागि Google Vision API को उन्नत छविहरू बुझाउने सुविधाको सन्दर्भमा एनोटेसन प्रतिक्रिया वस्तुबाट ल्यान्डमार्क जानकारी निकाल्न, हामीले API द्वारा प्रदान गरिएका सान्दर्भिक क्षेत्रहरू र विधिहरू प्रयोग गर्न आवश्यक छ। एनोटेसन प्रतिक्रिया वस्तु JSON संरचना हो जसले छवि विश्लेषण परिणामहरूसँग सम्बन्धित विभिन्न गुणहरू र मानहरू समावेश गर्दछ।
सर्वप्रथम, हामीले यो सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ कि छविलाई API द्वारा सफलतापूर्वक प्रशोधन गरिएको छ र प्रतिक्रिया वस्तुमा आवश्यक जानकारी समावेश छ। यो प्रतिक्रिया वस्तुको "स्थिति" फिल्ड जाँच गरेर गर्न सकिन्छ। यदि स्थिति "ठीक छ" भने, यसले छवि विश्लेषण सफल भएको संकेत गर्छ र हामी ल्यान्डमार्क जानकारी निकाल्न अगाडि बढ्न सक्छौं।
ल्यान्डमार्क जानकारी प्रतिक्रिया वस्तुको "LandmarkAnnotations" फिल्डबाट पहुँच गर्न सकिन्छ। यो क्षेत्र एनोटेसनहरूको एर्रे हो, जहाँ प्रत्येक एनोटेसनले छविमा पत्ता लगाइएको ल्यान्डमार्क प्रतिनिधित्व गर्दछ। प्रत्येक ल्यान्डमार्क एनोटेसनले स्थान, विवरण र स्कोर सहित धेरै गुणहरू समावेश गर्दछ।
"स्थान" गुणले पत्ता लगाइएको ल्यान्डमार्कको बाउन्डिङ बक्स निर्देशांकहरू प्रदान गर्दछ। यी निर्देशांकहरूले छवि भित्र ल्यान्डमार्कको स्थिति र आकार निर्दिष्ट गर्दछ। यी निर्देशांकहरूको विश्लेषण गरेर, हामी ल्यान्डमार्कको सही स्थान निर्धारण गर्न सक्छौं।
"विवरण" गुणले ल्यान्डमार्कको पाठ्य विवरण प्रदान गर्दछ। यो विवरण ल्यान्डमार्क पहिचान गर्न र प्रयोगकर्तालाई थप सन्दर्भ प्रदान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, यदि एपीआईले छविमा एफिल टावर पत्ता लगाउँछ भने, वर्णन गुणमा "एफिल टावर" पाठ समावेश हुन सक्छ।
"स्कोर" गुणले ल्यान्डमार्क पत्ता लगाउन API को विश्वास स्कोर प्रतिनिधित्व गर्दछ। यो स्कोर ० र १ बीचको मान हो, जहाँ उच्च स्कोरले उच्च आत्मविश्वास स्तरलाई संकेत गर्छ। यस स्कोरको विश्लेषण गरेर, हामी पत्ता लगाइएको ल्यान्डमार्कको विश्वसनीयता मूल्याङ्कन गर्न सक्छौं।
एनोटेसन प्रतिक्रिया वस्तुबाट ल्यान्डमार्क जानकारी निकाल्नको लागि, हामी "ल्याण्डमार्क एनोटेसनहरू" एरे मार्फत दोहोर्याउन सक्छौं र प्रत्येक एनोटेसनको लागि सान्दर्भिक गुणहरू पहुँच गर्न सक्छौं। हामी त्यसपछि थप विश्लेषण वा प्रदर्शनको लागि आवश्यक रूपमा यो जानकारी भण्डारण वा प्रक्रिया गर्न सक्छौं।
यहाँ पाइथनमा एउटा उदाहरण कोड स्निपेट छ जसले गुगल क्लाउड भिजन एपीआई क्लाइन्ट लाइब्रेरी प्रयोग गरेर एनोटेसन प्रतिक्रिया वस्तुबाट ल्यान्डमार्क जानकारी कसरी निकाल्ने भनेर देखाउँछ:
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)
यस उदाहरणमा, `extract_landmark_info` प्रकार्यले एनोटेसन प्रतिक्रिया वस्तुलाई इनपुटको रूपमा लिन्छ र `landmark_annotations` array मार्फत पुनरावृत्ति गर्छ। त्यसपछि यसले विवरण, स्थान र स्कोर सहित प्रत्येक एनोटेसनको लागि ल्यान्डमार्क जानकारी निकाल्छ र छाप्छ।
यस दृष्टिकोणलाई पछ्याएर, हामी ल्यान्डमार्कहरू पत्ता लगाउनको लागि Google Vision API को उन्नत छविहरू बुझाउने सुविधाद्वारा प्रदान गरिएको एनोटेसन प्रतिक्रिया वस्तुबाट प्रभावकारी रूपमा ल्यान्डमार्क जानकारी निकाल्न सक्छौं।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा उन्नत छविहरू बुझ्दै:
- Google Vision API मा वस्तु पहिचानका लागि केही पूर्वनिर्धारित कोटीहरू के हुन्?
- अन्य मध्यस्थता प्रविधिहरूसँग संयोजनमा सुरक्षित खोज पत्ता लगाउने सुविधा प्रयोग गर्न सिफारिस गरिएको दृष्टिकोण के हो?
- हामी कसरी सुरक्षित खोज एनोटेसनमा प्रत्येक श्रेणीको लागि सम्भाव्यता मानहरू पहुँच गर्न र प्रदर्शन गर्न सक्छौं?
- पाइथनमा Google Vision API प्रयोग गरेर हामी कसरी सुरक्षित खोज एनोटेसन प्राप्त गर्न सक्छौं?
- सुरक्षित खोज पत्ता लगाउने सुविधामा समावेश गरिएका पाँच कोटीहरू के के हुन्?
- Google Vision API को सुरक्षित खोज सुविधाले छविहरू भित्र स्पष्ट सामग्री कसरी पत्ता लगाउँछ?
- तकिया पुस्तकालय प्रयोग गरेर हामी कसरी छविमा पत्ता लगाइएका वस्तुहरूलाई दृश्यात्मक रूपमा पहिचान र हाइलाइट गर्न सक्छौं?
- हामी कसरी पाण्डा डेटा फ्रेम प्रयोग गरेर निकालिएको वस्तु जानकारीलाई तालिका ढाँचामा व्यवस्थित गर्न सक्छौं?
- हामी कसरी API को प्रतिक्रियाबाट सबै वस्तु एनोटेसनहरू निकाल्न सक्छौं?
- गुगल भिजन API को कार्यक्षमता प्रदर्शन गर्न कुन पुस्तकालय र प्रोग्रामिङ भाषा प्रयोग गरिन्छ?
उन्नत तस्बिर बुझाइमा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्