आफ्नो वातावरण सेटअप गर्न र Google Vision API मा पत्ता लगाउने क्रप संकेत विधि प्रयोग गर्नको लागि क्लाइन्ट उदाहरण सिर्जना गर्न, तपाईंले चरणहरूको श्रृंखला पछ्याउन आवश्यक छ। यस प्रक्रियामा तपाइँको वातावरण कन्फिगर गर्ने, आवश्यक सफ्टवेयर निर्भरताहरू स्थापना गर्ने, तपाइँको अनुप्रयोग प्रमाणीकरण गर्ने, र अन्तमा API सँग अन्तरक्रिया गर्न ग्राहक उदाहरण सिर्जना गर्ने समावेश छ।
पहिले, तपाईंसँग गुगल क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) परियोजना सेटअप छ भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्। यदि तपाईंसँग छैन भने, GCP कन्सोलमा नयाँ परियोजना सिर्जना गर्नुहोस्। कन्सोलमा APIs र सेवाहरू > लाइब्रेरी खण्डमा नेभिगेट गरेर, "Vision API" खोजी र यसलाई आफ्नो परियोजनाको लागि सक्षम पारेर Vision API सक्षम गर्नुहोस्।
अर्को, तपाईंले आवश्यक सफ्टवेयर निर्भरताहरू स्थापना गर्न आवश्यक छ। Vision API ले Python, Java, र Node.js सहित विभिन्न प्रोग्रामिङ भाषाहरूको लागि ग्राहक पुस्तकालयहरू प्रदान गर्दछ। आफ्नो आवश्यकता अनुरूप एक छान्नुहोस् र यसलाई आफ्नो विकास वातावरणमा स्थापना गर्नुहोस्। उदाहरणका लागि, यदि तपाइँ पाइथन प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँ आफ्नो टर्मिनलमा 'pip install -upgrade google-cloud-vision' आदेश चलाएर Google Cloud Vision लाइब्रेरी स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ।
आवश्यक पुस्तकालयहरू स्थापना गरेपछि, तपाईंले Vision API पहुँच गर्न आफ्नो आवेदन प्रमाणीकरण गर्न आवश्यक छ। यसमा सेवा खाता प्रमाणहरू सिर्जना गर्ने र JSON कुञ्जी फाइल प्राप्त गर्ने समावेश छ। GCP कन्सोलमा, APIs र सेवाहरू > प्रमाणपत्रहरूमा नेभिगेट गर्नुहोस् र "प्रमाणपत्रहरू सिर्जना गर्नुहोस्" मा क्लिक गर्नुहोस्। प्रकारको रूपमा "सेवा खाता" चयन गर्नुहोस्, सेवा खाताको लागि नाम र आईडी प्रदान गर्नुहोस्, र आवश्यक भूमिकाहरू प्रदान गर्नुहोस् (जस्तै, "क्लाउड भिजन API > क्लाउड भिजन API प्रयोगकर्ता")। अन्तमा, "कुञ्जी सिर्जना गर्नुहोस्" मा क्लिक गर्नुहोस्, JSON कुञ्जी प्रकार छान्नुहोस्, र उत्पन्न कुञ्जी फाइल डाउनलोड गर्नुहोस्।
प्रमाणीकरण सेटअपको साथ, तपाइँ अब Vision API सँग अन्तरक्रिया गर्न ग्राहक उदाहरण सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ। उपयुक्त प्रमाणहरू र परियोजना आईडीको साथ ग्राहकलाई प्रारम्भ गर्नुहोस्। उदाहरण को लागी, पाइथन मा, तपाइँ निम्न अनुसार एक ग्राहक उदाहरण सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ:
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)
अब तपाईंसँग क्रप सङ्केत पत्ता लगाउने विधि प्रयोग गर्नको लागि ग्राहक उदाहरण तयार छ। यो विधि प्रयोग गर्न, तपाईंले API लाई छवि फाइल वा छवि URL प्रदान गर्न आवश्यक छ। पत्ता लगाउने क्रप संकेत विधिले छविको विश्लेषण गर्छ र छविको संरचना सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिने सम्भावित क्रप सङ्केतहरूको बारेमा जानकारी फर्काउँछ।
यहाँ क्लाइन्ट उदाहरणको साथ पत्ता लगाउने क्रप संकेत विधि कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने उदाहरण छ:
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
आफ्नो वातावरण सेटअप गर्न र Google Vision API मा पत्ता लगाउने क्रप संकेत विधि प्रयोग गर्नको लागि ग्राहक उदाहरण सिर्जना गर्न, तपाईंले आफ्नो वातावरण कन्फिगर गर्न आवश्यक छ, आवश्यक निर्भरताहरू स्थापना गर्नुहोस्, तपाईंको अनुप्रयोग प्रमाणीकरण गर्नुहोस्, र ग्राहक उदाहरण सिर्जना गर्नुहोस्। एकचोटि सेटअप भएपछि, तपाईंले छविहरूमा क्रप संकेत पत्ता लगाउन ग्राहक उदाहरण प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा क्रप सte्केतहरू पत्ता लगाउँदै:
- थप उन्नत उपयोगको लागि Google Vision API मा उपलब्ध केही अन्य प्यारामिटरहरू र विकल्पहरू के के छन्?
- हामी API को JSON प्रतिक्रियाबाट सुझाव गरिएको क्रप क्षेत्र कसरी निकाल्छौं?
- पाइथनमा क्रप संकेत प्रकार्यको लागि आवश्यक प्यारामिटरहरू के हुन्?
- Google Vision API मा पत्ता लगाउने क्रप संकेत विधिको उद्देश्य के हो?