Om alle objectannotaties uit de API-reactie op het gebied van Kunstmatige Intelligentie – Google Vision API – Geavanceerd begrip van afbeeldingen – Objectdetectie te extraheren, kunt u het antwoordformaat van de API gebruiken, dat een lijst met gedetecteerde objecten bevat, samen met de bijbehorende selectiekaders en vertrouwensscores. Door dit antwoord te parseren, kunt u de gewenste objectannotaties extraheren.
Het API-antwoord bestaat doorgaans uit een JSON-object dat verschillende velden bevat, waaronder het veld 'localizedObjectAnnotations', dat de gedetecteerde objecten bevat. Elke objectannotatie bevat informatie zoals de naam van het object, de coördinaten van het omsluitende kader en een betrouwbaarheidsscore die het vertrouwen van de API in de detectie aangeeft.
Om de objectannotaties te extraheren, kunt u deze stappen volgen:
1. Parseer het API-antwoord: begin met het parseren van het JSON-antwoord dat is ontvangen van de API. Dit kan worden gedaan met behulp van een JSON-parseringsbibliotheek of ingebouwde functies van uw programmeertaal.
2. Ga naar het veld "localizedObjectAnnotations": Zodra het antwoord is geparseerd, gaat u naar het veld "localizedObjectAnnotations", dat de gedetecteerde objecten bevat. Dit veld bestaat doorgaans uit een reeks objectannotaties.
3. Doorloop de objectannotaties: Herhaal elke objectannotatie in de array. Elke annotatie vertegenwoordigt een gedetecteerd object in de afbeelding.
4. Relevante informatie extraheren: Haal de relevante informatie uit elke objectannotatie, zoals de naam van het object, de coördinaten van het omsluitende kader en de betrouwbaarheidsscore. Deze details zijn toegankelijk als afzonderlijke velden binnen elke objectannotatie.
5. De geëxtraheerde informatie opslaan of verwerken: Afhankelijk van uw wensen kunt u de geëxtraheerde informatie opslaan in een datastructuur of verder verwerken voor analyse of andere doeleinden. Het kan bijvoorbeeld zijn dat u de objectnamen en de bijbehorende coördinaten van het begrenzingskader in een database wilt opslaan of deze wilt gebruiken voor verdere taken voor het begrijpen van afbeeldingen.
Hier is een vereenvoudigd voorbeeld om het extractieproces te illustreren:
python import json # Assume 'response' contains the API response in JSON format response =
{
"gelokaliseerdeObjectAnnotaties": [
{
"midden": "/m/01g317",
"naam": "kat",
"score": 0.89271355,
"boundingPoly": {
"genormaliseerdeVertices": [
{"x": 0.1234, "y": 0.5678},
{"x": 0.5678, "y": 0.1234}
] }
},
{
"mid": "/m/04rky",
"naam": "hond",
"score": 0.8132468,
"boundingPoly": {
"genormaliseerdeVertices": [
{"x": 0.4321, "y": 0.8765},
{"x": 0.8765, "y": 0.4321}
] }
}
] }
# Parse the API response response_data = json.loads(response) # Access the object annotations annotations = response_data['localizedObjectAnnotations'] # Iterate through the object annotations for annotation in annotations: # Extract relevant information object_name = annotation['name'] bounding_box = annotation['boundingPoly']['normalizedVertices'] confidence = annotation['score'] # Process or store the extracted information print(f"Object: {object_name}, Bounding Box: {bounding_box}, Confidence: {confidence}") # Output: # Object: cat, Bounding Box: [{'x': 0.1234, 'y': 0.5678}, {'x': 0.5678, 'y': 0.1234}], Confidence: 0.89271355 # Object: dog, Bounding Box: [{'x': 0.4321, 'y': 0.8765}, {'x': 0.8765, 'y': 0.4321}], Confidence: 0.8132468
In dit voorbeeld gaan we uit van een JSON-antwoord met twee gedetecteerde objecten: een kat en een hond. De code ontleedt het antwoord, heeft toegang tot het veld "localizedObjectAnnotations", doorloopt elke objectannotatie en extraheert de naam van het object, de coördinaten van het selectiekader en de betrouwbaarheidsscore. Ten slotte wordt de geëxtraheerde informatie afgedrukt, maar u kunt de code aanpassen aan uw specifieke behoeften.
Door deze stappen te volgen, kunt u effectief alle objectannotaties extraheren uit de reactie van de API op het gebied van Kunstmatige Intelligentie – Google Vision API – Geavanceerd begrip van afbeeldingen – Objectdetectie.
Andere recente vragen en antwoorden over Geavanceerd begrip van afbeeldingen:
- Wat zijn enkele vooraf gedefinieerde categorieën voor objectherkenning in de Google Vision API?
- Wat is de aanbevolen aanpak voor het gebruik van de functie voor het detecteren van veilige zoekopdrachten in combinatie met andere moderatietechnieken?
- Hoe kunnen we de waarschijnlijkheidswaarden voor elke categorie in de veilige zoekannotatie openen en weergeven?
- Hoe kunnen we de veilige zoekannotatie verkrijgen met behulp van de Google Vision API in Python?
- Wat zijn de vijf categorieën die deel uitmaken van de functie voor het detecteren van veilig zoeken?
- Hoe detecteert de veilige zoekfunctie van de Google Vision API expliciete inhoud in afbeeldingen?
- Hoe kunnen we de gedetecteerde objecten in een afbeelding visueel identificeren en markeren met behulp van de kussenbibliotheek?
- Hoe kunnen we de geëxtraheerde objectinformatie in tabelvorm organiseren met behulp van het pandas-dataframe?
- Welke bibliotheken en programmeertaal worden gebruikt om de functionaliteit van de Google Vision API te demonstreren?
- Hoe voert de Google Vision API objectdetectie en lokalisatie in afbeeldingen uit?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Geavanceerd inzicht in afbeeldingen