لاستخراج معلومات المعالم من كائن استجابة التعليقات التوضيحية في سياق ميزة فهم الصور المتقدمة لـ Google Vision API لاكتشاف المعالم، نحتاج إلى استخدام الحقول والأساليب ذات الصلة التي توفرها واجهة برمجة التطبيقات. كائن استجابة التعليق التوضيحي عبارة عن بنية JSON تحتوي على خصائص وقيم متنوعة تتعلق بنتائج تحليل الصور.
أولاً، نحتاج إلى التأكد من أن الصورة قد تمت معالجتها بنجاح بواسطة واجهة برمجة التطبيقات (API) وأن كائن الاستجابة يحتوي على المعلومات الضرورية. يمكن القيام بذلك عن طريق التحقق من حقل "الحالة" لكائن الاستجابة. إذا كانت الحالة "موافق"، فهذا يشير إلى أن تحليل الصورة كان ناجحًا ويمكننا المضي قدمًا في استخراج معلومات المعالم.
يمكن الوصول إلى معلومات المعالم من حقل "التعليقات التوضيحية المميزة" لكائن الاستجابة. هذا الحقل عبارة عن مجموعة من التعليقات التوضيحية، حيث يمثل كل تعليق توضيحي معلمًا تم اكتشافه في الصورة. يحتوي كل تعليق توضيحي للمعلم على العديد من الخصائص، بما في ذلك الموقع والوصف والنتيجة.
توفر خاصية "الموقع" إحداثيات المربع المحيط للمعلم المكتشف. تحدد هذه الإحداثيات موضع وحجم المعلم داخل الصورة. ومن خلال تحليل هذه الإحداثيات، يمكننا تحديد الموقع الدقيق للمعلم.
توفر خاصية "الوصف" وصفًا نصيًا للمعلم. يمكن استخدام هذا الوصف لتحديد المعالم وتوفير سياق إضافي للمستخدم. على سبيل المثال، إذا اكتشفت واجهة برمجة التطبيقات (API) برج إيفل في صورة ما، فقد تحتوي خاصية الوصف على النص "برج إيفل".
تمثل خاصية "النتيجة" درجة ثقة واجهة برمجة التطبيقات (API) في اكتشاف المعلم. هذه النتيجة هي قيمة تتراوح بين 0 و1، حيث تشير الدرجة الأعلى إلى مستوى ثقة أعلى. ومن خلال تحليل هذه النتيجة، يمكننا تقييم مدى موثوقية المعالم المكتشفة.
لاستخراج معلومات المعالم من كائن استجابة التعليقات التوضيحية، يمكننا التكرار من خلال مصفوفة "landmarkAnnotations" والوصول إلى الخصائص ذات الصلة لكل تعليق توضيحي. يمكننا بعد ذلك تخزين هذه المعلومات أو معالجتها حسب الحاجة لمزيد من التحليل أو العرض.
فيما يلي مثال لمقتطف التعليمات البرمجية في Python الذي يوضح كيفية استخراج معلومات المعالم من كائن استجابة التعليق التوضيحي باستخدام مكتبة عميل Google Cloud Vision API:
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)
في هذا المثال، تأخذ الدالة "extract_landmark_info" كائن استجابة التعليق التوضيحي كمدخل وتتكرر عبر مصفوفة "landmark_annotations". ثم يقوم بعد ذلك باستخراج وطباعة المعلومات المميزة لكل تعليق توضيحي، بما في ذلك الوصف والموقع والنتيجة.
من خلال اتباع هذا النهج، يمكننا استخراج معلومات المعالم بشكل فعال من كائن استجابة التعليقات التوضيحية التي توفرها ميزة فهم الصور المتقدمة في Google Vision API لاكتشاف المعالم.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص فهم الصور المتقدم:
- ما هي بعض الفئات المحددة مسبقًا للتعرف على الكائنات في Google Vision API؟
- ما هو الأسلوب الموصى به لاستخدام ميزة اكتشاف البحث الآمن مع تقنيات الإشراف الأخرى؟
- كيف يمكننا الوصول إلى قيم الاحتمالية لكل فئة وعرضها في التعليق التوضيحي للبحث الآمن؟
- كيف يمكننا الحصول على شرح البحث الآمن باستخدام Google Vision API في بايثون؟
- ما هي الفئات الخمس المضمنة في ميزة اكتشاف البحث الآمن؟
- كيف تكتشف ميزة البحث الآمن في Google Vision API المحتوى الصريح داخل الصور؟
- كيف يمكننا تحديد الكائنات المكتشفة وإبرازها بصريًا في الصورة باستخدام مكتبة الوسائد؟
- كيف يمكننا تنظيم معلومات الكائن المستخرجة بتنسيق جدولي باستخدام إطار بيانات الباندا؟
- كيف يمكننا استخراج جميع التعليقات التوضيحية للكائن من استجابة واجهة برمجة التطبيقات؟
- ما المكتبات ولغة البرمجة المستخدمة لتوضيح وظائف Google Vision API؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في الفهم المتقدم للصور