يمكن استخدام معلومات المضلع المحيط التي توفرها Google Vision API بالإضافة إلى ميزة الكشف عن المعالم بطرق مختلفة لتعزيز فهم الصور وتحليلها. توفر هذه المعلومات، التي تتكون من إحداثيات رؤوس المضلع المحيط، رؤى قيمة يمكن الاستفادة منها لأغراض مختلفة.
أحد التطبيقات الأساسية لمعلومات المضلع المحيط هو توطين الكائنات. من خلال تحليل إحداثيات المضلع المحيط، يمكننا تحديد الموقع الدقيق ومدى المعلم المكتشف داخل الصورة. تعتبر هذه المعلومات مفيدة بشكل خاص في السيناريوهات التي قد تكون فيها معالم متعددة موجودة أو عندما يشغل المعلم جزءًا صغيرًا فقط من الصورة. على سبيل المثال، فكر في صورة لأفق مدينة حيث يكون المعلم عبارة عن مبنى محدد. ومن خلال استخدام معلومات المضلع المحيط، يمكننا تحديد موقع المبنى بدقة داخل الصورة، حتى لو كان محاطًا بهياكل أخرى.
علاوة على ذلك، يمكن استخدام معلومات المضلع المحيط لتجزئة الصورة. يتضمن تجزئة الصورة تقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة بناءً على محتواها المرئي. من خلال الاستفادة من معلومات المضلع المحيط، يمكننا استخراج المنطقة المحددة المقابلة للمعلم المكتشف. يمكن أن يكون هذا ذا قيمة خاصة في تطبيقات مثل تحرير الصور أو التعرف على الكائنات، حيث يكون من الضروري عزل المعلم عن بقية الصورة. على سبيل المثال، في تطبيق تحرير الصور، يمكن استخدام معلومات المضلع المحيط لقص الصورة تلقائيًا حول المعلم المكتشف، مما يسمح للمستخدمين بالتركيز على كائنات أو مجالات اهتمام محددة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام معلومات المضلع المحيط للتحليل الهندسي. ومن خلال فحص شكل وأبعاد المضلع المحيط، يمكننا استخراج ميزات هندسية قيمة للمعلم المكتشف. على سبيل المثال، يمكننا حساب مساحة أو محيط المضلع المحيط لتحديد حجم المعلم. يمكن أن تكون هذه المعلومات مفيدة في تطبيقات مختلفة، مثل التخطيط الحضري، حيث يكون فهم أبعاد المعالم أمرًا ضروريًا لتصميم البنية التحتية أو تقدير سعة الحشود.
علاوة على ذلك، يمكن استخدام معلومات المضلع المحيط لتصنيف الصور وتصنيفها. من خلال تحليل التوزيع المكاني للمضلعات المحيطة عبر مجموعة بيانات من الصور، يمكننا تحديد الأنماط أو الخصائص الشائعة المرتبطة بأنواع محددة من المعالم. يمكن أن يمكّننا ذلك من تطوير نماذج أكثر دقة وقوة لتصنيف الصور أو تصنيفها تلقائيًا بناءً على محتواها. على سبيل المثال، من خلال تحليل المضلعات المحيطة بالمعالم مثل الجسور أو الأبراج أو الملاعب، يمكننا تحديد الأنماط المكانية المميزة التي يمكن أن تساعد في التعرف عليها تلقائيًا.
توفر معلومات المضلع المحيط التي توفرها Google Vision API رؤى قيمة يمكن استخدامها بالإضافة إلى ميزة الكشف عن المعالم. فهو يتيح توطين الكائنات، وتجزئة الصور، والتحليل الهندسي، وتصنيف الصور، من بين تطبيقات أخرى. ومن خلال الاستفادة من هذه المعلومات، يمكننا تعزيز فهمنا وتحليلنا للصور، مما يؤدي إلى تحسين فهم الصور وتطبيقات أكثر تقدمًا في مختلف المجالات.
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