تخدم ميزة اكتشاف التسميات في Cloud Vision API غرض تحديد الكائنات والمشاهد والمفاهيم ووضع علامات عليها تلقائيًا داخل الصورة. تستخدم هذه الميزة خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتحليل المحتوى المرئي للصورة وإنشاء قائمة بالتسميات ذات الصلة التي تصف محتوياتها. من خلال توفير مجموعة شاملة من التسميات، تتيح ميزة اكتشاف التسميات للمطورين استخلاص رؤى قيمة من الصور، وتعزيز إمكانات البحث عن الصور، وإنشاء تطبيقات ذكية تتمتع بقدرات التعرف على الصور.
الهدف الأساسي من ميزة اكتشاف التسميات هو توفير فهم عالي المستوى للمحتوى المرئي الموجود في الصورة. ويحقق ذلك من خلال تحليل السمات المرئية المختلفة مثل الأشكال والألوان والأنسجة والأنماط. تستفيد واجهة برمجة تطبيقات Cloud Vision من مجموعة بيانات واسعة من الصور المصنفة لتدريب نماذجها، مما يمكنها من التعرف على مجموعة واسعة من الكائنات والمشاهد بدرجة عالية من الدقة.
يمكن استخدام التسميات التي تم إنشاؤها بواسطة ميزة اكتشاف التسميات في مجموعة متنوعة من التطبيقات. على سبيل المثال، في التجارة الإلكترونية، يمكن استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) لوضع علامات على صور المنتج تلقائيًا باستخدام التصنيفات ذات الصلة مثل "قميص" أو "بنطلون" أو "أحذية". وهذا يسمح بتصنيف المنتجات والبحث والتوصية بشكل أكثر دقة وكفاءة. في مجال إدارة الأصول الرقمية، يمكن أن تساعد ميزة اكتشاف التصنيفات في تنظيم وفهرسة مجموعات كبيرة من الصور عن طريق تعيين تسميات وصفية تلقائيًا لكل صورة.
علاوة على ذلك، يمكن استخدام ميزة اكتشاف التصنيفات في أنظمة الإشراف على المحتوى لتحديد المحتوى الذي قد يكون غير مناسب أو حساس داخل الصور. من خلال تحليل التصنيفات المرتبطة بالصورة، يمكن للمطورين تنفيذ تدابير استباقية لمنع نشر محتوى ضار أو مسيء.
لاستخدام ميزة الكشف عن التصنيفات في Cloud Vision API، يمكن للمطورين إرسال صورة كمدخل إلى واجهة برمجة التطبيقات، إما كملف صورة مباشر أو كعنوان URL يشير إلى الصورة. ستقوم واجهة برمجة التطبيقات (API) بعد ذلك بتحليل الصورة وإرجاع قائمة بالتسميات بالإضافة إلى درجات الثقة الخاصة بها. تشير درجة الثقة إلى مستوى اليقين الذي حددت به واجهة برمجة التطبيقات (API) علامة معينة. يمكن للمطورين استخدام هذه المعلومات لتصفية التسميات وتحديد أولوياتها بناءً على متطلباتهم المحددة.
تلعب ميزة اكتشاف التسميات في Cloud Vision API دورًا حاسمًا في تمكين المطورين من التعرف على الكائنات والمشاهد والمفاهيم وتسميتها تلقائيًا داخل الصور. ومن خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة، توفر هذه الميزة أداة قيمة للتعرف على الصور وتنظيم المحتوى وتطبيقات الإشراف.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI:
- هل يمكن تطبيق Google Vision API على اكتشاف الكائنات ووضع العلامات عليها باستخدام مكتبة وسادة Python في مقاطع الفيديو بدلاً من الصور؟
- كيفية تنفيذ حدود الكائنات الرسومية حول الحيوانات في الصور ومقاطع الفيديو وتصنيف هذه الحدود بأسماء حيوانات معينة؟
- ما هي بعض الفئات المحددة مسبقًا للتعرف على الكائنات في Google Vision API؟
- هل تعمل Google Vision API على تمكين التعرف على الوجه؟
- كيف يمكن إضافة نص العرض إلى الصورة عند رسم حدود الكائن باستخدام وظيفة "draw_vertices"؟
- ما هي معلمات طريقة "draw.line" في الكود المقدم، وكيف يتم استخدامها لرسم الخطوط بين قيم القمم؟
- كيف يمكن استخدام مكتبة الوسائد لرسم حدود الكائنات في بايثون؟
- ما هو الغرض من وظيفة "draw_vertices" في الكود المقدم؟
- كيف يمكن لـ Google Vision API المساعدة في فهم الأشكال والكائنات في الصورة؟
- كيف يمكن للمستخدمين استكشاف الصور المشابهة بصريًا التي توصي بها واجهة برمجة التطبيقات؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GVAPI Google Vision API