تتضمن عملية تصنيف الصور باستخدام Google Vision API عدة خطوات تسهل اكتشاف الكائنات والمشاهد والنصوص المختلفة داخل الصورة والتعرف عليها. تستخدم هذه الأداة القوية خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتوفير إمكانات وضع العلامات الدقيقة والفعالة. في هذا الرد، سأوضح الخطوات المتبعة في تصنيف الصور باستخدام Google Vision API، مع تقديم شرح شامل وتعليمي.
الخطوة 1: إعداد Google Cloud Vision API
للبدء، تحتاج إلى إعداد Google Cloud Vision API. يتضمن ذلك إنشاء مشروع في Google Cloud Console، وتمكين Vision API، والحصول على مفتاح API. اتبع الوثائق المقدمة من Google لتنفيذ خطوات الإعداد الأولية هذه.
الخطوة 2: مصادقة طلباتك
بمجرد قيامك بإعداد Vision API، ستحتاج إلى مصادقة طلباتك. يمكن القيام بذلك عن طريق تضمين مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاص بك في كل طلب، مما يضمن قدرة واجهة برمجة التطبيقات (API) على تحديد وصولك والتصريح به. تعتبر خطوة المصادقة هذه ضرورية لضمان أمان وسلامة عملية وضع العلامات على الصور الخاصة بك.
الخطوة 3: إرسال صورة لوضع العلامات
بعد المصادقة، يمكنك إرسال صورة إلى Vision API لوضع العلامات عليها. يمكنك إما تقديم ملف صورة مباشرة أو تحديد عنوان URL للصورة الذي يمكن الوصول إليه بشكل عام. تدعم Vision API تنسيقات الصور المختلفة، مثل JPEG، وPNG، وGIF. ومن المهم ملاحظة أن حجم الصورة يجب ألا يتجاوز 4 ميجابكسل (4 مليون بكسل) للمعالجة الناجحة.
الخطوة 4: تحليل الصورة
بمجرد إرسال الصورة إلى Vision API، فإن الخطوة التالية هي تحليلها. توفر واجهة برمجة التطبيقات (API) مجموعة واسعة من خيارات تحليل الصور، بما في ذلك اكتشاف الملصقات واكتشاف النص واكتشاف الوجه والمزيد. في هذه الحالة، نحن نركز على اكتشاف الملصقات، والذي يتضمن تحديد ووصف الكائنات والمشاهد الموجودة في الصورة.
الخطوة 5: استرداد التسميات المكتشفة
بعد اكتمال التحليل، يمكنك استرداد التسميات المكتشفة من استجابة Vision API. تمثل التسميات الكائنات أو المشاهد التي تم التعرف عليها في الصورة. يحتوي كل تصنيف على وصف ودرجة ثقة مرتبطة به. يوفر الوصف تمثيلاً نصيًا للكائن أو المشهد الذي تم التعرف عليه، بينما تشير درجة الثقة إلى مستوى اليقين في الاكتشاف.
الخطوة 6: الاستفادة من التسميات
بمجرد استرجاع التصنيفات، يمكنك استخدامها بطرق مختلفة وفقًا لمتطلبات التطبيق الخاص بك. على سبيل المثال، يمكنك استخدام التسميات لتصنيف الصور وتنظيمها في قاعدة بيانات، أو تحسين وظيفة البحث، أو إنشاء بيانات تعريف لمهام تصنيف الصور. توفر التسميات رؤى قيمة حول محتوى الصور، مما يتيح لك استخراج معلومات مفيدة وتحسين سير عمل معالجة الصور لديك.
تتضمن عملية تصنيف الصور باستخدام Google Vision API إعداد واجهة برمجة التطبيقات ومصادقة الطلبات وإرسال صورة لتصنيفها وتحليل الصورة واسترداد التصنيفات المكتشفة واستخدامها وفقًا لاحتياجات التطبيق الخاص بك. تعمل هذه الأداة القوية على تسخير إمكانات التعلم الآلي لتوفير تصنيف دقيق وفعال للصور، مما يفتح نطاقًا واسعًا من الإمكانيات لتحليل الصور وفهمها.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI:
- 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؟
- ما العناصر المختلفة المتوفرة في كائن الاستجابة لميزة اكتشاف الويب الخاصة بـ Google Vision API؟
- كيف تساعد ميزة اكتشاف الويب في إنشاء علامات للصور التي تم تحميلها؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GVAPI Google Vision API