لإعداد بيئتك وإنشاء مثيل عميل لاستخدام طريقة الكشف عن تلميحات الاقتصاص في Google Vision API، ستحتاج إلى اتباع سلسلة من الخطوات. تتضمن هذه العملية تكوين بيئتك، وتثبيت تبعيات البرنامج الضرورية، ومصادقة التطبيق الخاص بك، وأخيرًا إنشاء مثيل عميل للتفاعل مع واجهة برمجة التطبيقات (API).
أولاً، تأكد من إعداد مشروع Google Cloud Platform (GCP). إذا لم يكن لديك واحدًا، أنشئ مشروعًا جديدًا في وحدة تحكم Google Cloud Platform. قم بتمكين Vision API بالانتقال إلى قسم APIs & Services > Library في وحدة التحكم، والبحث عن "Vision API" وتمكينه لمشروعك.
بعد ذلك، تحتاج إلى تثبيت تبعيات البرنامج الضرورية. توفر Vision API مكتبات عملاء لمختلف لغات البرمجة، بما في ذلك Python وJava وNode.js. اختر ما يناسب احتياجاتك وقم بتثبيته في بيئة التطوير الخاصة بك. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم Python، فيمكنك تثبيت مكتبة Google Cloud Vision عن طريق تشغيل الأمر `pip install –upgrade google-cloud-vision` في جهازك الطرفي.
بعد تثبيت المكتبات المطلوبة، تحتاج إلى مصادقة التطبيق الخاص بك للوصول إلى Vision API. يتضمن ذلك إنشاء بيانات اعتماد حساب الخدمة والحصول على ملف مفتاح JSON. في وحدة تحكم Google Cloud Platform، انتقل إلى واجهات برمجة التطبيقات والخدمات > بيانات الاعتماد وانقر على "إنشاء بيانات اعتماد". حدد "حساب الخدمة" كنوع، وقم بتوفير اسم ومعرف لحساب الخدمة، ومنحه الأدوار الضرورية (على سبيل المثال، "Cloud Vision API > Cloud Vision API User"). وأخيرًا، انقر فوق "إنشاء مفتاح"، واختر نوع مفتاح JSON، وقم بتنزيل ملف المفتاح الذي تم إنشاؤه.
بعد إعداد المصادقة، يمكنك الآن إنشاء مثيل عميل للتفاعل مع Vision API. قم بتهيئة العميل باستخدام بيانات الاعتماد المناسبة ومعرف المشروع. على سبيل المثال، في بايثون، يمكنك إنشاء نسخة عميل على النحو التالي:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
الآن لديك نسخة عميل جاهزة لاستخدام طريقة الكشف عن تلميحات الاقتصاص. للاستفادة من هذه الطريقة، يتعين عليك تقديم ملف صورة أو عنوان URL للصورة إلى واجهة برمجة التطبيقات. تقوم طريقة اكتشاف تلميحات الاقتصاص بتحليل الصورة وإرجاع معلومات حول تلميحات الاقتصاص المحتملة التي يمكن استخدامها لتحسين تكوين الصورة.
فيما يلي مثال لكيفية استخدام طريقة الكشف عن تلميحات الاقتصاص مع مثيل العميل:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
لإعداد بيئتك وإنشاء مثيل عميل لاستخدام طريقة الكشف عن تلميحات الاقتصاص في Google Vision API، تحتاج إلى تكوين بيئتك وتثبيت التبعيات الضرورية ومصادقة التطبيق الخاص بك وإنشاء مثيل عميل. بمجرد الإعداد، يمكنك استخدام مثيل العميل لإجراء الكشف عن تلميحات الاقتصاص على الصور.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الكشف عن تلميحات المحاصيل:
- ما هي بعض المعلمات والخيارات الأخرى المتاحة في Google Vision API للاستخدام الأكثر تقدمًا؟
- كيف يمكننا استخراج منطقة الاقتصاص المقترحة من استجابة JSON لواجهة برمجة التطبيقات (API)؟
- ما هي المعلمات المطلوبة لوظيفة تلميحات الاقتصاص في بايثون؟
- ما هو الغرض من طريقة الكشف عن تلميحات الاقتصاص في Google Vision API؟