Google Vision APIలో డిటెక్ట్ క్రాప్ సూచనల పద్ధతిని ఉపయోగించడం కోసం మీ పర్యావరణాన్ని సెటప్ చేయడానికి మరియు క్లయింట్ ఉదాహరణను రూపొందించడానికి, మీరు దశల శ్రేణిని అనుసరించాలి. ఈ ప్రక్రియలో మీ పర్యావరణాన్ని కాన్ఫిగర్ చేయడం, అవసరమైన సాఫ్ట్వేర్ డిపెండెన్సీలను ఇన్స్టాల్ చేయడం, మీ అప్లికేషన్ను ప్రామాణీకరించడం మరియు చివరకు APIతో పరస్పర చర్య చేయడానికి క్లయింట్ ఉదాహరణను సృష్టించడం వంటివి ఉంటాయి.
ముందుగా, మీరు Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) ప్రాజెక్ట్ని సెటప్ చేశారని నిర్ధారించుకోండి. మీకు ఒకటి లేకుంటే, GCP కన్సోల్లో కొత్త ప్రాజెక్ట్ను సృష్టించండి. కన్సోల్లోని APIలు & సేవలు > లైబ్రరీ విభాగానికి నావిగేట్ చేసి, "Vision API" కోసం శోధించడం ద్వారా మరియు మీ ప్రాజెక్ట్ కోసం దీన్ని ప్రారంభించడం ద్వారా విజన్ APIని ప్రారంభించండి.
తరువాత, మీరు అవసరమైన సాఫ్ట్వేర్ డిపెండెన్సీలను ఇన్స్టాల్ చేయాలి. విజన్ API పైథాన్, జావా మరియు Node.jsతో సహా వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషల కోసం క్లయింట్ లైబ్రరీలను అందిస్తుంది. మీ అవసరాలకు సరిపోయేదాన్ని ఎంచుకోండి మరియు మీ అభివృద్ధి వాతావరణంలో దాన్ని ఇన్స్టాల్ చేయండి. ఉదాహరణకు, మీరు పైథాన్ని ఉపయోగిస్తుంటే, మీరు మీ టెర్మినల్లో `pip install –upgrade google-Cloud-vision` కమాండ్ని అమలు చేయడం ద్వారా Google క్లౌడ్ విజన్ లైబ్రరీని ఇన్స్టాల్ చేయవచ్చు.
అవసరమైన లైబ్రరీలను ఇన్స్టాల్ చేసిన తర్వాత, మీరు Vision APIని యాక్సెస్ చేయడానికి మీ అప్లికేషన్ను ప్రామాణీకరించాలి. ఇది సేవా ఖాతా ఆధారాలను సృష్టించడం మరియు JSON కీ ఫైల్ను పొందడం. GCP కన్సోల్లో, APIలు & సేవలు > ఆధారాలకు నావిగేట్ చేసి, "క్రెడెన్షియల్లను సృష్టించు"పై క్లిక్ చేయండి. రకంగా "సేవా ఖాతా"ని ఎంచుకోండి, సేవా ఖాతాకు పేరు మరియు IDని అందించండి మరియు దానికి అవసరమైన పాత్రలను మంజూరు చేయండి (ఉదా., "క్లౌడ్ విజన్ API > క్లౌడ్ విజన్ API వినియోగదారు"). చివరగా, "కీని సృష్టించు"పై క్లిక్ చేసి, JSON కీ రకాన్ని ఎంచుకుని, రూపొందించిన కీ ఫైల్ను డౌన్లోడ్ చేయండి.
ప్రామాణీకరణ సెటప్తో, మీరు ఇప్పుడు Vision APIతో పరస్పర చర్య చేయడానికి క్లయింట్ ఉదాహరణను సృష్టించవచ్చు. తగిన ఆధారాలు మరియు ప్రాజెక్ట్ IDతో క్లయింట్ను ప్రారంభించండి. ఉదాహరణకు, పైథాన్లో, మీరు ఈ క్రింది విధంగా క్లయింట్ ఉదాహరణను సృష్టించవచ్చు:
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)
ఇప్పుడు మీరు గుర్తించే క్రాప్ సూచనల పద్ధతిని ఉపయోగించడానికి క్లయింట్ ఉదాహరణ సిద్ధంగా ఉంది. ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించడానికి, మీరు APIకి ఇమేజ్ ఫైల్ లేదా ఇమేజ్ URLని అందించాలి. డిటెక్ట్ క్రాప్ సూచనల పద్ధతి చిత్రాన్ని విశ్లేషిస్తుంది మరియు చిత్రం కూర్పును మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించగల సంభావ్య పంట సూచనల గురించి సమాచారాన్ని అందిస్తుంది.
క్లయింట్ ఉదాహరణతో డిటెక్ట్ క్రాప్ సూచనల పద్ధతిని ఎలా ఉపయోగించాలో ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది:
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
Google Vision APIలో డిటెక్ట్ క్రాప్ సూచనల పద్ధతిని ఉపయోగించడం కోసం మీ పర్యావరణాన్ని సెటప్ చేయడానికి మరియు క్లయింట్ ఉదాహరణను రూపొందించడానికి, మీరు మీ వాతావరణాన్ని కాన్ఫిగర్ చేయాలి, అవసరమైన డిపెండెన్సీలను ఇన్స్టాల్ చేయాలి, మీ అప్లికేషన్ను ప్రామాణీకరించాలి మరియు క్లయింట్ ఉదాహరణను సృష్టించాలి. సెటప్ చేసిన తర్వాత, మీరు చిత్రాలపై క్రాప్ సూచనల గుర్తింపును నిర్వహించడానికి క్లయింట్ ఉదాహరణను ఉపయోగించవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు పంట సూచనలను గుర్తించడం:
- మరింత అధునాతన వినియోగం కోసం Google Vision APIలో అందుబాటులో ఉన్న కొన్ని ఇతర పారామితులు మరియు ఎంపికలు ఏమిటి?
- API యొక్క JSON ప్రతిస్పందన నుండి మేము సూచించబడిన పంట ప్రాంతాన్ని ఎలా సంగ్రహిస్తాము?
- పైథాన్లో క్రాప్ సూచనల ఫంక్షన్కు అవసరమైన పారామితులు ఏమిటి?
- Google Vision APIలో డిటెక్ట్ క్రాప్ సూచనల పద్ధతి యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?