Google Vision API 是一種先進的圖像理解工具,可讓開發人員將強大的圖像辨識功能整合到他們的應用程式中。它提供了廣泛的功能,包括物件偵測、臉部辨識、文字提取等。為了示範 Google Vision API 的功能,開發人員可以利用各種函式庫和程式語言。
用於與 Google Vision API 互動的流行程式語言之一是 Python。 Python 以其簡單性、可讀性和廣泛的庫支援而聞名,使其成為開發人員的理想選擇。要使用 Python 存取 Google Vision API,開發人員可以利用官方的 Python 版 Google Cloud 用戶端程式庫。該程式庫提供了一組進階 API,可以簡化與 API 互動的過程,從而更輕鬆地執行上傳圖像、發出 API 請求和檢索結果等任務。
以下是如何使用適用於 Python 的 Google Cloud 用戶端程式庫來示範 Google Vision API 功能的範例:
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
在此範例中,我們首先從 Google Cloud Client Library for Python 匯入必要的模組。然後,我們實例化一個將用於發出 API 請求的客戶端物件。接下來,我們指定要註釋的圖像檔案並將其載入到記憶體中。最後,我們發出物件偵測的 API 請求,並檢索偵測到的物件及其置信度分數。
除了 Python 之外,其他程式語言(例如 Java、Node.js 和 Go)也可用於與 Google Vision API 互動。 Google 還為這些語言提供了用戶端程式庫,使開發人員可以更輕鬆地將 API 整合到他們的應用程式中。
為了示範 Google Vision API 的功能,開發人員可以使用各種函式庫和程式語言。 Python 以及適用於 Python 的 Google Cloud 用戶端程式庫因其簡單性和廣泛的庫支援而成為流行的選擇。然而,Google 的客戶端程式庫也支援其他語言,例如 Java、Node.js 和 Go。
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