लैंडमार्क का पता लगाने के लिए Google विज़न एपीआई की उन्नत छवियों को समझने की सुविधा के संदर्भ में एनोटेशन प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट से लैंडमार्क जानकारी निकालने के लिए, हमें एपीआई द्वारा प्रदान किए गए प्रासंगिक फ़ील्ड और विधियों का उपयोग करने की आवश्यकता है। एनोटेशन प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट एक JSON संरचना है जिसमें छवि विश्लेषण परिणामों से संबंधित विभिन्न गुण और मान शामिल हैं।
सबसे पहले, हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि छवि को एपीआई द्वारा सफलतापूर्वक संसाधित किया गया है और प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में आवश्यक जानकारी शामिल है। यह प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट के "स्थिति" फ़ील्ड की जाँच करके किया जा सकता है। यदि स्थिति "ठीक" है, तो यह इंगित करता है कि छवि विश्लेषण सफल रहा और हम ऐतिहासिक जानकारी निकालने के लिए आगे बढ़ सकते हैं।
ऐतिहासिक जानकारी को प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट के "लैंडमार्कएनोटेशन" फ़ील्ड से एक्सेस किया जा सकता है। यह फ़ील्ड एनोटेशन की एक श्रृंखला है, जहां प्रत्येक एनोटेशन छवि में एक ज्ञात लैंडमार्क का प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक ऐतिहासिक एनोटेशन में स्थान, विवरण और स्कोर सहित कई गुण शामिल होते हैं।
"स्थान" संपत्ति पता लगाए गए लैंडमार्क के बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक प्रदान करती है। ये निर्देशांक छवि के भीतर लैंडमार्क की स्थिति और आकार निर्दिष्ट करते हैं। इन निर्देशांकों का विश्लेषण करके, हम लैंडमार्क का सटीक स्थान निर्धारित कर सकते हैं।
"विवरण" संपत्ति लैंडमार्क का एक पाठ्य विवरण प्रदान करती है। इस विवरण का उपयोग लैंडमार्क की पहचान करने और उपयोगकर्ता को अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि एपीआई किसी छवि में एफिल टॉवर का पता लगाता है, तो विवरण संपत्ति में "एफिल टॉवर" टेक्स्ट हो सकता है।
"स्कोर" संपत्ति लैंडमार्क का पता लगाने में एपीआई के आत्मविश्वास स्कोर का प्रतिनिधित्व करती है। यह स्कोर 0 और 1 के बीच का मान है, जहां उच्च स्कोर उच्च आत्मविश्वास स्तर को इंगित करता है। इस स्कोर का विश्लेषण करके, हम पता लगाए गए लैंडमार्क की विश्वसनीयता का आकलन कर सकते हैं।
एनोटेशन प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट से ऐतिहासिक जानकारी निकालने के लिए, हम "लैंडमार्कएनोटेशन" सरणी के माध्यम से पुनरावृत्त कर सकते हैं और प्रत्येक एनोटेशन के लिए प्रासंगिक गुणों तक पहुंच सकते हैं। फिर हम आगे के विश्लेषण या प्रदर्शन के लिए आवश्यकतानुसार इस जानकारी को संग्रहीत या संसाधित कर सकते हैं।
यहां पायथन में एक उदाहरण कोड स्निपेट है जो दर्शाता है कि Google क्लाउड विज़न एपीआई क्लाइंट लाइब्रेरी का उपयोग करके एनोटेशन प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट से ऐतिहासिक जानकारी कैसे निकाली जाए:
python from google.cloud import vision def extract_landmark_info(response): if response.status == 'OK': for annotation in response.landmark_annotations: location = annotation.location description = annotation.description score = annotation.score # Process the landmark information as needed print(f"Landmark: {description}") print(f"Location: {location}") print(f"Score: {score}n") else: print('Image analysis failed.') # Assuming you have already authenticated and created a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # Assuming you have an image file 'image.jpg' to analyze with open('image.jpg', 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.landmark_detection(image=image) extract_landmark_info(response)
इस उदाहरण में, `extract_landmark_info` फ़ंक्शन एनोटेशन प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट को इनपुट के रूप में लेता है और `landmark_annotations` सरणी के माध्यम से पुनरावृत्त करता है। इसके बाद यह विवरण, स्थान और स्कोर सहित प्रत्येक एनोटेशन के लिए ऐतिहासिक जानकारी निकालता और प्रिंट करता है।
इस दृष्टिकोण का पालन करके, हम लैंडमार्क का पता लगाने के लिए Google विज़न एपीआई की उन्नत छवियों को समझने की सुविधा द्वारा प्रदान की गई एनोटेशन प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट से लैंडमार्क जानकारी को प्रभावी ढंग से निकाल सकते हैं।
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