मोबाइल डिवाइस कैमरे से एक फ्रेम के साथ इनपुट होने वाले ऑब्जेक्ट रिकग्निशन मशीन लर्निंग मॉडल के लिए टेन्सरफ्लो लाइट दुभाषिया का आउटपुट क्या है?
TensorFlow Lite मोबाइल और IoT उपकरणों पर मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए TensorFlow द्वारा प्रदान किया गया एक हल्का समाधान है। जब TensorFlow Lite दुभाषिया इनपुट के रूप में मोबाइल डिवाइस कैमरे से एक फ्रेम के साथ एक ऑब्जेक्ट पहचान मॉडल को संसाधित करता है, तो आउटपुट में आम तौर पर छवि में मौजूद वस्तुओं के बारे में भविष्यवाणियां प्रदान करने के लिए कई चरण शामिल होते हैं।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, प्रोग्रामिंग TensorFlow, पेश है TensorFlow Lite
क्या Google Vision API चेहरे की पहचान सक्षम करता है?
Google क्लाउड विज़न एपीआई एक शक्तिशाली उपकरण है जो छवियों के भीतर चेहरों की पहचान और पहचान सहित विभिन्न छवि विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करता है। हालाँकि, मौजूदा प्रश्न का समाधान करने के लिए चेहरे की पहचान और चेहरे की पहचान के बीच अंतर को स्पष्ट करना आवश्यक है। फेशियल डिटेक्शन, जिसे फेस डिटेक्शन भी कहा जाता है, की प्रक्रिया है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, छवियों को समझना, चेहरे का पता लगाना
"Draw_vertices" फ़ंक्शन का उपयोग करके ऑब्जेक्ट बॉर्डर बनाते समय डिस्प्ले टेक्स्ट को छवि में कैसे जोड़ा जा सकता है?
पिलो पायथन लाइब्रेरी में "draw_vertices" फ़ंक्शन का उपयोग करके ऑब्जेक्ट बॉर्डर बनाते समय छवि में डिस्प्ले टेक्स्ट जोड़ने के लिए, हम चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं। इस प्रक्रिया में Google विज़न एपीआई से पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के शीर्षों को पुनः प्राप्त करना, शीर्षों का उपयोग करके ऑब्जेक्ट की सीमाओं को चित्रित करना और अंत में डिस्प्ले टेक्स्ट को जोड़ना शामिल है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, आकार और वस्तुओं को समझना, तकिया पायथन पुस्तकालय का उपयोग करते हुए ऑब्जेक्ट बॉर्डर खींचना, परीक्षा समीक्षा
दिए गए कोड में "draw.line" विधि के पैरामीटर क्या हैं, और शीर्ष मानों के बीच रेखाएँ खींचने के लिए उनका उपयोग कैसे किया जाता है?
पिलो पायथन लाइब्रेरी में "ड्रॉ.लाइन" विधि का उपयोग किसी छवि पर निर्दिष्ट बिंदुओं के बीच रेखाएँ खींचने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग आमतौर पर वस्तुओं की सीमाओं को उजागर करने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और आकार पहचान जैसे कंप्यूटर विज़न कार्यों में किया जाता है। "ड्रा.लाइन" विधि कई पैरामीटर लेती है जो लाइन की विशेषताओं को परिभाषित करती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, आकार और वस्तुओं को समझना, तकिया पायथन पुस्तकालय का उपयोग करते हुए ऑब्जेक्ट बॉर्डर खींचना, परीक्षा समीक्षा
प्रदत्त कोड में "draw_vertices" फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है?
दिए गए कोड में "draw_vertices" फ़ंक्शन पिलो पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करके ज्ञात आकृतियों या वस्तुओं के चारों ओर सीमाओं या रूपरेखा को चित्रित करने के उद्देश्य से कार्य करता है। यह फ़ंक्शन पहचानी गई आकृतियों और वस्तुओं को देखने, Google विज़न एपीआई से प्राप्त परिणामों की समझ को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। ड्रा_वर्टिसेस फ़ंक्शन
हम पिलो लाइब्रेरी का उपयोग करके किसी छवि में पहचानी गई वस्तुओं को कैसे पहचान सकते हैं और हाइलाइट कर सकते हैं?
पिलो लाइब्रेरी का उपयोग करके किसी छवि में पहचानी गई वस्तुओं को दृष्टिगत रूप से पहचानने और हाइलाइट करने के लिए, हम चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं। पिलो लाइब्रेरी एक शक्तिशाली पायथन इमेजिंग लाइब्रेरी है जो इमेज प्रोसेसिंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती है। पिलो लाइब्रेरी की क्षमताओं को Google विज़न की ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यक्षमता के साथ जोड़कर
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, उन्नत चित्र समझ, वस्तुओं का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
लेबल पहचान के लिए पायथन कोड चलाते समय आपको किन संभावित त्रुटियों का सामना करना पड़ सकता है?
Google विज़न एपीआई का उपयोग करके लेबल का पता लगाने के लिए पायथन कोड चलाते समय, कई संभावित त्रुटियां हो सकती हैं। ये त्रुटियाँ विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न हो सकती हैं, जैसे गलत एपीआई उपयोग, नेटवर्क कनेक्टिविटी समस्याएँ, या छवि डेटा के साथ समस्याएँ। इस उत्तर में, हम कुछ सामान्य त्रुटियों का पता लगाएंगे और
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, छवियों को लेबल करना, लेबल का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
किसी छवि के रंग गुणों को समझने का क्या महत्व है?
किसी छवि के रंग गुणों को समझना छवि विश्लेषण और प्रसंस्करण के क्षेत्र में बहुत महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और कंप्यूटर विज़न के संदर्भ में। किसी छवि के रंग गुण बहुमूल्य जानकारी प्रदान करते हैं जिसका उपयोग छवि पहचान, वस्तु पहचान, सामग्री-आधारित सहित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए किया जा सकता है।
आप Google Vision API का उपयोग करके किसी छवि से निकाले गए टेक्स्ट तक कैसे पहुंच सकते हैं?
Google विज़न एपीआई का उपयोग करके किसी छवि से निकाले गए टेक्स्ट तक पहुंचने के लिए, आप चरणों की एक श्रृंखला का पालन कर सकते हैं जिसमें एपीआई की ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) क्षमताओं का उपयोग शामिल है। Google विज़न एपीआई में ओसीआर तकनीक लिखावट सहित छवियों से पाठ का पता लगाने और निकालने में सक्षम बनाती है। यह कार्यक्षमता विशेष रूप से है
हम फ़ाइल पथों के बजाय छवि यूआरएल को संभालने के लिए "डिटेक्ट_टेक्स्ट" फ़ंक्शन को कैसे संशोधित कर सकते हैं?
विज़ुअल डेटा में टेक्स्ट को समझने और छवियों से टेक्स्ट का पता लगाने और निकालने के लिए Google विज़न एपीआई के संदर्भ में फ़ाइल पथों के बजाय छवि यूआरएल को संभालने के लिए "detect_text" फ़ंक्शन को संशोधित करने के लिए, हमें मौजूदा कोड में कुछ समायोजन करने की आवश्यकता है। यह संशोधन हमें सीधे छवि यूआरएल इनपुट करने की अनुमति देगा
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, दृश्य डेटा में पाठ को समझना, छवि से पाठ का पता लगाना और निकालना, परीक्षा समीक्षा
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