Google Vision API မှ ပံ့ပိုးပေးသော မျဉ်းသားသော အလုံအလောက် အချက်အလက်များကို အထင်ကရ ထောက်လှမ်းခြင်း အင်္ဂါရပ်အပြင် ပုံများ၏ နားလည်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မြှင့်တင်ရန် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘောင်ဝင်နေသော polygon ၏ ထောင့်စွန်းများ ၏ သြဒီနိတ်များ ပါ၀င်သော ဤအချက်အလက် သည် မတူညီသော ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးချနိုင်သည့် တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
ဘောင်ဝင်နေသော polygon အချက်အလက်များ၏ အဓိကအသုံးချမှုတစ်ခုမှာ အရာဝတ္ထုကို နယ်မြေသတ်မှတ်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ဘောင်ဝင်နေသော polygon ၏ သြဒီနိတ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံအတွင်း တွေ့ရှိထားသော မှတ်တိုင်၏ တည်နေရာအတိအကျနှင့် အတိုင်းအတာကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။ ဤအချက်အလက်သည် အထင်ကရနေရာအများအပြားရှိနိုင်သည် သို့မဟုတ် ပုံ၏အနည်းငယ်သာသောအစိတ်အပိုင်းကို နေရာယူသည့်အခါတွင် ဤအချက်အလက်သည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ဥပမာ၊ အထင်ကရနေရာသည် သီးခြားအဆောက်အအုံတစ်ခုဖြစ်သည့် မြို့၏ကောင်းကင်ယံပုံရိပ်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ နယ်နိမိတ်မျဉ်းရှိသော polygon အချက်အလက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းကို အခြားအဆောက်အဦများဖြင့် ဝန်းရံထားသော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံအတွင်းရှိ အဆောက်အဦ၏တည်နေရာကို တိကျစွာခွဲခြားနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ မျဉ်းသားထားသော polygon အချက်အလက်များကို ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ရုပ်ပုံ အပိုင်းခွဲခြင်းတွင် ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို ၎င်းတို့၏ ရုပ်ပုံပါအကြောင်းအရာအပေါ် အခြေခံ၍ မတူညီသော ဒေသများသို့ ပိုင်းခြားခြင်း ပါဝင်သည်။ နယ်နိမိတ်မျဉ်းရှိသော polygon အချက်အလက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ တွေ့ရှိထားသော မှတ်တိုင်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် သီးခြားဒေသကို ထုတ်ယူနိုင်ပါသည်။ ရုပ်ပုံတည်းဖြတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အရာဝတ္တုအသိအမှတ်ပြုခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများတွင် ၎င်းသည် အထူးတန်ဖိုးရှိနိုင်ပြီး၊ ၎င်းသည် ပုံ၏ကျန်မှတ်တိုင်ကို သီးခြားခွဲထုတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဓာတ်ပုံတည်းဖြတ်ခြင်းအပလီကေးရှင်းတစ်ခုတွင်၊ အသုံးပြုသူများအား သီးခြားအရာဝတ္ထုများ သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားသည့်နေရာများပေါ်တွင် အာရုံစိုက်နိုင်စေမည့် ပုံရိပ်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော အထင်ကရနေရာတစ်ဝိုက်တွင် ပုံရိပ်ကို အလိုအလျောက်ဖြတ်တောက်ရန် မျဉ်းသားထားသော polygon အချက်အလက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ မျဉ်းသားထားသော polygon အချက်အလက်ကို ဂျီဩမေတြီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဘောင်ဝင်နေသော polygon ၏ ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အတိုင်းအတာကို စစ်ဆေးခြင်းဖြင့်၊ တွေ့ရှိထားသော မှတ်တိုင်၏ အဖိုးတန်သော ဂျီဩမေတြီအင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မှတ်တိုင်၏ အရွယ်အစားကို တွက်ချက်ရန် ဘောင်ဝင်နေသော polygon ၏ ဧရိယာ သို့မဟုတ် အဝန်းအဝိုင်းကို တွက်ချက်နိုင်သည်။ ဤအချက်အလက်သည် အခြေခံအဆောက်အအုံကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် လူစုလူဝေးစွမ်းရည်ကို ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည့် နေရာများတွင် အထင်ကရနေရာများ၏ အတိုင်းအတာများကို နားလည်ရန် မြို့ပြစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းကဲ့သို့သော အသုံးချပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးတွင် အသုံးဝင်နိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ မျဉ်းသားထားသော polygon အချက်အလက်ကို ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပုံများ၏ဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွင်း မျဉ်းသားထားသော polygons များ၏ spatial distribution ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ သတ်မှတ်ထားသော မှတ်တိုင်အမျိုးအစားများနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဘုံပုံစံများ သို့မဟုတ် လက္ခဏာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏အကြောင်းအရာအပေါ် အခြေခံ၍ ပုံများကို အလိုအလျောက် အမျိုးအစားခွဲခြင်း သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် ပိုမိုတိကျပြီး ကြံ့ခိုင်သော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တံတားများ၊ တာဝါတိုင်များ သို့မဟုတ် အားကစားကွင်းများကဲ့သို့သော အထင်ကရနေရာများ၏ နယ်နိမိတ်မျဉ်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ အလိုအလျောက် အသိအမှတ်ပြုမှုကို အထောက်အကူဖြစ်စေသည့် ထူးခြားသော spatial ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။
Google Vision API မှ ပံ့ပိုးပေးသော ဘောင်ဝင်သော polygon အချက်အလက်များသည် အထင်ကရ ထောက်လှမ်းခြင်း အင်္ဂါရပ်အပြင် တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အခြားအပလီကေးရှင်းများကြားတွင် အရာဝတ္ထုကို ဒေသသတ်မှတ်ခြင်း၊ ရုပ်ပုံအပိုင်းခွဲခြင်း၊ ဂျီဩမေတြီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ ဤအချက်အလက်ကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရုပ်ပုံများကို နားလည်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရုပ်ပုံနားလည်မှုနှင့် ဒိုမိန်းအမျိုးမျိုးရှိ ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော အပလီကေးရှင်းများဆီသို့ ဦးတည်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံများကိုနားလည်သည်:
- Google Vision API တွင် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- လုံခြုံသောရှာဖွေမှု ထောက်လှမ်းခြင်းအင်္ဂါရပ်ကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုထားသည့် နည်းလမ်းမှာ အခြားသော ထိန်းညှိမှုနည်းပညာများနှင့်အတူ အဘယ်နည်း။
- လုံခြုံသောရှာဖွေမှုမှတ်စုတွင် အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေတန်ဖိုးများကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ဝင်ရောက်ပြီး ပြသနိုင်မည်နည်း။
- Python ရှိ Google Vision API ကို အသုံးပြု၍ လုံခြုံသော ရှာဖွေမှုမှတ်စုကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ရရှိနိုင်မည်နည်း။
- ဘေးကင်းသော ရှာဖွေမှု ထောက်လှမ်းခြင်း အင်္ဂါရပ်တွင် ပါဝင်သော အမျိုးအစားငါးခုမှာ အဘယ်နည်း။
- Google Vision API ၏ ဘေးကင်းသော ရှာဖွေမှုအင်္ဂါရပ်သည် ရုပ်ပုံများအတွင်း ညစ်ညမ်းသော အကြောင်းအရာများကို မည်သို့သိရှိနိုင်သနည်း။
- ခေါင်းအုံးစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံတစ်ခုရှိ တွေ့ရှိထားသော အရာဝတ္ထုများကို အမြင်အာရုံခွဲခြားပြီး မီးမောင်းထိုးပြနိုင်ပုံ။
- ပန်ဒါဒေတာဘောင်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ယူထားသော အရာဝတ္တုအချက်အလက်ကို ဇယားဖော်မတ်ဖြင့် မည်သို့စီစဉ်နိုင်မည်နည်း။
- API ၏တုံ့ပြန်မှုမှ အရာဝတ္တုမှတ်ချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ထုတ်ယူနိုင်မည်နည်း။
- Google Vision API ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သရုပ်ပြရန်အတွက် မည်သည့်စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားကို အသုံးပြုသနည်း။
အဆင့်မြင့်ပုံများ နားလည်မှုတွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။