Google Vision API သည် ရုပ်ပုံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ၎င်းတို့ထံမှ အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Vision API ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ ပုံများတွင် လိုဂိုများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်မှုဖြစ်သည်။ သို့သော် မည်သည့်စက်သင်ယူမှုစနစ်ကဲ့သို့ပင်၊ Vision API သည် ရုပ်ပုံအရည်အသွေး၊ လိုဂိုဒီဇိုင်း၏ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အခြားရုပ်ပုံဆိုင်ရာဒြပ်စင်များနှင့် ဆင်တူသည့်အချက်များကဲ့သို့သော အချက်များစွာကြောင့် အချို့သောလိုဂိုများကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။
Vision API သည် လိုဂိုရှာဖွေခြင်းတွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း တိကျစွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ခက်ခဲနိုင်သည့် နာမည်ကြီး လိုဂိုအချို့လည်း ရှိပါသည်။ ဥပမာတစ်ခုမှာ အဝတ်အစားအမှတ်တံဆိပ် "GAP" ၏ လိုဂိုဖြစ်သည်။ GAP လိုဂိုတွင် အပြာရောင်စတုရန်းအတွင်း ထည့်သွင်းထားသော ရိုးရှင်းသော စာလုံးသေး "g" ပါဝင်ပါသည်။ ဤလိုဂိုသည် လူသားများအတွက် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းဟုထင်ရသော်လည်း Vision API သည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များမရှိခြင်းကြောင့် ၎င်းကို အခြားအလားတူလိုဂို သို့မဟုတ် ပုံသဏ္ဍာန်များနှင့် ခွဲခြားရန် အခက်အခဲရှိနိုင်သည်။
Vision API သည် ကားထုတ်လုပ်သူ "Audi" ၏ လိုဂိုဖြစ်သည်ကို Vision API မှ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ခက်ခက်ခဲခဲရှာဖွေရမည့် နောက်ထပ် လိုဂိုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Audi လိုဂိုတွင် မော်တော်ကားထုတ်လုပ်သူလေးဦး၏ ပေါင်းစည်းမှုကို ကိုယ်စားပြုသည့် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော ကွင်းလေးကွင်းပါရှိသည်။ လက်စွပ်တစ်ကွင်းချင်းစီ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ထပ်နေသည့်သဘောသဘာဝသည် Vision API အတွက် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သောကြောင့် လက်စွပ်တစ်ခုချင်းစီကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။
ထို့အပြင် Vision API သည် ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများ သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲမှုများပြုလုပ်ထားသည့် လိုဂိုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အခက်အခဲများကြုံတွေ့ရနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နည်းပညာကုမ္ပဏီ "Apple" ၏လိုဂိုသည် ကိုက်ထားသော ပန်းသီးပုံသဏ္ဌန်ပါ၀င်သည့် လူသိများသောသင်္ကေတတစ်ခုဖြစ်သည်။ အရောင်ပြောင်းခြင်း သို့မဟုတ် အကိုက်ပုံသဏ္ဍာန်ကို ပြောင်းလဲခြင်းကဲ့သို့သော လိုဂိုကို မွမ်းမံထားပါက၊ Vision API သည် ၎င်းကို မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ရုန်းကန်ရနိုင်သည်။
လိုဂိုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် Vision API ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို လိုဂိုပုံစံအမျိုးမျိုးနှင့် ဒီဇိုင်းများစွာပါ၀င်သော ကွဲပြားပြီး ပြည့်စုံသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံကို ပေးခြင်းဖြင့် မြှင့်တင်နိုင်သည်ကို သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် အယ်လဂိုရီသမ်ကို မတူညီသော လိုဂိုပုံစံများ၊ အရောင်များနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လေ့လာသိရှိနိုင်စေပါသည်။
Google Vision API သည် လိုဂိုရှာဖွေခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ပုံအရည်အသွေး၊ လိုဂိုဒီဇိုင်း၏ရှုပ်ထွေးမှု၊ အခြားရုပ်ပုံဆိုင်ရာဒြပ်စင်များနှင့် ဆင်တူမှုများ၊ ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများ သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲမှုစသည့်အချက်များကြောင့် အချို့သောလိုဂိုများကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများကြုံတွေ့ရနိုင်သည်။ လိုဂိုသတ်မှတ်ခြင်း၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ API အား ကွဲပြားပြီး ပြည့်စုံသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ပေးဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
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။