Google Vision API သည် developer များအား ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများတွင် အစွမ်းထက်သော ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းစွမ်းရည်များကို ပေါင်းစပ်ခွင့်ပြုသည့် အဆင့်မြင့်ရုပ်ပုံနားလည်မှုကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ စာသားထုတ်ယူခြင်းနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောအင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Google Vision API ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သရုပ်ပြရန်၊ developer များသည် အမျိုးမျိုးသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Google Vision API နှင့် အပြန်အလှန်အပြန်အလှန်အသုံးပြုရန်အတွက် နာမည်ကြီးပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများထဲမှတစ်ခုမှာ Python ဖြစ်သည်။ Python သည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှု၊ ဖတ်ရှုနိုင်မှုနှင့် ကျယ်ပြန့်သော စာကြည့်တိုက်ပံ့ပိုးမှုများကြောင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လူသိများပြီး ၎င်းသည် developer များအတွက် စံပြရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Python ကို အသုံးပြု၍ Google Vision API ကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန်၊ developer များသည် Python အတွက် တရားဝင် Google Cloud Client Library ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤစာကြည့်တိုက်သည် ပုံများတင်ခြင်း၊ API တောင်းဆိုမှုများပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ရလဒ်များပြန်လည်ရယူခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည့် API နှင့် အပြန်အလှန်အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည့် အဆင့်မြင့် API အစုအဝေးကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဤသည်မှာ Google Vision API ၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုပြသရန် Python အတွက် Google Cloud Client Library ကိုအသုံးပြုပုံ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
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})')
ဤဥပမာတွင်၊ Python အတွက် Google Cloud Client Library မှ လိုအပ်သော module များကို ဦးစွာ တင်သွင်းပါသည်။ ထို့နောက် API တောင်းဆိုမှုများပြုလုပ်ရန်အသုံးပြုမည့် client object တစ်ခုကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့ အမှတ်အသားပြုလိုသော ရုပ်ပုံဖိုင်ကို သတ်မှတ်ပြီး ၎င်းကို မှတ်ဉာဏ်တွင် တင်ပါ။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် API တောင်းဆိုချက်တစ်ခုပြုလုပ်ပြီး ၎င်းတို့၏ယုံကြည်မှုရမှတ်များနှင့်အတူ တွေ့ရှိထားသည့်အရာများကို ပြန်လည်ရယူသည်။
Python မှလွဲ၍ Java၊ Node.js နှင့် Go ကဲ့သို့သော အခြားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို Google Vision API နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Google သည် ဤဘာသာစကားများအတွက် ဖောက်သည်စာကြည့်တိုက်များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် developer များအတွက် API ကို ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများတွင် ပေါင်းစည်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
Google Vision API ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သရုပ်ပြရန်၊ developer များသည် အမျိုးမျိုးသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Python အတွက် Google Cloud Client Library ပါ၀င်သော Python သည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် ကျယ်ပြန့်သောစာကြည့်တိုက်ပံ့ပိုးမှုတို့ကြောင့် လူကြိုက်များသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ Java၊ Node.js နှင့် Go ကဲ့သို့သော အခြားဘာသာစကားများကို Google ၏ client libraries များမှလည်း ပံ့ပိုးပေးထားပါသည်။
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 သည် ရုပ်ပုံများတွင် အရာဝတ္တုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ဒေသသတ်မှတ်ခြင်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်သနည်း။
အဆင့်မြင့်ပုံများ နားလည်မှုတွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။