要使用 Python 和 Vision API 以编程方式从图像中提取标签,您可以利用 Google Cloud Vision API 的强大功能。 Vision API 提供了一套全面的图像分析功能,包括标签检测,可让您自动识别并从图像中提取标签。
首先,您需要设置一个 Google Cloud 项目并启用 Vision API。完成此操作后,您可以通过运行以下命令来安装所需的 Python 库:
python pip install google-cloud-vision
接下来,您需要对应用程序进行身份验证才能访问 Vision API。您可以通过创建服务帐户密钥并将“GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS”环境变量设置为指向密钥文件的路径来完成此操作。这可以使用以下代码来完成:
python import os from google.cloud import vision os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/service_account_key.json'
现在,您可以使用 Vision API 以编程方式从图像中提取标签。以下代码片段演示了如何执行此操作:
python def extract_labels(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.label_detection(image=image) labels = response.label_annotations extracted_labels = [label.description for label in labels] return extracted_labels
在此代码中,我们首先从“google.cloud.vision”库创建“ImageAnnotatorClient”类的实例。然后,我们读取图像文件,从文件内容创建一个“Image”对象,并将其发送到 Vision API 进行标签检测。 API 响应包含标签注释列表,我们可以从中提取标签的描述。
现在,您可以通过传递要分析的图像文件的路径来调用“extract_labels”函数。它将返回从图像中提取的标签列表。
python image_path = '/path/to/image.jpg' labels = extract_labels(image_path) print(labels)
这将从图像中输出提取的标签。
plaintext ['cat', 'animal', 'whiskers', 'small to medium-sized cats', 'mammal']
Vision API 使用先进的机器学习模型来分析图像并识别对象、场景和其他视觉特征。它可以准确地检测各种标签,使其成为图像分类、内容审核和视觉搜索等各种应用的宝贵工具。
要使用 Python 和 Vision API 以编程方式从图像中提取标签,您需要设置一个 Google Cloud 项目,启用 Vision API,安装所需的 Python 库,对您的应用程序进行身份验证,然后使用 Vision API 对图像执行标签检测。图片。提取的标签可用于进一步分析或增强对图像内容的理解。
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