要从人工智能领域的 API 响应中提取所有对象注释 - Google Vision API - 高级图像理解 - 对象检测,您可以利用 API 提供的响应格式,其中包括检测到的对象的列表及其对应的对象边界框和置信度分数。通过解析此响应,您可以提取所需的对象注释。
API 响应通常由包含各种字段的 JSON 对象组成,其中包括包含检测到的对象的“localizedObjectAnnotations”字段。每个对象注释都包含对象名称、边界框坐标以及表示 API 在检测中的置信度的置信度分数等信息。
要提取对象注释,您可以按照以下步骤操作:
1. 解析 API 响应:首先解析从 API 接收到的 JSON 响应。这可以使用 JSON 解析库或编程语言提供的内置函数来完成。
2. 访问“localizedObjectAnnotations”字段:解析响应后,访问“localizedObjectAnnotations”字段,其中包含检测到的对象。该字段通常是对象注释的数组。
3. 迭代对象注释:迭代数组中的每个对象注释。每个注释代表图像中检测到的对象。
4. 提取相关信息:从每个对象注释中提取相关信息,例如对象的名称、边界框坐标和置信度得分。这些详细信息可以作为每个对象注释中的单独字段进行访问。
5. 存储或处理提取的信息:根据您的要求,您可以将提取的信息存储在数据结构中或进一步处理以进行分析或其他目的。例如,您可能希望将对象名称及其相应的边界框坐标存储在数据库中或将它们用于进一步的图像理解任务。
下面是一个简化的示例来说明提取过程:
python import json # Assume 'response' contains the API response in JSON format response =
{
“localizedObjectAnnotations”:[
{
“中”:“/m/01g317”,
“名字”:“猫”,
“分数”:0.89271355,
“边界多边形”:{
“标准化顶点”:[
{“x”:0.1234,“y”:0.5678},
{“x”:0.5678,“y”:0.1234}
] }
},
{
“中”:“/m/04rky”,
“名字”:“狗”,
“分数”:0.8132468,
“边界多边形”:{
“标准化顶点”:[
{“x”:0.4321,“y”:0.8765},
{“x”:0.8765,“y”:0.4321}
] }
}
] }
# Parse the API response response_data = json.loads(response) # Access the object annotations annotations = response_data['localizedObjectAnnotations'] # Iterate through the object annotations for annotation in annotations: # Extract relevant information object_name = annotation['name'] bounding_box = annotation['boundingPoly']['normalizedVertices'] confidence = annotation['score'] # Process or store the extracted information print(f"Object: {object_name}, Bounding Box: {bounding_box}, Confidence: {confidence}") # Output: # Object: cat, Bounding Box: [{'x': 0.1234, 'y': 0.5678}, {'x': 0.5678, 'y': 0.1234}], Confidence: 0.89271355 # Object: dog, Bounding Box: [{'x': 0.4321, 'y': 0.8765}, {'x': 0.8765, 'y': 0.4321}], Confidence: 0.8132468
在此示例中,我们假设 JSON 响应包含两个检测到的对象:一只猫和一只狗。该代码解析响应,访问“localizedObjectAnnotations”字段,迭代每个对象注释,并提取对象的名称、边界框坐标和置信度得分。最后,打印提取的信息,但您可以修改代码以满足您的特定需求。
通过执行以下步骤,您可以有效地从人工智能领域的 API 响应中提取所有对象注释 - Google Vision API - 高级图像理解 - 对象检测。
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