Útmutató a Google felhő látása

Gépi tanulás. Mély tanulás. Természetes nyelvi feldolgozás. Számítógépes látás. Automatizálás. Hangfelismerés. Valószínűleg hallottad ezeket és sok más kifejezést a közelmúltban, mind a mesterséges intelligencia esernyő alatt. Valójában a mező olyan gyorsan növekszik, hogy egyre nehezebbé válik a végleges definíciót. AI az életünk szinte minden aspektusának részévé válik E-kereskedelmi webhelyek és keresőmotorok a telefon feloldásához.

A weboldalak és az alkalmazások kihasználhatják az API-t, hogy közvetlenül az AI teljesítményébe lépjenek. Anélkül, hogy "AI-ügynököket kellett volna vonnia, kihasználhatja a már elemzett masszív mennyiségű adatokat. A Google, az Amazon, az IBM és sokan mások hoztak létre végpontok a fejlesztők számára, hogy beakad és használatba AI azonnal.

Az elülső végén hangutasításokat, chatbot interfészeket vagy reaktív WebGL kreatív elemeket is csatlakoztathat. A hátsó végén az adatbázisok intelligens algoritmusokat használnak a sebesség és az elemzés maximalizálása érdekében. Az API-k absztrakciós réteget biztosítanak az AI funkciók széles skálájából, a kollektív képzésre való előrejelzésektől.

Ne feledje, ha bonyolultabbá teszi a webhelyét, akkor létfontosságú, hogy értékelje az Ön választását web hosting szolgáltatás, hogy megbizonyosodjon arról, hogy képes kezelni. A webhely a semmiből? Fontolja meg a folyamat egyszerűsítését weboldal építője . És ha újat hoz létre tervezési rendszer , fontos, hogy biztonságban maradjon és hozzáférhető legyen tisztességes felhő tároló .

• Útmutató a Google webes eszközeihez

Mi a számítógépes látás?

A számítógépes látás a mesterséges rendszerek tanulmányozása és létrehozása, amelyek a képeket tartalmazó információkat kivonják. Ez magában foglalhatja a vízió mechanikai rendszerét is. Az elismerés szempontjából a kép vagy képsorozat elemzésének és meghatározásának folyamata (beleértve a videót is). Ez magában foglalhatja az orvosi vizsgálatokat, fotókat, 360 fokos videót és gyakorlatilag bármilyen típusú képet, amit el tud képzelni.

AI-POWERED számítógépes vízió:

• A tartalom azonosítása, címke és kategorizálása
• Észleli az arcokat és az érzelmeket
• Felismeri a fejlécet, például szemüveget és kalapokat
• Azonosítani a tereptárgyakat, az épületeket és a struktúrákat
• Értékelje a pixel-szintű információkat, például a színadatokat, a minőséget és a felbontást
• Felismeri a népszerű logókat
• A szöveg azonosítása és olvasása
• Határozza meg a potenciálisan nem megfelelő képeket

Számítógépes látás a Google Cloud Vision API-vel

Sok választási lehetőség van a Vision Apis-hez, de a Google Cloud Vision API-t használjuk. A Google számos AI AIPI-t fogad, beleértve a természetes nyelvi feldolgozást, a hangfelismerést, a mély tanulást és a látást.

A Cloud Vision API lehetővé teszi webhelyeit és alkalmazásait, hogy megértsük, mi van a képen. A tartalmat kategóriákba rendezi, ami megjelöli mindent, amit lát. Bizonyos bizalmi pontszámot is biztosít, így tudod, hogy mennyire valószínű, hogy azt hiszi, hogy egy képben valójában ott jelenik meg. Ezt használhatja intelligensen az AR vagy videoalkalmazások kamerájának bemenetére vonatkozóan. Olyan eszközöket hozhat létre, amelyek segítenek azoknak, akik vizuálisan károsodnak. Hozzon létre asszisztenseket, hogy segítsen azonosítani az épületeket vagy a tereptárgyakat a turisták számára. A lehetőségek végtelenek.

01. Állítson be egy felhő projektet

Ha korábban használta a Google API-jét, ezek közül néhány ismerős lesz. Mint más Google-szolgáltatásokkal, fel kell állítania egy felhő projektet. Megy a Google Cloud Platform konzol és hozzon létre egy új projektet, vagy válasszon ki egy meglévő elemet. Mint a legtöbb Google-szolgáltatás, a Cloud Vision API szabad használni, amíg meg nem kezdődik, hogy sok az API kéri. Előfordulhat, hogy be kell adnia a számlázási információkat, amikor aktiválja az API-t, de ez nem kerül felszámolásra alacsony mennyiségű kérésekkel, és eltávolíthatja a szolgáltatásokat a tesztelés befejezése után.

02. Engedélyezze a Cloud Vision API-t

Böngészhet a API könyvtár és válassza ki a Proud Vision API-t a projekthez.

Egyszer engedélyezte, hogy egy kis zöld csekket és az "API engedélyezett" üzenetet kell látni.

03. Hozzon létre egy szolgáltatási fiókot

Ezután be kell állítanod a szolgáltatási fiók . Gondolj az API-re, mint webes szolgáltatás, amit létrehoz. Mivel egy tipikus szolgáltatást fogunk létrehozni, ez a legjobb gyakorlat. A legjobban a hitelesítési áramlással is működik.

04. Töltse le a privát kulcsot

Miután rendelkezett egy projekt az API engedélyezve és egy szolgáltatási fiókkal, letöltheti a privát kulcsot JSON fájlként. Vegye figyelembe a fájl helyét, így a következő lépésekben használhatja.

Ha bármilyen problémája van az első néhány lépcsővel Gyors indítási útmutató amely segít és véget ér a JSON kulcs letöltésével.

05. Állítsa be a környezeti változót

Be kell állítanod Google_application_credentials Környezeti változó, így az API-hívásokkal érhető el. Ez a pont a JSON fájlra, amelyet csak letöltött, és megmenti az útvonalat minden alkalommal. Nyisson meg egy új terminál ablakot, és használja a export parancsolás így:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/Users/[username]/Downloads/[file name].json"

Helyettesíteni a [felhasználónév] a felhasználónevével. Győződjön meg róla, hogy a privát kulcsfájl által tárolt hely elérési útja helyes. Helyettesíteni a [fájl név] A privát kulcsfájllal és a fájl elérési útjával.

A Windows rendszeren ugyanezt teheted a parancssorban, mint ez:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\[username]\Downloads\[FILE_NAME].json"

Megjegyzés: Ha bezárja a terminál- vagy konzolablakot, előfordulhat, hogy újra kell futtatnia, hogy újra beállítsa a változót. Ezenkívül is hozzáadjuk ezt a PHP-kódunkba, így nem kell újra aggódnod.

06. Hívjon az API-nak

Most készen állsz ásni a Cloud Vision Api-be. A CURL-t használod az API gyors teszteléséhez. Ezt a módszert is használhatja a kódodból is.

A Curl kérések a legtöbb nyelven készülhetnek, függetlenül attól, hogy ez PHP, Python vagy csomópont. Így a hívásokat a parancssorba irányíthatja, vagy az eredmény hozzárendelését a választott nyelven változóhoz hozzárendelheti. Keressen néhány gyors tippet a curl használatával itt .

Hozzon létre egy egyszerű JSON fájlt, amely megtartja a kérés részleteit. Hívd google_vision.json . Tárolja, hogy helyi legyen, ahol a terminál parancsokat szeretné futtatni.

 {
 "Kérések": [
    {
      "kép":{
      "forrás":{
      "Imageuri":
      "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/93/golden_retriever_carlos_%2810581910556%29.jpg"
         }
     },
       "jellemzők": [{
         "Típus": "Type_unspecifikált",
         "Maxresults": 50
     },
       {
         "Típus": "Landmark_detection",
         "Maxresults": 50
     },
       {
         "Típus": "Face_detection",
         "Maxresults": 50
     }
       {
         "Típus": "Label_Detection",
         "Maxresults": 50
     },
       {
         "Típus": "TEXT_DETECTION",
         "Maxresults": 50
     },
       {
         "Típus": "SAFE_SEARCH_DETECTION",
         "Maxresults": 50
     },
       {
         "Típus": "Image_properties",
         "Maxresults": 50
     }
    ]
   }
  ]
} 

A fenti kódban bemutatta a képet, hogy elemezze, és specifikus API-funkciókat használjon, beleértve az arcfelismerést és a mérföldkő észlelését. Safe_search_detection nagyszerű tudni, hogy a kép biztonságos-e, és milyen kategóriába tartozik, mint például a felnőtt tartalom vagy erőszakos. Image_properties megmondja a színeket és a pixel-szintű részleteket.

A Curl parancs végrehajtásához a terminál vagy a parancssori felületen adja meg a következőket.

 Curl -x Post -h "Engedélyezés: hordozó" $ (GCLOUD AUTH ALKALMAZÁS-Alapértelmezett nyomtatás-hozzáférés-token) -H "tartalom-típus: alkalmazás / JSON, Charset = UTF-8" --data-bináris @ google_vision.json "https://vision.googleapis.com/v1/images:notate" & gt; Eredmények 

A & gt; eredmények Szintaxis, akkor az eredmények egy új fájlban tárolódnak az Ön számára. Ön jelezte az URL-t az API-hez ( "https://vision.googleapis.com/v1/images :notate" ) és tartalmazza a JSON adataidat Posta neki.

Előfordulhat, hogy először használja ezt az API aktiválásához vagy a hozzáférés engedélyezéséhez. Válaszolj igen vagy y-re, hogy ezt a kérést, és vissza kell adnia a JSON-t.

Ha megnyitja az eredményfájlt, akkor a JSON DATA eredményeket kap a Vision API kérésére. Itt van egy részlet:

{
  "Válaszok": [
    {
      "Labelannotations": [
        {
          "MID": "/ m / 0bt9lr",
          "Leírás": "kutya",
          "Score": 0.982986,
          "Topikalitás": 0.982986
        },
        {
          "MID": "/ m / 01T032",
          "Leírás": "Golden Retriever",
          "Score": 0.952482,
          "Topikalitás": 0.952482
        },
        {
... 

Néhány nagyon hasznos eredményt azonnal látsz. Alatt LabableNotations Csomópont, láthatsz egy 98 százalékos mérkőzés, hogy a kép tartalmaz egy "kutyát" és 95 százalékos mérkőzés, hogy tartalmaz egy "Golden Retriever"! Az AI már azonosította a kép és más részletek tartalmát, beleértve egy "orr" és az a tény, hogy ez valószínűleg "sport kutya".

Ez a már képzett Google Vision AI rendszer miatt nem szükséges edzésre. Szkennelés az eredmények során, mindent meg fog látni az ajánlott növényi régiókból - az automatikus vágás képeihez - a képek hihetetlen részleteihez, beleértve a színeket és a tartalmakat is. Próbálja ki más képekkel, hogy megnézze, milyen erős az API.

Ezzel a módszerrel továbbra is használhatja a használni kívánt hívásokat. Egy helyi SDK-t is beállíthat egy olyan nyelven, amelyet szeretne, és integrálhatja az alkalmazásba.

07. Telepítse az ügyfélkönyvtárat

Ezután egy egyszerű webalapú alkalmazás megmutatja, hogyan integrálja az API-t a projektekbe.

Számos SDK van számos nyelven, hogy az integráció egyszerűvé váljon. A következő részhez használja a PHP SDK-t. Ha a kódot egy másik nyelvre utalja, akkor az SDKS nagy erőforrása van itt .

Indítsa el, hogy biztosítson egy projektmappát a helyi vagy távoli kiszolgálón. Ha már nincs, akkor kapja meg a zeneszerzőt és telepítse azt a projekt mappájába. Adott esetben lehet, hogy a zeneszerző már világszerte telepítve van, és ez is rendben van.

Futtassa a következő zeneszerzői parancsot az eladófájlok telepítéséhez a Cloud Vision SDK-ra.

 PHP -R "Másolás (" https://getcomposposer.org/installer "," zeneszerző-setup.php ");
php -r „, ha (hash_file ( 'sha384', 'zeneszerző-setup.php') ===„93b54496392c0627746 70ac18b134c3b3a95e5a5e5c8
F1A9F115F203B75BF9A129D5DAA8BA6A13E2CC8A1DA080
6388a8 ') {Echo' Installer Verified '; } Else {Echo 'Installer Corrupt'; Nyissa meg ("zeneszerző-setup.php"); } Echo php_eol; "
PHP zeneszerző-setup.php
PHP -R "Nyissa meg (" zeneszerző-setup.php ");
PHP Composer.phar szükséges Google / Cloud-Vision 

A zeneszerző gyártó mappát készít a projekt mappájában, és telepíti az összes függőséget az Ön számára. Ha megragadtad ezt a felállítást, és szeretné használni a PHP-t, megnézheti ezt A zeneszerző erőforrás telepítése .

08. Hozzon létre egy új fájlt

Hozzon létre egy új PHP fájlt a projekt mappájában. Állítsa be, de tetszik, de tartalmaz egy egyszerű HTML űrlapot, hogy feltöltse a képeket a gyors teszteléshez. Íme egy példa PHP fájl az űrlapon:

 & lt;! Doctype html & gt;
& lt; html & gt;
& lt; head & gt;
& lt; cím & gt; Net - Computer Vision Tutorial & Lt; / Cím & GT;
& lt; / head & gt;
& lt; test & gt;
& lt; forma művelet = "index.php" enctype = "Multipart / Form-Data" módszer = "Post" & gt;
& lt; h1 & gt; válassza ki a képet & lt; / h1 & gt;
& lt; input type = "fájl" név = "fájl" & gt; & lt; br / & gt;
& lt; input type = "Küldés" érték = "A kép feltöltése" név = "Küldés" & gt; & lt; br / & gt;
& lt; / form & gt;
& lt; div osztály = "eredmények" & gt;
& lt;? php
// PHP kód jelenik meg //
ha (! Isset ($ _ Post ['submit']))) {Die (); }
"& gt;
& lt; / div & gt;
& lt; / test & gt;
& lt; / html & gt; 

A kód tartalmaz egy alapvető HTML fájlt egy űrlappal és a PHP kód helyőrzőjével. A kód megkezdi az űrlaptól benyújtott kép létezését. Ha még nem nyújtott be, nem tesz semmit.

09. Tárolja a képet

Ha szeretné, hogy az interneten vagy a rendszeren lévő képekre utaljon, hagyja ki ezt a lépést. Ha szeretné feldolgozni a kiválasztott képeket, adja hozzá ezt a kódot a kiválasztott kép mentéséhez.

 // A kép mentése
$ filepath = $ _files ["fájl"] ["Név"];
Ha (MOVE_UPLOADED_FILE ($ _ fájlok ["fájl"] ["tmp_name"], $ filepath))) {
echo "& lt; p & gt; img src =". $ filepath. "Stílus = 'szélesség: 400px; magasság: Auto;' / & gt; & lt; / p & gt; ";
} más {
echo "hiba!";
} 

10. Környezetváltozó hozzáadása

Be kell állítanod Google_application_credentials Változó a hitelesítéshez. A PHP-ben a putenv a környezeti változó beállításához. Adja hozzá ezt a kódot a PHP-kódban:

 putenv (GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = / Users / richardmattka / Letöltések / Vision bemutató 1-0f464a9a0f7b.json '); 

Cserélje ki az útvonalat és a fájl nevét a JSON privát kulcsfájlhoz.

11. Tartalmazza a könyvtárat

Adja hozzá a könyvtárat, és inicializálja a LanguageClient osztály a kódodban. Adja hozzá ezt a kódot Következő:

 Szükség van __dir__. "/vendor/autoload.php";
Használja a Google \ Cloud \ Vision \ V1 \ ImageAnotatorClient;
$ ProjectId = "Vision-Tutorial-1";
$ imageannotator = új képmealeannotatorclient ([
    'Projectid' = & gt; $ ProjectId
]); 

Indítsa el az eladó automatikus letöltését. Ez hasonló a Python vagy a csomópontnál, amikor a függőségeket igényli. Importálja a Imageannotatorclient Ezután használja az osztályt. Határozza meg vetületi . Ha nem biztos benne, hogy ez az, nézd meg a Google Cloud Project Console-ban. Végül hozzon létre egy újat Imageannotatorclient objektum a Projectid segítségével, és hozzárendeli azt a $ imageannotator változó.

12. A kép tartalmának elemzése

Indítsa el a képet az API-hez az elemzéshez. Most megmutatja az eredményt JSON-nek a képernyőre, de a gyakorlatban értékelheti az eredményeket, és bármilyen módon használhatja őket.

Adja hozzá a következőket, hogy elküldje a képet az API-nak.

 $ image = file_get_contents ($ filepath);
$ Response = $ ImageAnnotator- & GT; Labetection ($ kép);
$ Címkék = $ Response- & gt; Getlabelannotations ();

foreach ($ címkék, mint $ címke) {
echo "& lt; div osztály =" eredmény "& gt;";
$ Eredmény = $ Label- & GT; GetDescription ();
echo $ eredmény. "(" $ Label- & Gt; getscore (). ")";
echo "& lt; / div & gt;";
} 

Ez a benyújtott formanyomtatvány tartalmát a imameannotator végpont és tárolja az eredményt a $ válasz változó. Meghatározza a ligeltection funkció. Használhatja arcfelismerés , logodetection , Texdetection és sok más funkció. Teljes listához, Ellenőrizze itt .

Ezután iterálja a címkék listáját. Ez csak egy példa arra, hogy megmutassa, hogyan kell használni: feldolgozhatja és reagálhat az eredményekre, de szükséged van rá.

13. Az arcok észlelése

Egy másik gyors példa arra, hogy az API milyen erős a arcfelismerés funkció. Ez visszaadja az érzelmi adatokat, valamint a helyadatokat, ahol a képen az arcok vannak. Próbálja ki ezt a kódot, hogy lássam, hogyan működik.

 $ Response = $ imageannotator- & gt; Facedetection ($ kép);
$ Faces = $ Response- & gt; getfaceannotations ();

$ likelihoodname = ['ismeretlen', 'nagyon_unlikely', 'valószínűtlen,
    "Lehetséges", "valószínű", "nagyon");
// var_dump ($ címkék);

foreach ($ arcok, mint $ arc) {
echo "& lt; div osztály =" eredmény "& gt;";
$ harag = $ face- & gt; getagerlikihood ();
Printf ("harag:% s". PHP_EOL, $ LikelihoodName [$ harag]);
$ Joy = $ Face- & Gt; GetjoyLIKIHOOD ();
    Printf ("öröm:% s". php_eol, $ likelihoodname [$ joy]);
$ csúcs = $ face- & gt; getboundingpoly () - & gt; getvertices ();
    $ határok = [];
    foreach ($ csúcsok, mint $ csúcs) {
        $ határok [] = sprintf ('(% d,% d), $ Vertex- & gt; getx (), $ vertex- és gt; gety ());
    }
    Nyomtatás ("határok:". Csatlakozzon (',', $ határok). PHP_EOL);
echo "& lt; / div & gt;";
} 

Elindul a arcfelismerés Az Annotator funkciója és a képen, mint az előző példa. Aztán megkapod a faceannotonons . Használja a válasz súlyokat a gyakoribb nyelven, így láthatja bizonyos érzelmek valószínűségét. Ezt követően azt i iterálja a választ, mint korábban. Ellenőrizze, hogy két lehetséges érzelem, harag és öröm, visszaküldi az eredmények eredményeit. Ez azt is megadja, hogy a határoló dobozok sarkai, amelyek meghatározzák az egyes arcokat.

Ezt a cikket eredetileg a 316. \ t háló , A világ legjobban értékesítő magazinja webes tervezőknek és fejlesztőknek. Vásároljon ki kérdezést 316 itt vagy Iratkozzon fel itt .

Kapcsolódó cikkek:

• Amazing AI eszköz rekonstruálja a képeket, mint a Magic
• 17 Legfontosabb eszközök a Google Analytics-ben
• A legjobb kódszerkesztők