Google'ın bulut vizyonuna yönelik bir rehber

Makine öğrenme. Derin öğrenme. Doğal dil işleme. Bilgisayar görüşü. Otomasyon. Ses tanıma. Muhtemelen tüm bunları ve son zamanlarda yapay zeka şemsiyesi altında diğerlerini duydunuz. Aslında, alan çok hızlı büyüyor, kesin bir tanımını çivilemek zorlaşıyor. AI, hayatımızın neredeyse her yönünün bir parçası haline geliyor. e-ticaret web siteleri ve telefonunuzu açmak için arama motorları.

Web siteleriniz ve uygulamalarınız API'leri AI'nin gücüne dokunacak şekilde kaldırabilir. AI ajanlarını 'eğitmek zorunda kalmadan, zaten analiz edilen büyük miktarlarda veriden yararlanabilirsiniz. Google, Amazon, IBM ve diğerleri, geliştiricilerin takılması ve AI'yi hemen kullanmaya başlamaları için bitiş noktaları yarattı.

Ön uçta, sesli komutları, chatbot arabirimlerini veya reaktif webgl yaratıcı elemanları bağlayabilirsiniz. Arka uçta, veritabanları hız ve analizi en üst düzeye çıkarmak için akıllı algoritmalar kullanır. API'ler, Tahminlerden toplu eğitime kadar çok çeşitli AI fonksiyonlarından bir soyutlama tabakası sağlayabilir.

Unutmayın, sitenizi daha karmaşık hale getirirseniz, seçiminizi değerlendirdiğiniz çok önemlidir. ağ sağlayıcısı hizmet verebileceğinden emin olmak için servis. Sıfırdan bir site yapmak? Sürecin bir üst ile basitleştirmeyi düşünün Web Sitesi Oluşturucu . Ve eğer yeni bir şey yaratıyorsan tasarım sistemi , iyi tutmak önemlidir ve iyi durumda Bulut depolama .

• Google'ın web araçlarına bir rehber

Bilgisayar vizyonu nedir?

Bilgisayar vizyonu, görüntülerden bilgi çıkaran yapay sistemlerin çalışması ve oluşturulmasıdır. Ayrıca vizyonun kendisinin mekanik sistemini de kapsar. Tanıma açısından, bir görüntünün veya görüntü serisinin içeriğini (video dahil) analiz etme ve belirleme işlemidir. Bu, tıbbi taramalar, fotoğraflar, 360 derecelik video ve hayal edebileceğiniz hemen hemen her türlü görüntüyü içerebilir.

AI-Powered Bilgisayar Görüşü:

• İçeriği tanımlayın, etiketleyin ve sınıflandırın
• Yüzleri ve duyguları tespit etmek
• Gözlük ve şapkalar gibi şapkaları tanır
• Merkezi, binaları ve yapıları tanımlayın
• Renk verileri, kalite ve çözünürlük gibi piksel düzeyinde bilgilerinizi değerlendirin
• Popüler logoları tanır
• Metni tanımlayın ve okuyun
• Potansiyel olarak uygunsuz görüntüleri tanımlayın

Google'ın Bulut Görme API'siyle Bilgisayar Görüşü

Vizyon API'leri için birçok seçenek var ama Google'ın bulut görüş API'sini kullanıyor olacağız. Google, doğal dil işleme, ses tanıma, derin öğrenme ve vizyon dahil birçok AI API'sine ev sahipliği yapar.

Cloud Vision API, sitelerinizin ve uygulamaların bir resimde ne olduğunu anlayabilmelerini sağlar. İçeriği kategorilere dönüştürecek, gördüğü her şeyi etiketleyecektir. Aynı zamanda bir güven puanı sağlar, bu yüzden bir görüntüde olduğuna inandığı şeyin gerçekte göründüğünün ne kadar olası olduğunu biliyorsunuz. AR veya video uygulamalarındaki kamera girişi ile ilgili akıllıca etkileşime geçmek için bunu kullanabilirsiniz. Görme engelli olanlara yardımcı olacak araçlar oluşturabilirsiniz. Turistler için binaların veya yer işaretlerini belirlemeye yardımcı olmak için asistanlar yaratabilirsiniz. İmkanlar sonsuzdur.

01. Bir bulut projesi kurun

Daha önce Google'ın API'lerini kullandıysanız, bu ilk adımlardan bazıları tanıdık olacaktır. Diğer Google hizmetlerinde olduğu gibi, bir bulut projesi kurmanız gerekir. Gitmek Google Cloud Platform Konsolu ve yeni bir proje oluşturun veya mevcut olanı seçin. Google'ın hizmetlerinin çoğu gibi, Cloud Vision API'si bir sürü API isteği yapmaya başlayana kadar kullanımı ücretsizdir. API'yi etkinleştirdiğinizde fatura bilgilerine girmeniz gerekebilir, ancak bu düşük bir istek hacminde şarj edilmez ve test işleminden sonra hizmetleri kaldırabilirsiniz.

02. Bulut Görüş API'sini Etkinleştir

Göz at API Kütüphanesi ve projeniz için bulut görüş API'sini seçin.

Etkinleştirildiğinde, biraz yeşil bir çek ve 'API etkin' mesajı yanında görmelisin.

03. Bir servis hesabı oluşturun

Sonra ayarlaman gerekecek hizmet hesabı . API'yi yarattığınız bir web hizmeti olarak düşünün. Tipik bir hizmet gibi kullanımı ayarlayacağımız için, bu en iyi uygulama. Aynı zamanda kimlik doğrulama akışıyla en iyi şekilde çalışır.

04. Özel Anahtar İndir

API etkin ve bir hizmet hesabı ile bir projeye sahip olduğunuzda, özel anahtarınızı bir JSON dosyası olarak indirebilirsiniz. Dosyanın yerini not alın, böylece bir sonraki adımda kullanabilirsiniz.

İlk birkaç adımda herhangi bir probleminiz varsa, Hızlı bir başlangıç ​​kılavuzu Bu, JSON anahtarının indirilmesiyle yardımcı olur ve biter.

05. Çevre değişkenini ayarlayın

Ayarlamanız gerekiyor Google_Application_Credentials Çevresel değişken, bu nedenle API çağrılarımızla erişilebilir. Bu, sadece indirdiğiniz JSON dosyasına işaret eder ve her seferinde yolu yazmanız için sizi kaydeder. Yeni bir terminal penceresi açın ve kullanın ihracat Gibi komut:

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

Değiştirmek [Kullanıcı adı] kullanıcı adınızla. Özel anahtar dosyasının sakladığınız yerdeki yolun doğru olduğundan emin olun. Değiştirmek [dosya adı] Özel anahtar dosyanızla ve dosyanızın yolunu kullanın.

Windows'ta, aynı şeyi komut satırı üzerinden yapabilirsiniz, şöyle:

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

Not: Terminal veya konsol pencerenizi kapatırsanız, değişkeni tekrar ayarlamak için tekrar çalıştırmanız gerekebilir. Bunu kısa bir süre sonra PHP kodumuza ekleyeceğiz, bu yüzden tekrar endişelenmenize gerek yok.

06. API'ye bir arama yapın

Şimdi bulut vizyon API'sine kazmaya hazırsınız. API'nin hızlı testlerini yapmak için curl kullanacaksınız. Bu yöntemi de kodunuzdan da kullanabilirsiniz.

Kıvrılma istekleri, PHP, Python veya düğümün olup olmadığı çoğu dilde yapılabilir. Bu şekilde, çağrıları doğrudan komut satırında yapabilirsiniz veya sonucu seçiminizin dilinde bir değişkene atayabilirsiniz. Curl kullanarak bazı hızlı ipuçları bulun İşte .

İsteğinin ayrıntılarını tutmak için basit bir JSON dosyası oluşturun. Bunu aramak google_vision.json . Terminal komutlarını çalıştırmak istediğiniz yere yerel olarak saklayın.

 {
 "Talepler": [
    {
      "Resim": {
      "kaynak":{
      "imageuri":
      "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/93/golden_retriever_carlos_%2810581910556%29.jpg"
         }
     }
       "özellikleri": [{
         "Tip": "Type_unSpecified",
         "MaxResults": 50
     }
       {
         "Tipi": "Landmark_Detection",
         "MaxResults": 50
     }
       {
         "Tip": "Face_Detection",
         "MaxResults": 50
     }
       {
         "Tip": "Label_Detection",
         "MaxResults": 50
     }
       {
         "Tip": "Text_Detection",
         "MaxResults": 50
     }
       {
         "Tip": "Safe_search_detection",
         "MaxResults": 50
     }
       {
         "Tipi": "Image_Properties",
         "MaxResults": 50
     }
    ]
   }
  ]
} 

Yukarıdaki kodda, yüz algılama ve dönüm noktası algılama dahil olmak üzere, kullanılacak belirli API özelliklerinin yanı sıra analiz edilecek bir görüntü belirtiniz. Safe_search_detection Görüntünün güvenli olup olmadığını bilmek için mükemmeldir ve hangi kategoride yetişkin içerik veya şiddet gibi. Image_Properties Size renkleri ve piksel düzeyinde ayrıntılarını anlatır.

Curl komutunu yürütmek için, terminalinizde veya komut satırı arayüzünüzde aşağıdakileri girin.

 CURL -X Post-H "Yetkilendirme: Taşıyıcı" $ (GCOUD Authing Uygulaması-Varsayılan Baskı-Erişim-Okar) -H "İçerik türü: Uygulama / JSON; Charset = UTF-8" --Data-Binary @ google_vision.json "https://vision.googleapis.com/v1/images:Antate" & gt; Sonuçlar 

Kullanarak & gt; Sonuçlar Sözdizimi, sonuçları sizin için sonuç olarak adlandırılan yeni bir dosyada saklarsınız. URL'yi API'ye ( "https://vision.googleapis.com/v1/images:Antate" ) ve JSON verilerinizi dahil et İLETİ ona.

API'yi etkinleştirmek veya erişime izin vermek için bunu ilk kullandığınızdan istenebilir. Cevap ver Evet ya da y'ye ve JSON'u iade etmelidir.

Sonuç dosyasını açarsanız, JSON veri sonuçlarını Vision API isteğinden alırsınız. İşte bir snippet:

{
  "tepkiler": [
    {
      "Labelannotations": [
        {
          "Orta": "/ m / 0bt9lr",
          "Açıklama": "Köpek",
          "Puan": 0.982986,
          "Topicality": 0.982986
        }
        {
          "Orta": "/ m / 01T032",
          "Açıklama": "Golden Retriever",
          "Puan": 0.952482,
          "Topicality": 0.952482
        }
        {
... 

Hemen çok faydalı sonuçlar görüyorsunuz. Altında etiket Düğüm, görüntünün bir "köpek" ve bir "Golden Retriever" içerdiği bir yüzde 95 maçla maçın yüzde 98'i görebilirsiniz! AI, bir "burun" da dahil olmak üzere görüntünün içeriğini ve diğer ayrıntıların içeriğini ve muhtemelen bir "spor köpeği" olduğu gerçeği tanımlamıştır.

Bu, zaten eğitilmiş Google Vision AI sistemi nedeniyle sizin tarafınızdan eğitim gerektirmedi. Sonuçları tarama, önerilen mahsul bölgelerinden her şeyi göreceksiniz - görüntüleri nesnelere otomatik kırpma için - renkler ve içerik de dahil olmak üzere görüntülerde olanların inanılmaz detaylarına kadar. API'nin ne kadar güçlü olduğunu görmek için diğer resimlerle deneyin.

Kullanacağımız aramaları test etmek için bu yöntemi kullanmaya devam edebilirsiniz. Ayrıca, tercih ettiğiniz bir dilde yerel bir SDK kurabilir ve uygulamanıza entegre edebilirsiniz.

07. İstemci Kütüphanesini Yükle

Daha sonra API'yı projelerinize nasıl entegre edeceğinizi göstermek için basit bir web tabanlı uygulama yapacaksınız.

Entegrasyonu kolaylaştırmak için çeşitli dillerde mevcut bir dizi SDK var. Bu bir sonraki bölüm için PHP SDK'ını kullanacaksınız. Farklı bir dile giren kodu tweak yapmak istiyorsanız, SDK'ların büyük bir kaynağı var. İşte .

Yerel veya uzak sunucunuzda ayarlanmış bir proje klasörü olduğundan emin olun. Zaten sahip değilseniz, besteci alın ve proje klasörünüze yükleyin. İsteğe bağlı olarak, zaten global olarak yüklü bir kompozisyon olabilir ve bu da iyi.

Cloud Vision SDK için satıcı dosyalarını yüklemek için aşağıdaki besteci komutunu çalıştırın.

 PHP -R "Kopyala ('https://getcomposer.org/Installer', 'besteci-setup.php');"
PHP -R "if (hash_file ('sha384', 'besteci-setup.php') === '93B54496392C0627746 70AC18B134C3B3A95E5A5E5C8
F1A9F115F203B75BF9A129D5DAA8BA6A13E2CC8A1DA080
6388A8 ') {Echo' Installer doğrulandı '; } else {echo 'yükleyici bozuk'; Unlink ('besteci-setup.php'); } echo php_eol; "
php besteci-setup.php
PHP -R "Unlink ('besteci-setup.php');"
PHP Composer.Phar Google / Cloud-Vision gerektirir 

Besteci, proje klasörünüzde bir satıcı klasörü yapar ve tüm bağımlılıkları sizin için yükler. Bunu ayarlamaya sıkışıp PHP kullanmak istiyorsanız, bunu kontrol edebilirsiniz. Besteci kaynağını yükleme .

08. Yeni bir dosya oluştur

Proje klasörünüzde yeni bir PHP dosyası oluşturun. Yukarı ayarlar, ancak hızlı test için görüntü yüklemek için basit bir HTML formu ekleyin. İşte formu içeren bir örnek PHP dosyası:

 & lt;! DOCTYPE HTML & GT;
& lt; html & gt;
& lt; head & gt;
& lt; unvanı ve GT; NET - bilgisayar vizyonu eğitimi & lt; / unvan & gt;
/ head & gt;
& lt; vücut ve gt;
& lt; form eylem = "index.php" enctype = "Multipart / Form-Veri" yöntemi = "POST" & GT;
& lt; h1 & gt; Görüntüyü Seç-LT; / H1 & GT;
& lt; giriş türü = "dosya" name = "dosya" & gt; & lt; br / & gt;
& lt; giriş türü = "Gönder" değeri = "Resmi Yükle" NAME = "Gönder" & GT; & lt; br / & gt;
& lt; / form & gt;
& lt; div sınıf = "sonuçlar" & gt;
PHP?
// PHP kodu buraya gidiyor //
Eğer (! isset ($ _ post ['Gönder']))) {Die (); }
? & gt;
& lt; / div & gt;
& lt; / body & gt;
& lt; / html & gt; 

Kod, bir form ve PHP kodu için bir yer tutucu içeren bir temel HTML dosyası içerir. Kod, formdan gönderilen görüntünün varlığını kontrol etmeye başlar. Henüz gönderilmezse, hiçbir şey yapmaz.

09. Resmi saklayın

Çevrimiçi görüntüleri veya sisteminizde göstermeyi tercih ederseniz, bu adımı atlayın. Görüntüleri işlemek istiyorsanız, seçili görüntüyü kaydetmek için bu kodu ekleyin.

 // Resmi Kaydet
$ filepath = $ _Files ["dosya"] ["name"];
if (move_uploaded_file ($ _ dosyaları ["dosya"] ["tmp_name"], $ filepath)) {
echo "& lt; p & gt;. $ filepath." Style = 'Genişlik: 400px; Yükseklik: Otomatik;' / / & gt; ";
} Başka {
echo "hata!";
} 

10. Ortam değişkeni ekleyin

Ayarlamanız gerekiyor Google_Application_Credentials kimlik doğrulaması için değişken. PHP'de kullanıyoruz put Bir ortam değişkeni ayarlamak için komut. PHP kodunuzdaki bu kodu ekleyin:

 PUTENV ('Google_Application_Credentials = / Kullanıcılar / RichardMattka / İndirme / Vizyon Eğitimi 1-0F464A9A0F7B.JSON'); 

Yol ve dosya adını JSON özel anahtar dosyanıza yerleştirin.

11. Kütüphaneyi ekleyin

Kütüphaneyi ekleyin ve başlat Lanet kodunuzdaki sınıf. Bu kodu daha sonra ekleyin:

 __dir__ gerektirir. '/vendor/autoload.php';
Google \ Cloud \ Vision \ V1 \ ImageAndOtatorClient'i kullanın;
$ ProjtajID = 'Vizyon-Öğretici-1';
$ ImageAndotator = New ImageAnnotatorClient ([
    'ProjectID' = & gt; $ proje
]); 

Satıcı Autoload gerektirerek başlayın. Bu, bağımlılıklarınızı gerektirdiğinde Python veya düğümde benzer. İthal etmek İmageannotatorclient sonraki, sınıfı kullanmak için. Tanımla çıkıntı . Bunun ne olduğundan emin değilseniz, Google Cloud proje konsolunuzda bakın. Sonunda yeni bir yarat İmageannotatorclient Projemizi kullanarak nesne ve atayın $ ImageAndotator değişken.

12. Görüntü içeriğini analiz edin

Görüntüyü analiz için API'ye göndermeye başlayın. Sonucu şimdilik ekrana json olarak göstereceksiniz, ancak pratikte sonuçları değerlendirebilir ve istediğiniz şekilde kullanın.

Görüntüyü API'ye göndermek için aşağıdakileri ekleyin.

 $ Image = File_Get_Contents ($ filepath);
$ Yanıt = $ ImageAndOtator- & GT; LabelDetection ($ Image);
$ etiketler = $ yanıt- & gt; getLabelannotations ();

foreach ($ etiket olarak $ etiket) {
echo "& lt; div class = '' ve gt";
$ Sonuç = $ etiket- & gt; getDescription ();
echo $ sonuç. "(". $ etiket- & gt; getScore (). ")";
echo "& lt; / div & gt;";
} 

Bu, içeriği sunulan formdan imageannotator son nokta ve sonucu depolamak $ cevap değişken. Bunu belirtir etiketleme özellik. Ayrıca kullanabilirsin yüz tanıma , logodetection , textdetection ve diğer birçok işlev. Tam bir liste için, burayı kontrol et .

Sonra, etiketlerin listesini doldurun. Bu sadece nasıl kullanılacağını göstermek için bir örnektir: İşi yapabilir ve ihtiyacınız olan sonuçlara tepki verebilirsiniz.

13. Yüzleri algıla

API'nin ne kadar güçlü olduğu konusunda bir başka hızlı örnek yüz tanıma işlevi. Bu, duygu verilerinin yanı sıra, yüzlerin bulunduğu yerdeki yerdeki konum bilgilerini yanı sıra iade edecektir. Nasıl çalıştığını görmek için bu kodu deneyin.

 $ Tepki = $ ImageAndotator- & Gt; FacEdection ($ Image);
$ Faces = $ Yanıt- & GT; getfaaceannotations ();

$ likelihoodname = ['unknown', 'very_unlikely', 'olası değil',
    'Mümkün', 'muhtemel', 'çok_likel olarak'];
// var_dump ($ etiket);

foreach ($ yüze kadar yüzler) {
echo "& lt; div class = '' ve gt";
$ anger = $ face- & gt; getangerlikeliyas ();
printf ("öfke:% s". php_eol, $ likelihoodname [$ öfke]);
$ joy = $ face- & gt; getjoylikelihood ();
    printf ("sevinç:% s". php_eol, $ likelihoodname [$ sevinç]);
$ vertices = $ face- & gt; getboundingpoly () - ve gt; getBverler ();
    $ sınırlar = [];
    foreach ($ vertix olarak $ vertix) {
        $ sınırlar [] = sprintf ('(% d,% d)', $ vertx- & gt; getx (), $ vertex- & gt; gety ());
    }
    baskı ('sınırlar:'. Katıl (',', $ sınırlar). php_eol);
echo "& lt; / div & gt;";
} 

Kullanarak başlıyorsunuz yüz tanıma Annotatörün işlevi ve önceki örnek gibi görüntüye geçer. O zaman alırsın faceannotiatons . Daha yaygın dilde bir dizi yanıt ağırlığı kullanıyorsunuz, böylece belirli duyguların olasılığını görebilirsiniz. Bunu takiben, daha önce olduğu gibi cevabı yineleyin. Bunların sonuçlarını iade eden birkaç olası duygu, öfke ve neşeden ikisini kontrol edersiniz. Bu aynı zamanda size bulunan her yüzü tanımlayan sınırlayıcı kutuların köşelerini de verir.

Bu makale başlangıçta 316'da yayınlandı. ağ , dünyanın web tasarımcıları ve geliştiricileri için en çok satan dergisi. Sayı 316 burada satın al veya abone olun .

İlgili Makaleler:

• Şaşırtıcı AI aracı, sihir gibi fotoğrafları yeniden oluşturur
• Google Analytics'te 17 En İyi Araçlar
• En iyi kod editörleri