مزید جدید استعمال کے لیے گوگل ویژن API میں کچھ دوسرے پیرامیٹرز اور اختیارات کیا ہیں؟
Google Vision API اعلی درجے کے استعمال کے لیے وسیع پیمانے پر پیرامیٹرز اور اختیارات پیش کرتا ہے، جس سے ڈویلپرز کو تصاویر سے تفصیلی معلومات نکالنے اور ان کی ایپلی کیشنز کو بہتر بنانے کی اجازت ملتی ہے۔ تصاویر کو سمجھنے اور فصل کے اشارے کا پتہ لگانے کے تناظر میں، کئی اضافی پیرامیٹرز اور اختیارات ہیں جن کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ 1. پہلو کا تناسب: فصل کے اشارے کا پتہ لگاتے وقت،
ہم API کے JSON ردعمل سے فصل کے تجویز کردہ علاقے کو کیسے نکال سکتے ہیں؟
Google Vision API کے JSON جواب سے فصل کے تجویز کردہ علاقے کو نکالنے کے لیے، ہمیں جواب کی ساخت اور اس مخصوص فیلڈ کو سمجھنے کی ضرورت ہے جس میں یہ معلومات شامل ہیں۔ API تصاویر کو سمجھنے کے لیے مختلف خصوصیات فراہم کرتا ہے، اور ان میں سے ایک فصل کے اشارے کا پتہ لگانا ہے۔ اس خصوصیت کا مقصد شناخت کرنا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GVAPI گوگل وژن API, تصاویر کو سمجھنا, فصل کے اشارے کا پتہ لگانا, امتحان کا جائزہ
Python میں کراپ اشارے کے فنکشن کے لیے کون سے پیرامیٹرز درکار ہیں؟
Python میں کراپ اشارے کا فنکشن، جو کہ Google Vision API کا ایک حصہ ہے، تصاویر کو سمجھنے اور ان میں ممکنہ فصلوں کا پتہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ درست اور بامعنی نتائج فراہم کرنے کے لیے اس فنکشن کو متعدد پیرامیٹرز کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے۔ اس جواب میں، ہم ان پیرامیٹرز میں سے ہر ایک پر تفصیل سے بات کریں گے۔ 1۔
ہم اپنے ماحول کو کیسے ترتیب دیتے ہیں اور فصل کے اشارے کا پتہ لگانے کا طریقہ استعمال کرنے کے لیے کلائنٹ کی مثال کیسے بناتے ہیں؟
اپنے ماحول کو ترتیب دینے اور Google Vision API میں ڈیٹیکٹ کراپ اشارے کا طریقہ استعمال کرنے کے لیے ایک کلائنٹ مثال بنانے کے لیے، آپ کو کئی مراحل پر عمل کرنے کی ضرورت ہوگی۔ اس عمل میں آپ کے ماحول کو ترتیب دینا، ضروری سافٹ ویئر انحصار کو انسٹال کرنا، آپ کی درخواست کی توثیق کرنا، اور آخر میں اس کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے کلائنٹ کی مثال بنانا شامل ہے۔
گوگل ویژن API میں فصل کے اشارے کا پتہ لگانے کے طریقہ کار کا مقصد کیا ہے؟
گوگل ویژن API میں کراپ کے اشارے کا پتہ لگانے کا طریقہ خودکار طور پر کسی تصویر کے لیے فصل کے اشارے کا پتہ لگانے اور تجویز کرنے کا مقصد پورا کرتا ہے۔ یہ طریقہ کسی تصویر کے بصری مواد کا تجزیہ کرنے اور دلچسپی کے ممکنہ شعبوں کے بارے میں قیمتی معلومات فراہم کرنے کے لیے کمپیوٹر وژن کی جدید تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے جو فصل کاٹنے سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ بنیادی مقصد