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 کی پیروی کرنے کی ضرورت ہوگی۔ اس عمل میں آپ کے ماحول کو ترتیب دینا، ضروری سافٹ ویئر انحصار کو انسٹال کرنا، آپ کی درخواست کی تصدیق کرنا، اور آخر میں API کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے کلائنٹ کی مثال بنانا شامل ہے۔
سب سے پہلے، یقینی بنائیں کہ آپ کے پاس گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم (GCP) پروجیکٹ سیٹ اپ ہے۔ اگر آپ کے پاس نہیں ہے تو GCP کنسول میں ایک نیا پروجیکٹ بنائیں۔ کنسول میں APIs اور خدمات > لائبریری سیکشن میں نیویگیٹ کرکے، "Vision API" تلاش کرکے اور اسے اپنے پروجیکٹ کے لیے فعال کرکے Vision API کو فعال کریں۔
اگلا، آپ کو ضروری سافٹ ویئر انحصار انسٹال کرنے کی ضرورت ہے۔ Vision API مختلف پروگرامنگ زبانوں کے لیے کلائنٹ لائبریریاں فراہم کرتا ہے، بشمول Python، Java، اور Node.js۔ ایک کو منتخب کریں جو آپ کی ضروریات کے مطابق ہو اور اسے اپنے ترقیاتی ماحول میں انسٹال کریں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ Python استعمال کر رہے ہیں، تو آپ اپنے ٹرمینل میں کمانڈ `pip install –upgrade google-cloud-vision` چلا کر گوگل کلاؤڈ ویژن لائبریری انسٹال کر سکتے ہیں۔
مطلوبہ لائبریریوں کو انسٹال کرنے کے بعد، آپ کو Vision API تک رسائی کے لیے اپنی درخواست کی تصدیق کرنی ہوگی۔ اس میں سروس اکاؤنٹ کی اسناد بنانا اور JSON کلیدی فائل حاصل کرنا شامل ہے۔ GCP کنسول میں، APIs & Services > Credentials پر جائیں اور "Create credentials" پر کلک کریں۔ "سروس اکاؤنٹ" کو بطور قسم منتخب کریں، سروس اکاؤنٹ کے لیے ایک نام اور ID فراہم کریں، اور اسے ضروری کردار دیں (جیسے، "کلاؤڈ ویژن API> کلاؤڈ ویژن API صارف")۔ آخر میں، "کی تخلیق کریں" پر کلک کریں، JSON کلید کی قسم کا انتخاب کریں، اور تیار کردہ کلید فائل کو ڈاؤن لوڈ کریں۔
تصدیق کے سیٹ اپ کے ساتھ، اب آپ Vision API کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے ایک کلائنٹ مثال بنا سکتے ہیں۔ کلائنٹ کو مناسب اسناد اور پروجیکٹ ID کے ساتھ شروع کریں۔ مثال کے طور پر، Python میں، آپ مندرجہ ذیل کلائنٹ مثال بنا سکتے ہیں:
python from google.cloud import vision_v1 # Set the path to your JSON key file key_path = '/path/to/your/key.json' # Set the project ID associated with your GCP project project_id = 'your-project-id' # Create a client instance client = vision_v1.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json(key_path)
اب آپ کے پاس ایک کلائنٹ مثال تیار ہے جس کا پتہ لگانے والے فصل کے اشارے کا طریقہ استعمال کریں۔ اس طریقہ کو استعمال کرنے کے لیے، آپ کو API کو ایک تصویری فائل یا تصویر کا URL فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔ ڈیٹیکٹ کراپ اشارے کا طریقہ تصویر کا تجزیہ کرتا ہے اور ممکنہ فصل کے اشارے کے بارے میں معلومات واپس کرتا ہے جو تصویر کی ساخت کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔
یہاں ایک مثال ہے کہ کلائنٹ مثال کے ساتھ ڈیٹیکٹ کراپ اشارے کا طریقہ کیسے استعمال کیا جائے:
python # Load the image file image_path = '/path/to/your/image.jpg' with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Create an image object image = vision_v1.Image(content=content) # Perform the crop hints detection response = client.crop_hints_detection(image=image) # Retrieve the crop hints from the response crop_hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints # Print the bounding polygons of the detected crop hints for hint in crop_hints: print('Bounding Polygon:', hint.bounding_poly) # You can also access other information about the crop hints, such as confidence scores and importance fractions
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 اپنے ماحول کو ترتیب دینے، ضروری انحصار کو انسٹال کرنے، اپنی درخواست کی تصدیق کرنے، اور کلائنٹ کی مثال بنانے کی ضرورت ہے۔ ایک بار سیٹ اپ ہوجانے کے بعد، آپ تصویروں پر کراپ اشارے کا پتہ لگانے کے لیے کلائنٹ کی مثال استعمال کرسکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات فصل کے اشارے کا پتہ لگانا:
- مزید جدید استعمال کے لیے گوگل ویژن API میں کچھ دوسرے پیرامیٹرز اور اختیارات کیا ہیں؟
- ہم API کے JSON ردعمل سے فصل کے تجویز کردہ علاقے کو کیسے نکال سکتے ہیں؟
- Python میں کراپ اشارے کے فنکشن کے لیے کون سے پیرامیٹرز درکار ہیں؟
- گوگل ویژن API میں فصل کے اشارے کا پتہ لگانے کے طریقہ کار کا مقصد کیا ہے؟