L'API Google Vision è uno strumento avanzato di comprensione delle immagini che consente agli sviluppatori di integrare potenti funzionalità di riconoscimento delle immagini nelle loro applicazioni. Fornisce un'ampia gamma di funzionalità, tra cui il rilevamento di oggetti, il riconoscimento facciale, l'estrazione del testo e altro ancora. Per dimostrare la funzionalità dell'API Google Vision, gli sviluppatori possono utilizzare varie librerie e linguaggi di programmazione.
Uno dei linguaggi di programmazione più diffusi utilizzati per interagire con l'API di Google Vision è Python. Python è ampiamente noto per la sua semplicità, leggibilità e ampio supporto di librerie, che lo rendono la scelta ideale per gli sviluppatori. Per accedere all'API Google Vision utilizzando Python, gli sviluppatori possono utilizzare la libreria client Google Cloud ufficiale per Python. Questa libreria fornisce una serie di API di alto livello che semplificano il processo di interazione con l'API, facilitando l'esecuzione di attività come il caricamento di immagini, l'esecuzione di richieste API e il recupero dei risultati.
Ecco un esempio di come utilizzare Google Cloud Client Library for Python per dimostrare la funzionalità dell'API Google Vision:
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
In questo esempio, importiamo innanzitutto i moduli necessari da Google Cloud Client Library for Python. Quindi istanziamo un oggetto client che verrà utilizzato per effettuare richieste API. Successivamente, specifichiamo il file immagine che vogliamo annotare e caricarlo in memoria. Infine, effettuiamo una richiesta API per il rilevamento degli oggetti e recuperiamo gli oggetti rilevati insieme ai relativi punteggi di confidenza.
Oltre a Python, è possibile utilizzare anche altri linguaggi di programmazione come Java, Node.js e Go per interagire con l'API Google Vision. Google fornisce librerie client anche per questi linguaggi, rendendo più semplice per gli sviluppatori integrare l'API nelle loro applicazioni.
Per dimostrare la funzionalità dell'API Google Vision, gli sviluppatori possono utilizzare varie librerie e linguaggi di programmazione. Python, con Google Cloud Client Library for Python, è una scelta popolare grazie alla sua semplicità e all'ampio supporto della libreria. Tuttavia, anche altri linguaggi come Java, Node.js e Go sono supportati dalle librerie client di Google.
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