আপনি Apigee Edge ডকুমেন্টেশন দেখছেন।
Apigee X ডকুমেন্টেশনে যান । তথ্য
সংস্করণ: 1.4.1
মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে ছবিতে বিষয়বস্তু এবং পাঠ্য আবিষ্কার করুন।
এই বিষয়বস্তু কনফিগার এবং এই এক্সটেনশন ব্যবহার করার জন্য রেফারেন্স প্রদান করে. একটি API প্রক্সি থেকে এই এক্সটেনশনটি ব্যবহার করার আগে, আপনাকে অবশ্যই:
আপনার পরিষেবা অ্যাকাউন্টের জন্য ক্লাউড ভিশন API সক্ষম করুন ৷
আপনি যদি আপনার চিত্রগুলির উত্স হিসাবে ক্লাউড স্টোরেজ ব্যবহার করেন তবে আপনাকে Google ক্লাউড স্টোরেজ এক্সটেনশন রেফারেন্সে বর্ণিত হিসাবে ক্লাউড স্টোরেজে এই এক্সটেনশনের অ্যাক্সেস মঞ্জুর করতে হবে।
যখন আপনার কাছে একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্ট থাকে যার ক্লাউড ভিশন (এবং ক্লাউড স্টোরেজ, যদি আপনি এটি ব্যবহার করেন), পরিষেবা অ্যাকাউন্টের জন্য একটি কী তৈরি করতে GCP কনসোল ব্যবহার করুন ৷
কনফিগারেশন রেফারেন্স ব্যবহার করে এক্সটেনশন যোগ এবং কনফিগার করার সময় ফলাফল কী JSON ফাইলের বিষয়বস্তু ব্যবহার করুন।
ক্লাউড ভিশন সম্পর্কে
গুগল ক্লাউড ভিশন এপিআই ছবি বিশ্লেষণ করতে মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে। আপনি API-এর জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষিত করতে পারেন যাতে বিল্ট-ইন মডেলটি ব্যবহার বা ব্যবহার করা যায় ।
অন্তর্নির্মিত মডেল ব্যবহার করে, ক্লাউড ভিশন ছবিগুলিকে "স্কাইস্ক্র্যাপার", সেলবোট", "সিংহ" বা "আইফেল টাওয়ার" এর মতো বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করে৷ এটি চিত্রগুলির মধ্যে বস্তু, মুখ, লোগো এবং ল্যান্ডমার্ক সনাক্ত করে এবং এর মধ্যে থাকা শব্দগুলি সনাক্ত করে৷ ছবি
নমুনা
নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি ব্যাখ্যা করে কিভাবে ক্লাউড ভিশন এক্সটেনশন ক্রিয়াগুলির জন্য এক্সটেনশনকলআউট নীতি ব্যবহার করে সমর্থন কনফিগার করতে হয়৷
লেবেল সনাক্ত করুন
নিম্নলিখিত উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectLabels
অ্যাকশনটি image_uri
এ চিত্রটি পায় এবং বিশ্লেষণের জন্য ক্লাউড ভিশন API-এ পাঠায়। API চিত্রটি পরীক্ষা করবে এবং চিত্রের সামগ্রীতে কোন লেবেল প্রযোজ্য তা নির্ধারণ করবে।
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<ConnectorCallout async="false" continueOnError="true" enabled="true" name="Cloud-Vision-Extension">
<DisplayName>Cloud Vision Extension</DisplayName>
<Connector>cloud-vision-extension-example</Connector>
<Action>detectLabels</Action>
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "gs://cloud-vision-example/empire-state-building.jpg"
}
]]></Input>
<Output>vision.labels.retrieved</Output>
</ConnectorCallout>
নিম্নলিখিত অ্যাসাইন মেসেজ নীতি প্রতিক্রিয়া পেলোড বরাদ্দ করতে এক্সটেনশনের প্রতিক্রিয়া সংরক্ষণ করে ভেরিয়েবলের মান ব্যবহার করে।
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<AssignMessage async="false" continueOnError="false" enabled="true" name="Get-Image-Labels">
<DisplayName>Get Image Labels</DisplayName>
<AssignTo type="response" createNew="false"/>
<Set>
<Payload contentType="application/json">{vision.labels.retrieved}</Payload>
</Set>
</AssignMessage>
একটি খুব উঁচু বিল্ডিং সহ একটি শহুরে এলাকার একটি চিত্র দেওয়া হলে, আপনি নিম্নলিখিতগুলির মতো একটি প্রতিক্রিয়া পেতে পারেন:
{
"labels": [
{
"locations": [
],
"properties": [
],
"mid": "/m/0j_s4",
"locale": "",
"description": "metropolitan area",
"score": 0.9868549704551697,
"confidence": 0,
"topicality": 0.9868549704551697,
"boundingPoly": null
},
{
"locations": [
],
"properties": [
],
"mid": "/m/079cl",
"locale": "",
"description": "skyscraper",
"score": 0.966157853603363,
"confidence": 0,
"topicality": 0.966157853603363,
"boundingPoly": null
}
]
}
পাঠ্য সনাক্ত করুন
নিচের উদাহরণে, এক্সটেনশন detectText
অ্যাকশন image_uri
এ ছবিটি পায় এবং বিশ্লেষণের জন্য ক্লাউড ভিশন এপিআই-এ পাঠায়। এপিআই চিত্রটি পরীক্ষা করবে, চিত্রের পাঠ্য সনাক্ত করবে।
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<ConnectorCallout async="false" continueOnError="true" enabled="true" name="Cloud-Vision-Text">
<DisplayName>Cloud Vision Text</DisplayName>
<Connector>cloud-vision-extension-example</Connector>
<Action>detectText</Action>
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "gs://cloud-vision-example/parking-signs1.jpg"
}
]]></Input>
<Output>vision.text.retrieved</Output>
</ConnectorCallout>
নিম্নলিখিত অ্যাসাইন মেসেজ নীতি প্রতিক্রিয়া পেলোড বরাদ্দ করতে এক্সটেনশনের প্রতিক্রিয়া সংরক্ষণ করে ভেরিয়েবলের মান ব্যবহার করে।
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<AssignMessage async="false" continueOnError="false" enabled="true" name="Get-Image-Text">
<DisplayName>Get Image Text</DisplayName>
<AssignTo type="response" createNew="false"/>
<Set>
<Payload contentType="application/json">{vision.text.retrieved}</Payload>
</Set>
</AssignMessage>
একটি পার্কিং লগে চিহ্ন সম্বলিত একটি চিত্র দেওয়া হলে, আপনি নিম্নলিখিতগুলির মতো একটি প্রতিক্রিয়া পেতে পারেন:
{
"text": [
{
"locations": [
],
"properties": [
],
"mid": "",
"locale": "en",
"description": "RESERVED\nVISITORPARKING\nPARKING\nONLY>\n$150 FINE\n",
"score": 0,
"confidence": 0,
"topicality": 0,
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 64,
"y": 56
},
{
"x": 378,
"y": 56
},
{
"x": 378,
"y": 218
},
{
"x": 64,
"y": 218
}
]
}
},
{
"locations": [
],
"properties": [
],
"mid": "",
"locale": "",
"description": "RESERVED",
"score": 0,
"confidence": 0,
"topicality": 0,
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 243,
"y": 56
},
{
"x": 378,
"y": 56
},
{
"x": 378,
"y": 84
},
{
"x": 243,
"y": 84
}
]
}
}
]
}
কর্ম
লেবেল সনাক্ত করুন
নির্দিষ্ট চিত্রের মধ্যে সত্তা সম্পর্কে তথ্য সনাক্ত করে এবং বের করে। শনাক্ত করা সত্ত্বাগুলি একটি বিস্তৃত শ্রেণীতে বিস্তৃত। উদাহরণস্বরূপ, বস্তু, অবস্থান, কার্যকলাপ, প্রাণীর প্রজাতি, পণ্য এবং আরও অনেক কিছু সনাক্ত করতে এই ক্রিয়াটি ব্যবহার করুন।
এছাড়াও, ক্লাউড ভিশন API ডকুমেন্টেশন দেখতে ভুলবেন না।
পরামিতি অনুরোধ
প্যারামিটার | বর্ণনা | টাইপ | ডিফল্ট | প্রয়োজন |
---|---|---|---|---|
image_uri | ছবির উৎস। এটি ইন্টারনেট বা Google ক্লাউড স্টোরেজ থেকে হতে পারে (ফর্ম্যাট: gs://bucketname/filename )। যদি উৎসটি Google ক্লাউড স্টোরেজ হয়, তাহলে ছবির ফাইলটি অবশ্যই সর্বজনীন হতে হবে। | স্ট্রিং | কোনোটিই নয়। | হ্যাঁ। |
সিনট্যাক্স
<Input><![CDATA[{
"image_uri" : "uri-of-image-to-analyze"
}
]]></Input>
উদাহরণ
নিম্নলিখিত উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectLabels
অ্যাকশন বিশ্লেষণের জন্য নির্দিষ্ট চিত্রটিকে Vision API-এ পাঠায়।
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "gs://cloud-vision-example/empire-state-building.jpg"
}
]]></Input>
প্রতিক্রিয়া
লেবেলগুলির একটি labels
অ্যারে সমন্বিত একটি বস্তু যা চিত্রের মধ্যে সনাক্ত করা সত্তাগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে৷ আরও জানতে, লেবেল সনাক্ত করুন দেখুন।
পাঠ্য সনাক্ত করুন
নির্দিষ্ট চিত্র থেকে পাঠ্য সনাক্ত করে এবং বের করে।
পরামিতি অনুরোধ
প্যারামিটার | বর্ণনা | টাইপ | ডিফল্ট | প্রয়োজন |
---|---|---|---|---|
image_uri | ছবির উৎস। এটি ইন্টারনেট বা Google ক্লাউড স্টোরেজ থেকে হতে পারে (ফর্ম্যাট: gs://bucketname/filename )। যদি উৎসটি Google ক্লাউড স্টোরেজ হয়, তাহলে ছবির ফাইলটি অবশ্যই সর্বজনীন হতে হবে। | স্ট্রিং | কোনোটিই নয়। | হ্যাঁ। |
সিনট্যাক্স
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "uri-of-image-to-analyze"
}
]]></Input>
উদাহরণ
নিম্নলিখিত উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectText
অ্যাকশন বিশ্লেষণের জন্য নির্দিষ্ট চিত্রটিকে Vision API-এ পাঠায়।
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "gs://cloud-vision-example/parking-signs1.jpg"
}
]]></Input>
প্রতিক্রিয়া
পাঠ্যের একটি text
বিন্যাস ধারণকারী একটি বস্তু সনাক্ত করা হয়েছে। আরও জানতে, লেবেল সনাক্ত করুন দেখুন।
কনফিগারেশন রেফারেন্স
আপনি API প্রক্সিগুলিতে ব্যবহারের জন্য এই এক্সটেনশনটি কনফিগার এবং স্থাপন করার সময় নিম্নলিখিতগুলি ব্যবহার করুন৷ Apigee কনসোল ব্যবহার করে একটি এক্সটেনশন কনফিগার করার ধাপগুলির জন্য, একটি এক্সটেনশন যোগ করা এবং কনফিগার করা দেখুন।
সাধারণ এক্সটেনশন বৈশিষ্ট্য
নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রতিটি এক্সটেনশনের জন্য উপস্থিত রয়েছে।
সম্পত্তি | বর্ণনা | ডিফল্ট | প্রয়োজন |
---|---|---|---|
name | আপনি এক্সটেনশনের এই কনফিগারেশনের নাম দিন। | কোনোটিই নয় | হ্যাঁ |
packageName | Apigee Edge দ্বারা প্রদত্ত এক্সটেনশন প্যাকেজের নাম। | কোনোটিই নয় | হ্যাঁ |
version | যে এক্সটেনশন প্যাকেজ থেকে আপনি একটি এক্সটেনশন কনফিগার করছেন তার সংস্করণ নম্বর। | কোনোটিই নয় | হ্যাঁ |
configuration | আপনি যে এক্সটেনশনটি যোগ করছেন তার জন্য নির্দিষ্ট কনফিগারেশন মান। এই এক্সটেনশন প্যাকেজের বৈশিষ্ট্য দেখুন | কোনোটিই নয় | হ্যাঁ |