আপনি Apigee Edge ডকুমেন্টেশন দেখছেন।
Apigee X ডকুমেন্টেশন দেখুন। তথ্য
ভার্সন: 2.0.0
মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে ছবিতে থাকা কন্টেন্ট ও টেক্সট খুঁজে দেখুন।
এই এক্সটেনশন কনফিগার ও ব্যবহার করার জন্য এই কন্টেন্ট রেফারেন্স প্রদান করে। API প্রক্সি থেকে এই এক্সটেনশন ব্যবহার করার আগে, আপনাকে অবশ্যই:
আপনার পরিষেবা অ্যাকাউন্টের জন্য Cloud Vision API চালু করুন।
আপনি যদি নিজের ছবির সোর্স হিসেবে Cloud Storage ব্যবহার করেন, তাহলে আপনাকে Google Cloud Storage এক্সটেনশন রেফারেন্সে বর্ণিত Cloud Storage-এ এই এক্সটেনশনের অ্যাক্সেসও দিতে হবে।
আপনার কাছে এমন একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্ট থাকলে, যেটির Cloud Vision (এবং আপনি ব্যবহার করলে Cloud Storage)-এর জন্য অনুমতি আছে, পরিষেবা অ্যাকাউন্টের জন্য কী তৈরি করতে Google Cloud Console ব্যবহার করুন।
কনফিগারেশন রেফারেন্স ব্যবহার করে এক্সটেনশন যোগ ও কনফিগার করার সময়, ফলাফল হিসেবে প্রাপ্ত কী JSON ফাইলের কন্টেন্ট ব্যবহার করুন।
Cloud Vision সম্পর্কে
Google Cloud Vision API ছবি বিশ্লেষণ করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে। API ব্যবহার করার জন্য আপনি মডেলকে ট্রেনিং দিতে পারেন অথবা বিল্ট-ইন মডেল ব্যবহার করতে পারেন।
বিল্ট-ইন মডেল ব্যবহার করে, Cloud Vision ছবিগুলিকে "গগনচুম্বী অট্টালিকা", "পালতোলা নৌকা", "সিংহ" বা "আইফেল টাওয়ার"-এর মতো বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করে। এটি ছবির মধ্যে থাকা অবজেক্ট, মুখ, লোগো ও ল্যান্ডমার্ক শনাক্ত করে এবং ছবির মধ্যে থাকা শব্দ খুঁজে পায়।
নমুনা
ExtensionCallout নীতি ব্যবহার করে Cloud Vision এক্সটেনশন অ্যাকশনের জন্য সহায়তা কীভাবে কনফিগার করতে হয় তা নিম্নলিখিত উদাহরণ থেকে বোঝা যায়।
লেবেল শনাক্ত করা
নিচের উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectLabels অ্যাকশন image_uri-এ থাকা ছবিটি পায় এবং সেটি বিশ্লেষণের জন্য Cloud Vision API-তে পাঠায়। API ছবিটি পরীক্ষা করে দেখবে এবং নির্ধারণ করবে যে ছবির কন্টেন্টের ক্ষেত্রে কোন লেবেল প্রযোজ্য।
<?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, এক্সটেনশনের উত্তরে সেভ করা ভেরিয়েবলের ভ্যালু ব্যবহার করে উত্তর পেলোড অ্যাসাইন 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>
কোনও ছবিতে যদি খুব উঁচু বিল্ডিং সহ শহরাঞ্চল দেখানো হয়, তাহলে আপনি এই ধরনের উত্তর 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
}
]
}
টেক্সট শনাক্ত করা
নিচের উদাহরণে, এক্সটেনশন detectText অ্যাকশনটি image_uri-এ থাকা ছবিটি পায় এবং সেটি বিশ্লেষণের জন্য Cloud Vision API-তে পাঠায়। API ছবিটি পরীক্ষা করে দেখবে এবং ছবির টেক্সট শনাক্ত 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, এক্সটেনশনের উত্তরে সেভ করা ভেরিয়েবলের ভ্যালু ব্যবহার করে উত্তর পেলোড অ্যাসাইন 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>
পার্কিং লটে সাইন সহ একটি ছবি দেওয়া হলে, আপনি নিম্নলিখিত ধরনের উত্তর 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
}
]
}
}
]
}
ক্রিয়াসমূহ
detectLabels
নির্দিষ্ট ছবির মধ্যে থাকা এন্টিটি সম্পর্কে তথ্য শনাক্ত ও এক্সট্র্যাক্ট করে। শনাক্ত করা এন্টিটি বিভিন্ন ধরনের বিভাগের মধ্যে বিস্তৃত। যেমন, এই অ্যাকশন ব্যবহার করে কোনও বস্তু, লোকেশন, অ্যাক্টিভিটি, পশুর প্রজাতি, প্রোডাক্ট ও আরও অনেক কিছু শনাক্ত করুন।
এছাড়াও, Cloud Vision API ডকুমেন্টেশন দেখতে ভুলবেন না।
অনুরোধের প্যারামিটার
| প্যারামিটার | বিবরণ | ধরন | ডিফল্ট | প্রয়োজনীয় |
|---|---|---|---|---|
| image_uri | ছবির সোর্স। এটি ইন্টারনেট বা Google Cloud Storage থেকে হতে পারে (ফর্ম্যাট: gs://bucketname/filename)। সোর্স Google Cloud Storage হলে, ছবির ফাইলটি অবশ্যই সর্বজনীন হতে হবে। |
স্ট্রিং | কোনওটিই নয়। | হ্যাঁ। |
সিন্ট্যাক্স
<Input><![CDATA[{
"image_uri" : "uri-of-image-to-analyze"
}
]]></Input>
উদাহরণ
নিচের উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectLabels অ্যাকশন, নির্দিষ্ট করা ছবিটিকে বিশ্লেষণের জন্য Vision API-তে পাঠায়।
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "gs://cloud-vision-example/empire-state-building.jpg"
}
]]></Input>
রেসপন্স
labels লেবেলের একটি অ্যারে সহ একটি অবজেক্ট যা ছবির মধ্যে শনাক্ত করা এন্টিটিগুলিকে উপস্থাপন করে। আরও জানতে, লেবেল শনাক্ত করা দেখুন।
detectText
নির্দিষ্ট ছবি থেকে টেক্সট শনাক্ত ও এক্সট্র্যাক্ট করে।
অনুরোধের প্যারামিটার
| প্যারামিটার | বিবরণ | ধরন | ডিফল্ট | প্রয়োজনীয় |
|---|---|---|---|---|
| image_uri | ছবির সোর্স। এটি ইন্টারনেট বা Google Cloud Storage থেকে হতে পারে (ফর্ম্যাট: gs://bucketname/filename)। সোর্স Google Cloud Storage হলে, ছবির ফাইলটি অবশ্যই সর্বজনীন হতে হবে। |
স্ট্রিং | কোনওটিই নয়। | হ্যাঁ। |
সিন্ট্যাক্স
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "uri-of-image-to-analyze"
}
]]></Input>
উদাহরণ
নিচের উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectText অ্যাকশন, নির্দিষ্ট করা ছবিটিকে বিশ্লেষণের জন্য Vision API-তে পাঠায়।
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "gs://cloud-vision-example/parking-signs1.jpg"
}
]]></Input>
রেসপন্স
শনাক্ত করা টেক্সটের text অ্যারে সহ একটি অবজেক্ট। আরও জানতে, লেবেল শনাক্ত করা দেখুন।
কনফিগারেশন রেফারেন্স
API প্রক্সিতে ব্যবহারের জন্য এই এক্সটেনশন কনফিগার ও ডেপ্লয় করার সময় নিম্নলিখিত বিষয়গুলি ব্যবহার করুন। Apigee কনসোল ব্যবহার করে এক্সটেনশন কনফিগার করার ধাপগুলি জানতে, এক্সটেনশন যোগ করা ও কনফিগার করা দেখুন।
এক্সটেনশনের সাধারণ প্রপার্টি
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 |