আপনি Apigee Edge ডকুমেন্টেশন দেখছেন।
Apigee X ডকুমেন্টেশনে যান । তথ্য
সংস্করণ: 2.0.2
মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে ছবির বিষয়বস্তু এবং টেক্সট আবিষ্কার করুন।
এই কন্টেন্টটি এই এক্সটেনশনটি কনফিগার এবং ব্যবহারের জন্য রেফারেন্স প্রদান করে। API প্রক্সি থেকে এই এক্সটেনশনটি ব্যবহার করার আগে, আপনাকে অবশ্যই:
আপনার পরিষেবা অ্যাকাউন্টের জন্য ক্লাউড ভিশন API সক্ষম করুন ।
যদি আপনি আপনার ছবির উৎস হিসেবে ক্লাউড স্টোরেজ ব্যবহার করেন, তাহলে আপনাকে Google ক্লাউড স্টোরেজ এক্সটেনশন রেফারেন্সে বর্ণিত ক্লাউড স্টোরেজের এই এক্সটেনশনের অ্যাক্সেসও দিতে হবে।
যখন আপনার এমন একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্ট থাকে যার ক্লাউড ভিশনের অনুমতি আছে (এবং যদি আপনি ক্লাউড স্টোরেজ ব্যবহার করেন), তখন পরিষেবা অ্যাকাউন্টের জন্য একটি কী তৈরি করতে Google ক্লাউড কনসোল ব্যবহার করুন ।
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 করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে। আপনি এপিআই ব্যবহারের জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন অথবা বিল্ট-ইন মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন ।
বিল্ট-ইন মডেল ব্যবহার করে, ক্লাউড ভিশন ছবিগুলিকে "আকাশচুম্বী", পালতোলা নৌকা", "সিংহ", অথবা "আইফেল টাওয়ার" এর মতো বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করে। এটি ছবির মধ্যে থাকা বস্তু, মুখ, লোগো এবং ল্যান্ডমার্ক সনাক্ত করে এবং ছবির মধ্যে থাকা শব্দগুলি সনাক্ত করে।
নমুনা
নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি ExtensionCallout নীতি ব্যবহার করে ক্লাউড ভিশন এক্সটেনশন অ্যাকশনের জন্য সমর্থন কীভাবে কনফিগার করতে হয় তা ব্যাখ্যা করে।
লেবেল সনাক্ত করুন
নিম্নলিখিত উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectLabels অ্যাকশনটি image_uri এ ছবিটি পায় এবং বিশ্লেষণের জন্য ক্লাউড ভিশন API-তে পাঠায়। API ছবিটি পরীক্ষা করবে এবং ছবির বিষয়বস্তুতে কোন লেবেল প্রয়োগ করা হবে 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 নীতিটি এক্সটেনশনের প্রতিক্রিয়া সংরক্ষণকারী ভেরিয়েবলের মান ব্যবহার করে প্রতিক্রিয়া পেলোড বরাদ্দ 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 ভবন সহ একটি শহুরে এলাকার 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
}
]
}
টেক্সট শনাক্ত করুন
নিম্নলিখিত উদাহরণে, এক্সটেনশন detectText action image_uri এ ছবিটি পায় এবং বিশ্লেষণের জন্য ক্লাউড ভিশন API-তে পাঠায়। API ছবিটি পরীক্ষা করবে, ছবিতে থাকা টেক্সট 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 নীতিটি এক্সটেনশনের প্রতিক্রিয়া সংরক্ষণকারী ভেরিয়েবলের মান ব্যবহার করে প্রতিক্রিয়া পেলোড বরাদ্দ 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 লগে সাইনবোর্ড সম্বলিত একটি ছবিতে, 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 সনাক্ত করে এবং তথ্য বের করে। শনাক্ত করা সত্তাগুলি বিভিন্ন শ্রেণীর মধ্যে বিস্তৃত। উদাহরণস্বরূপ, বস্তু, অবস্থান, কার্যকলাপ, প্রাণী প্রজাতি, পণ্য এবং আরও অনেক কিছু সনাক্ত করতে এই ক্রিয়াটি ব্যবহার করুন।
এছাড়াও, ক্লাউড ভিশন API ডকুমেন্টেশনটি দেখতে ভুলবেন না।
অনুরোধের প্যারামিটার
| প্যারামিটার | বিবরণ | আদর্শ | ডিফল্ট | প্রয়োজনীয় |
|---|---|---|---|---|
| image_uri | ছবির উৎস। এটি ইন্টারনেট অথবা গুগল ক্লাউড স্টোরেজ থেকে হতে পারে (ফর্ম্যাট: gs://bucketname/filename )। যদি উৎস গুগল ক্লাউড স্টোরেজ হয়, তাহলে ছবির ফাইলটি অবশ্যই সর্বজনীন হতে হবে। | স্ট্রিং | কোনোটিই নয়। | হ্যাঁ। |
বাক্য গঠন
<Input><![CDATA[{
"image_uri" : "uri-of-image-to-analyze"
}
]]></Input>
উদাহরণ
নিম্নলিখিত উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectLabels অ্যাকশন নির্দিষ্ট চিত্রটি বিশ্লেষণের জন্য Vision API-তে পাঠায়।
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "gs://cloud-vision-example/empire-state-building.jpg"
}
]]></Input>
প্রতিক্রিয়া
একটি অবজেক্টে labels একটি অ্যারে রয়েছে যা চিত্রের মধ্যে সনাক্ত করা সত্তাগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে। আরও জানতে, লেবেল সনাক্ত করুন দেখুন।
ডিটেক্টটেক্সট
নির্দিষ্ট চিত্র থেকে টেক্সট সনাক্ত করে এবং বের করে।
অনুরোধের প্যারামিটার
| প্যারামিটার | বিবরণ | আদর্শ | ডিফল্ট | প্রয়োজনীয় |
|---|---|---|---|---|
| image_uri | ছবির উৎস। এটি ইন্টারনেট অথবা গুগল ক্লাউড স্টোরেজ থেকে হতে পারে (ফর্ম্যাট: gs://bucketname/filename )। যদি উৎস গুগল ক্লাউড স্টোরেজ হয়, তাহলে ছবির ফাইলটি অবশ্যই সর্বজনীন হতে হবে। | স্ট্রিং | কোনোটিই নয়। | হ্যাঁ। |
বাক্য গঠন
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "uri-of-image-to-analyze"
}
]]></Input>
উদাহরণ
নিম্নলিখিত উদাহরণে, এক্সটেনশনের detectText অ্যাকশন নির্দিষ্ট চিত্রটি বিশ্লেষণের জন্য Vision API-তে পাঠায়।
<Input><![CDATA[
{
"image_uri" : "gs://cloud-vision-example/parking-signs1.jpg"
}
]]></Input>
প্রতিক্রিয়া
সনাক্ত করা টেক্সটের একটি text অ্যারে ধারণকারী একটি অবজেক্ট। আরও জানতে, লেবেল সনাক্ত করুন দেখুন।
কনফিগারেশন রেফারেন্স
API প্রক্সিতে ব্যবহারের জন্য এই এক্সটেনশনটি কনফিগার এবং স্থাপন করার সময় নিম্নলিখিতগুলি ব্যবহার করুন। Apigee কনসোল ব্যবহার করে একটি এক্সটেনশন কনফিগার করার পদক্ষেপগুলির 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 |