Google Vision API는 개발자가 강력한 이미지 인식 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있는 고급 이미지 이해 도구입니다. 객체 감지, 얼굴 인식, 텍스트 추출 등 다양한 기능을 제공합니다. Google Vision API의 기능을 시연하기 위해 개발자는 다양한 라이브러리와 프로그래밍 언어를 활용할 수 있습니다.
Google Vision API와 상호작용하는 데 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나는 Python입니다. Python은 단순성, 가독성 및 광범위한 라이브러리 지원으로 널리 알려져 있어 개발자에게 이상적인 선택입니다. Python을 사용하여 Google Vision API에 액세스하기 위해 개발자는 Python용 공식 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 이 라이브러리는 API와의 상호 작용 프로세스를 단순화하여 이미지 업로드, API 요청, 결과 검색과 같은 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 하는 고급 API 세트를 제공합니다.
다음은 Python용 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Google Vision API의 기능을 보여주는 방법의 예입니다.
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})')
이 예에서는 먼저 Python용 Google Cloud 클라이언트 라이브러리에서 필요한 모듈을 가져옵니다. 그런 다음 API 요청을 만드는 데 사용될 클라이언트 개체를 인스턴스화합니다. 다음으로 주석을 달고 싶은 이미지 파일을 지정하고 이를 메모리에 로드합니다. 마지막으로 객체 감지를 위한 API 요청을 수행하고 신뢰도 점수와 함께 감지된 객체를 검색합니다.
Python 외에도 Java, Node.js, Go와 같은 다른 프로그래밍 언어를 사용하여 Google Vision API와 상호작용할 수도 있습니다. Google은 이러한 언어에 대한 클라이언트 라이브러리도 제공하므로 개발자가 API를 자신의 애플리케이션에 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
Google Vision API의 기능을 시연하기 위해 개발자는 다양한 라이브러리와 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다. Python용 Google Cloud 클라이언트 라이브러리가 포함된 Python은 단순성과 광범위한 라이브러리 지원으로 인해 인기 있는 선택입니다. 그러나 Java, Node.js, Go와 같은 다른 언어도 Google 클라이언트 라이브러리에서 지원됩니다.
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