google-cloud-vision

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我有一个多重上传表单，然后我使用Cloud Vision API处理图像，对OCR结果做一些处理，并且我想重定向到另一个路由（/ next2）处理完所有文件后。我编辑我的async.forEach代码，但我得到了一个 TypeError: Cannot read property '0' of undefined 我得到了什么错？ app.post('/vision/upload', upl

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使用Google Cloud Vision检测物体的Raspberry Pi3网络摄像机

我想将USB网络摄像机与Raspberry Pi3相集成，并将拍摄的图像发送到Google Cloud Vision以检测物体。任何Python 3库的做法都一样吗？我已经成功地使用"Motion" 任何类似丕相机库我的网络摄像头和能够通过URL的视频流，或者可以让我在上面提到的动态库前进。会有很大的帮助。

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所有GoogleVision标签的可能性？

我正在搜索Google Cloud Vision API可以返回的所有可能图片标签的列表？我相信他们使用相同的标记以下项目：https://github.com/openimages/dataset 我想到得到这些标签的两种可能的方法：发送数千个不同的图像到该API和记录返回的标签（我会自动执行此操作）浏览所有Google Open Image数据（我在上面链接）和记录标签。我不知道我该怎

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Google云端视觉（Chrome）结果限制为5

我注意到Google Chrome浏览器扩展程序云视觉会以5个标签/网址的限制返回标签或网络检测。请参阅中的background.js文件Google Cloud Vision Chrome Extension 如何增加限制？我试图添加max_result: 100或limit:100，它没有工作。 var detect = function(type, b64data, cb) {

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解析响应

我使用Python客户端的谷歌云愿景API，基本相同的代码作为文档http://google-cloud-python.readthedocs.io/en/latest/vision/ >>> from google.cloud import vision >>> client = vision.ImageAnnotatorClient() >>> response = client.anno

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我们如何找到使用Google Vision徽标检测功能有效识别的所有徽标的详尽列表（或图形）？

与我的工作团队一起，我们想知道Google Vision API使用的列表（或图形）中引用了哪些徽标。显然，有很多非常着名的标志，它们在图片中根本不被识别。例如，在下图中，Google Vision API仅返回5个结果（并且“Google”徽标不属于这些结果）。很显然，最大结果参数已被设置为40 Famous logo to detect 但是，在这里，问题是不是真的，为什么LOGO_DET

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Cloud Vision API Android-文本注释

我试图实现Cloud Vision API（TEXT_DETECTION），我想获取所有文本，并从图像中获取顶点位置。这里有一个例子：我想4 “对象”。一，二，三和四与顶点位置。这里是我的代码的响应部分： final TextAnnotation text = batchResponse.getResponses() .get(0).getFullTextAnnotati

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Google Vision API类似文件

我准备了一些使用Google Vision API分组文档的解决方案。我想用类似文档的模板来分组文档。如果我第一次扫描一家公司的发票和扫描后几天再从同一家公司获得另一张发票，我可以检查他们是否是simlar？

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Google云端视觉OCR API与Tesseract OCR相比API具有更好的准确性和性能API

我已将Google Cloud Vision API集成到我的Java应用程序中，用于从复杂格式文档进行文本识别。我的一个同事建议使用“正方体API”。可请人给这两个API's.And这在精度方面更好或有超过other.TIA任何优势的差异

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Cloud Vision API不返回WebDetection.WebPage的分数

Cloud Vision API是否返回分数？ public float getScore（）该网页的总体相关度分数。 documentation state它确实;但是，我无法为我提交的任何图像获得分数。所有查询返回0.0，这似乎不太可能，因为结果列表的深度和图像确实存在于WebPage结果中的人为验证的准确性。请注意。谢谢。