google-cloud-vision

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当我们返回“我们目前无法访问URL”时，我打电话给google api。但资源必须存在并且可以被访问。 https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate 请求内容： { "requests": [ { "image": { "source": { "imageUri": "http://yun

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google-cloud-vision API提供的结果较少

我使用Google Cloud Vision的ruby客户端来提取汽车原始标题上的车辆信息。观察：当我使用的客户端API，我渐渐171个字。但是，当我在这里使用谷歌的API演示：https://cloud.google.com/vision/，我得到了459个单词。它有我正在寻找的许多信息。任何人都可以请解释一下，如何充分利用API？

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Google Vision OCR：DOCUMENT_TEXT_DETECTION在TEXT_DETECTION很好时会产生奇怪的结果

我在快速入门指南https://cloud.google.com/vision/docs/quickstart内玩耍，我注意到当使用DOCUMENT_TEXT_DETECTION和TEXT_DETECTION的相同图像时，结果大不相同。供参考，这是我使用的图像（堵塞这在imageUri）： https://storage.googleapis.com/random-resources/recei

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Python调整图像大小并发送到谷歌视觉功能

由于谷歌视觉有一些输入图像大小restrictions，我想先调整输入图像的大小，然后使用detect_labels()函数。这里是他们的sample code def detect_labels(path): """Detects labels in the file.""" vision_client = vision.Client() with io.open(path, 'rb'

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Google Cloud Vision API：检测徽标类型错误

我试图在Python 2.7中的本地计算机上实现detect_logos功能。我有一个函数，最初是Google的label.py文件，在here中给出。我最终编辑了主函数，并在吐出一些标签后调用了detect_logos（）。我现在遇到detect_logos（path）函数在行“logos = image.detect_logos（）”中的以下错误。类型错误：construct_setti

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如何将34个面部标志点转换为68点？

通过使用Google Cloud Vision，它可以检测脸部并仅返回34个面部标志点。有没有什么办法可以从现有的34个里程碑点生成/派生68个面部标志点，例如dlib？

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使用Google Cloud Vision API

我试图使用Google Cloud Vision API，但面临一些问题。让我解释我采取的步骤，然后解释我面临的问题。我在Windows 10中运行此代码。下载并安装“GoogleCloudSDKInstaller”。 gcloud身份验证的应用程序的默认登录激活我的登录凭据用于this代码在我的本地系统运行的脸部检测装置，用于图像。光盘插入其中的图像存在然后运行下面的代码的文件夹：蟒

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使用Google Cloud API进行视频中的人脸检测

我试图在使用Google Vision API的视频中进行人脸检测。我使用下面的代码： import argparse import cv2 from google.cloud import vision from PIL import Image, ImageDraw def detect_face(face_file, max_results=4): """Uses th

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为什么google-cloud-python的视觉API会返回多个注释？

我正在与谷歌的云愿景API的Python （https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-python/stable/vision-usage.html）但我不明白为什么一个图像的注解结果由annotation的list秒。的document说： >>> from google.cloud import vision >>> from

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Google云视觉 - 从OCR请求中获取JSON错误响应

我是使用谷歌云API的新手，所以请原谅我，如果我问任何愚蠢的问题。我想尝试通过Xamarin c＃开发android应用程序来为泰语进行OCR，所以我的想法是，我想从我的照片中获得OCR结果。这是我的JSON请求 {"requests": [ {"image":{"content":"3QGzdykwB2MZPcpx...."}, "imageContext": {"languageHint