ビジュアル データ内のテキストを理解し、画像からテキストを検出して抽出するために、Google Vision API のコンテキストでファイル パスの代わりに画像 URL を処理するように「detect_text」関数を変更するには、既存のコードにいくつかの調整を加える必要があります。この変更により、画像 URL を関数に直接入力できるようになり、API が画像を処理してテキストを抽出できるようになります。
まず、既存の「detect_text」関数の構造を理解する必要があります。通常、この関数は入力パラメータとしてファイル パスを受け取り、画像から抽出されたテキストを返します。コードは次のようになります。
python def detect_text(file_path): # Code to load the image from the file path # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
画像 URL を処理できるようにこの関数を変更するには、必要な変更を組み込む必要があります。この関数の更新バージョンは次のとおりです。
python import requests from PIL import Image from io import BytesIO def detect_text(image_url): # Download the image from the URL response = requests.get(image_url) image = Image.open(BytesIO(response.content)) # Code to call the Google Vision API and process the image # Code to extract and return the text from the processed image return extracted_text
変更されたコードでは、「requests」ライブラリを使用して、指定された URL から画像をダウンロードします。次に、PIL (Python Imaging Library) モジュールの `Image.open` メソッドを使用して、さらに処理するために画像を開きます。
画像が読み込まれたら、Google Vision API の呼び出しと画像の処理を進めてテキストを抽出します。このステップの具体的なコードは、API 実装と使用されているプログラミング言語によって異なる場合があります。ただし、一般的なアプローチでは、画像データを使用して API リクエストを作成し、抽出されたテキストを含む応答を受信します。
最後に、関数から抽出されたテキストを出力として返します。
変更された関数の使用例を次に示します。
python image_url = "https://example.com/image.jpg" extracted_text = detect_text(image_url) print(extracted_text)
この例では、「detect_text」関数への入力として画像 URL を提供します。この関数は画像をダウンロードし、Google Vision API を使用して処理し、抽出されたテキストを返します。
ファイル パスではなく画像 URL を処理するように「detect_text」関数を変更するには、指定された URL から画像をダウンロードし、Google Vision API を使用してそれを処理するコードを組み込む必要があります。これらの調整を行うことで、画像 URL を入力として使用して画像からテキストを効果的に抽出できます。
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