画像から主要な色を抽出するREST APIの作成とデプロイ
画像の主要な色を抽出するREST APIの作成とデプロイ
教師なし機械学習、FastAPI、およびDockerを使用する
目次
- 問題の設定
- 画像から色を抽出する
- プロジェクトの構造
- コード
- Dockerコンテナをデプロイする
- 試してみましょう！
- APIドキュメント
- 結論
- ライセンスの免責事項
1. 問題の設定
製造施設の制御室を想像してみましょう。ここでは、製造された製品を自動的に分類する必要があります。たとえば、製品の色に基づいて、製品はさまざまなローラーコンベアの支社にリダイレクトされ、さらなる処理や梱包が行われる可能性があります。
また、オンライン小売業者が、検索機能に色による検索機能を追加してユーザーエクスペリエンスを向上させようとしていると想像してみましょう。顧客は特定の色の衣料品をより簡単に見つけることができ、興味のある製品へのアクセスが簡素化されます。
また、筆者のようなITコンサルタントとして、入力画像からプレゼンテーション、グラフ、およびアプリのためのカラーパレットを生成するためのシンプルで高速かつ再利用可能なツールを実装すると想像してみることもできます。
これらは、画像から主要な色を抽出することが、操作効率の向上や顧客体験の向上にどのように寄与するかの一部の例です。
このブログ投稿では、Pythonを使用して、与えられた画像から主要な色を抽出する方法を実装します。そして、FastAPIとDockerを使用して、ソリューションをサービスとしてパッケージ化してデプロイします。
この投稿の目的は、ビジネス目的を達成するために機械学習技術を活用した軽量かつ自己完結型のサービスの展開について具体的なイラストを共有することです。このようなサービスは、マイクロサービスアーキテクチャに簡単に統合できます。
2. 画像から色を抽出する
デジタル画像は、本質的にはピクセルと呼ばれる個々のコンポーネントの2次元グリッドです。ピクセルは画像の表示の最小単位であり、その色に関する情報を持っています。A …
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