För att visuellt identifiera och markera upptäckta objekt i en bild med hjälp av Pillow-biblioteket kan vi följa en steg-för-steg-process. Pillow-biblioteket är ett kraftfullt Python-bildbibliotek som ger ett brett utbud av bildbehandlingsmöjligheter. Genom att kombinera funktionerna i Pillow-biblioteket med funktionaliteten för objektdetektering i Google Vision API kan vi utföra denna uppgift effektivt.
Här är stegen för att visuellt identifiera och markera upptäckta objekt i en bild med hjälp av pillow-biblioteket:
1. Installera nödvändiga bibliotek: Börja med att installera de nödvändiga biblioteken. Installera Pillow med kommandot `pip install pillow`. Dessutom måste du konfigurera Google Vision API och installera Google Cloud-klientbiblioteket för Python.
2. Autentisera med Google Vision API: För att använda Google Vision API måste du autentisera din applikation. Följ dokumentationen som tillhandahålls av Google för att få de nödvändiga uppgifterna.
3. Ladda och analysera bilden: Använd pillow-biblioteket för att ladda bilden du vill analysera. Du kan använda metoden `Image.open()` för att öppna bildfilen. När bilden har laddats konverterar du den till ett format som är kompatibelt med Google Vision API, som JPEG eller PNG.
4. Skicka bilden till Google Vision API: Använd Google Cloud-klientbiblioteket för Python för att skicka bilden till Google Vision API för objektdetektering. Detta kan göras genom att skapa ett förfrågningsobjekt med bilddata och anropa lämplig metod, såsom `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Hämta objektdetekteringsresultaten: Extrahera objektdetekteringsresultaten från svaret från Google Vision API. Svaret kommer att innehålla information om de upptäckta objekten, såsom deras begränsningsrutor, etiketter och konfidenspoäng.
6. Rita begränsningsrutor på bilden: Använd pillow-biblioteket för att rita begränsningsrutor runt de upptäckta objekten på bilden. Du kan använda metoden `ImageDraw.Draw()` för att skapa ett ritobjekt och sedan använda metoden `draw.rectangle()` för att rita begränsningsrutorna.
7. Lägg till etiketter och poäng till bilden: För att förbättra visualiseringen kan du lägga till etiketter och konfidenspoäng till bilden. Använd metoden `draw.text()` från Pillow-biblioteket för att lägga över etiketterna och poängen på bilden.
8. Spara och visa den kommenterade bilden: Spara den kommenterade bilden med metoden `Image.save()` från Pillow-biblioteket. Du kan välja önskat format, till exempel JPEG eller PNG. Alternativt kan du visa den kommenterade bilden med metoden `Image.show()`.
Genom att följa dessa steg kan du visuellt identifiera och markera de upptäckta objekten i en bild med hjälp av pillow-biblioteket. Kombinationen av Pillows kraftfulla bildbehandlingsfunktioner och funktionaliteten för objektdetektering i Google Vision API möjliggör effektiv och korrekt analys av bilder.
Exempelvis:
python from PIL import Image, ImageDraw from google.cloud import vision # Load and analyze the image image_path = 'path/to/your/image.jpg' image = Image.open(image_path) image_data = image.tobytes() # Authenticate with the Google Vision API client = vision.ImageAnnotatorClient.from_service_account_json('path/to/your/credentials.json') # Send the image to the Google Vision API for object detection response = client.object_localization(image=vision.Image(content=image_data)) objects = response.localized_object_annotations # Draw bounding boxes on the image draw = ImageDraw.Draw(image) for obj in objects: bbox = obj.bounding_poly.normalized_vertices draw.rectangle([(bbox[0].x * image.width, bbox[0].y * image.height), (bbox[2].x * image.width, bbox[2].y * image.height)], outline='red', width=3) # Add labels and scores to the image label = obj.name score = obj.score draw.text((bbox[0].x * image.width, bbox[0].y * image.height - 15), f'{label} ({score:.2f})', fill='red') # Save and display the annotated image annotated_image_path = 'path/to/save/annotated_image.jpg' image.save(annotated_image_path) image.show()
I det här exemplet laddar och analyserar vi först bilden med hjälp av pillow-biblioteket. Sedan autentiserar vi med Google Vision API och skickar bilden för objektdetektering. Vi hämtar objektdetekteringsresultaten och använder pillow-biblioteket för att rita begränsningsrutor runt de upptäckta objekten på bilden. Dessutom lägger vi till etiketter och konfidenspoäng till bilden. Slutligen sparar vi och visar den kommenterade bilden.
Andra senaste frågor och svar ang Avancerad bildförståelse:
- Vilka är några fördefinierade kategorier för objektigenkänning i Google Vision API?
- Vad är det rekommenderade tillvägagångssättet för att använda funktionen för säker sökdetektion i kombination med andra modereringstekniker?
- Hur kan vi komma åt och visa sannolikhetsvärdena för varje kategori i annoteringen för säker sökning?
- Hur kan vi få den säkra sökkommentaren med Google Vision API i Python?
- Vilka är de fem kategorierna som ingår i funktionen för säker sökning?
- Hur upptäcker Google Vision API:s säkra sökfunktion explicit innehåll i bilder?
- Hur kan vi organisera den extraherade objektinformationen i ett tabellformat med hjälp av pandas dataram?
- Hur kan vi extrahera alla objektanteckningar från API:s svar?
- Vilka bibliotek och programmeringsspråk används för att demonstrera funktionaliteten hos Google Vision API?
- Hur utför Google Vision API objektdetektering och lokalisering i bilder?
Se fler frågor och svar i Avancerad bildförståelse