For visuelt at identificere og fremhæve detekterede objekter i et billede ved hjælp af Pillow-biblioteket, kan vi følge en trin-for-trin-proces. Pillow-biblioteket er et kraftfuldt Python-billedbibliotek, der giver en bred vifte af billedbehandlingsmuligheder. Ved at kombinere funktionerne i Pillow-biblioteket med objektdetekteringsfunktionaliteten i Google Vision API kan vi udføre denne opgave effektivt.
Her er trinene til visuelt at identificere og fremhæve detekterede objekter i et billede ved hjælp af Pillow-biblioteket:
1. Installer de nødvendige biblioteker: Begynd med at installere de nødvendige biblioteker. Installer Pillow ved at bruge kommandoen `pip install pillow`. Derudover skal du konfigurere Google Vision API og installere Google Cloud-klientbiblioteket til Python.
2. Autentificer med Google Vision API: For at bruge Google Vision API skal du godkende din applikation. Følg dokumentationen fra Google for at få de nødvendige legitimationsoplysninger.
3. Indlæs og analyser billedet: Brug Pillow-biblioteket til at indlæse det billede, du vil analysere. Du kan bruge `Image.open()`-metoden til at åbne billedfilen. Når billedet er indlæst, skal du konvertere det til et format, der er kompatibelt med Google Vision API, såsom JPEG eller PNG.
4. Send billedet til Google Vision API: Brug Google Cloud-klientbiblioteket til Python til at sende billedet til Google Vision API til objektgenkendelse. Dette kan gøres ved at oprette et anmodningsobjekt med billeddataene og kalde den passende metode, såsom `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Hent objektdetekteringsresultaterne: Udtræk objektdetekteringsresultaterne fra svaret modtaget fra Google Vision API. Svaret vil indeholde oplysninger om de registrerede objekter, såsom deres afgrænsningsfelter, etiketter og konfidensscore.
6. Tegn afgrænsningsrammer på billedet: Brug Pillow-biblioteket til at tegne afgrænsningsrammer omkring de registrerede objekter på billedet. Du kan bruge `ImageDraw.Draw()`-metoden til at oprette et tegneobjekt, og derefter bruge `draw.rectangle()`-metoden til at tegne afgrænsningsrammerne.
7. Tilføj etiketter og score til billedet: For at forbedre visualiseringen kan du tilføje etiketter og konfidensscore til billedet. Brug `draw.text()`-metoden fra Pillow-biblioteket til at overlejre etiketterne og scorerne på billedet.
8. Gem og vis det kommenterede billede: Gem det kommenterede billede ved at bruge `Image.save()`-metoden fra Pillow-biblioteket. Du kan vælge det ønskede format, såsom JPEG eller PNG. Vis eventuelt det kommenterede billede ved hjælp af `Image.show()`-metoden.
Ved at følge disse trin kan du visuelt identificere og fremhæve de registrerede objekter i et billede ved hjælp af Pillow-biblioteket. Kombinationen af Pillows kraftfulde billedbehandlingsegenskaber og objektgenkendelsesfunktionaliteten i Google Vision API giver mulighed for effektiv og præcis analyse af billeder.
Eksempel:
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 dette eksempel indlæser og analyserer vi først billedet ved hjælp af Pillow-biblioteket. Derefter autentificerer vi med Google Vision API og sender billedet til objektgenkendelse. Vi henter objektdetekteringsresultaterne og bruger Pillow-biblioteket til at tegne afgrænsningsfelter omkring de detekterede objekter på billedet. Derudover tilføjer vi etiketter og konfidensscore til billedet. Til sidst gemmer og viser vi det kommenterede billede.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Avanceret billedforståelse:
- Hvad er nogle foruddefinerede kategorier til objektgenkendelse i Google Vision API?
- Hvad er den anbefalede tilgang til at bruge funktionen til sikker søgegenkendelse i kombination med andre modereringsteknikker?
- Hvordan kan vi få adgang til og vise sandsynlighedsværdierne for hver kategori i den sikre søgning-annotation?
- Hvordan kan vi få den sikre søgeannotation ved hjælp af Google Vision API i Python?
- Hvilke fem kategorier er inkluderet i funktionen til sikker søgegenkendelse?
- Hvordan registrerer Google Vision API's sikre søgefunktion eksplicit indhold i billeder?
- Hvordan kan vi organisere den udtrukne objektinformation i et tabelformat ved hjælp af pandas-datarammen?
- Hvordan kan vi udtrække alle objektannoteringerne fra API'ens svar?
- Hvilke biblioteker og programmeringssprog bruges til at demonstrere funktionaliteten af Google Vision API?
- Hvordan udfører Google Vision API objektgenkendelse og lokalisering i billeder?
Se flere spørgsmål og svar i Avanceret billedforståelse