Za vizualno prepoznavanje in poudarjanje zaznanih predmetov na sliki z uporabo knjižnice Pillow lahko sledimo postopku po korakih. Knjižnica Pillow je zmogljiva slikovna knjižnica Python, ki ponuja široko paleto zmožnosti obdelave slik. Z združevanjem zmogljivosti knjižnice Pillow s funkcijo zaznavanja predmetov API-ja Google Vision lahko to nalogo učinkovito opravimo.
Tukaj so koraki za vizualno prepoznavanje in poudarjanje zaznanih predmetov na sliki s pomočjo knjižnice Pillow:
1. Namestite potrebne knjižnice: Začnite z namestitvijo potrebnih knjižnic. Namestite Pillow z ukazom `pip install pillow`. Poleg tega boste morali nastaviti Google Vision API in namestiti odjemalsko knjižnico Google Cloud za Python.
2. Preverjanje pristnosti z Google Vision API: Če želite uporabljati Google Vision API, morate overiti svojo aplikacijo. Sledite dokumentaciji, ki jo zagotovi Google, da pridobite potrebne poverilnice.
3. Naložite in analizirajte sliko: uporabite knjižnico Pillow, da naložite sliko, ki jo želite analizirati. Za odpiranje slikovne datoteke lahko uporabite metodo `Image.open()`. Ko je slika naložena, jo pretvorite v obliko, ki je združljiva z Google Vision API, na primer JPEG ali PNG.
4. Pošljite sliko API-ju Google Vision: uporabite knjižnico odjemalca Google Cloud za Python, da sliko pošljete API-ju Google Vision za zaznavanje predmetov. To lahko storite tako, da ustvarite objekt zahteve s slikovnimi podatki in pokličete ustrezno metodo, kot je `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Pridobite rezultate zaznavanja predmeta: Izvlecite rezultate zaznavanja predmeta iz odgovora, prejetega iz API-ja Google Vision. Odgovor bo vseboval informacije o zaznanih predmetih, kot so njihova omejevalna polja, oznake in rezultati zaupanja.
6. Narišite omejevalne okvire na sliki: uporabite knjižnico Pillow, da narišete omejevalne okvire okoli zaznanih predmetov na sliki. Za ustvarjanje risanega predmeta lahko uporabite metodo `ImageDraw.Draw()`, nato pa z metodo `draw.rectangle()` narišete omejevalne okvirje.
7. Sliki dodajte oznake in ocene: Za izboljšanje vizualizacije lahko sliki dodate oznake in ocene zaupanja. Za prekrivanje oznak in rezultatov na sliki uporabite metodo `draw.text()` iz knjižnice Pillow.
8. Shranite in prikažite označeno sliko: Shranite označeno sliko z uporabo metode `Image.save()` iz knjižnice Pillow. Izberete lahko želeno obliko, na primer JPEG ali PNG. Po želji prikažite označeno sliko z metodo `Image.show()`.
Če sledite tem korakom, lahko vizualno prepoznate in poudarite zaznane predmete na sliki z uporabo knjižnice Pillow. Kombinacija zmogljivih zmožnosti obdelave slik programa Pillow in funkcije zaznavanja predmetov API-ja Google Vision omogoča učinkovito in natančno analizo slik.
primer:
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()
V tem primeru najprej naložimo in analiziramo sliko s knjižnico Pillow. Nato preverimo pristnost z Google Vision API in pošljemo sliko za zaznavanje predmeta. Pridobimo rezultate zaznavanja predmetov in uporabimo knjižnico Pillow za risanje omejevalnih okvirjev okoli zaznanih predmetov na sliki. Poleg tega sliki dodamo oznake in ocene zaupanja. Na koncu shranimo in prikažemo označeno sliko.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredno razumevanje slik:
- Katere so nekatere vnaprej določene kategorije za prepoznavanje objektov v Google Vision API?
- Kakšen je priporočen pristop za uporabo funkcije zaznavanja varnega iskanja v kombinaciji z drugimi tehnikami moderiranja?
- Kako lahko dostopamo in prikažemo vrednosti verjetnosti za vsako kategorijo v opombi varnega iskanja?
- Kako lahko pridobimo opombo o varnem iskanju z uporabo Google Vision API v Pythonu?
- Katerih pet kategorij je vključenih v funkcijo zaznavanja varnega iskanja?
- Kako funkcija varnega iskanja API-ja Google Vision zazna eksplicitno vsebino v slikah?
- Kako lahko ekstrahirane informacije o predmetu organiziramo v obliki tabele z uporabo podatkovnega okvira pandas?
- Kako lahko izvlečemo vse opombe objekta iz odgovora API-ja?
- Katere knjižnice in programski jezik se uporabljajo za predstavitev funkcionalnosti API-ja Google Vision?
- Kako Google Vision API izvaja zaznavanje predmetov in lokalizacijo v slikah?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v naprednem razumevanju slik