Untuk mengenal pasti secara visual dan menyerlahkan objek yang dikesan dalam imej menggunakan perpustakaan Bantal, kita boleh mengikuti proses langkah demi langkah. Pustaka Bantal ialah perpustakaan pengimejan Python yang berkuasa yang menyediakan pelbagai keupayaan pemprosesan imej. Dengan menggabungkan keupayaan perpustakaan Bantal dengan fungsi pengesanan objek API Google Vision, kami boleh mencapai tugas ini dengan cekap.
Berikut ialah langkah untuk mengenal pasti secara visual dan menyerlahkan objek yang dikesan dalam imej menggunakan perpustakaan Bantal:
1. Pasang perpustakaan yang diperlukan: Mulakan dengan memasang perpustakaan yang diperlukan. Pasang Bantal menggunakan arahan `pip install pillow`. Selain itu, anda perlu menyediakan API Google Vision dan memasang pustaka klien Google Cloud untuk Python.
2. Sahkan dengan Google Vision API: Untuk menggunakan Google Vision API, anda perlu mengesahkan aplikasi anda. Ikuti dokumentasi yang disediakan oleh Google untuk mendapatkan kelayakan yang diperlukan.
3. Muatkan dan analisa imej: Gunakan perpustakaan Bantal untuk memuatkan imej yang ingin anda analisis. Anda boleh menggunakan kaedah `Image.open()` untuk membuka fail imej. Setelah imej dimuatkan, tukarkannya kepada format yang serasi dengan API Google Vision, seperti JPEG atau PNG.
4. Hantar imej ke API Google Vision: Gunakan pustaka klien Google Cloud untuk Python untuk menghantar imej ke API Google Vision untuk pengesanan objek. Ini boleh dilakukan dengan mencipta objek permintaan dengan data imej dan memanggil kaedah yang sesuai, seperti `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Dapatkan semula hasil pengesanan objek: Ekstrak hasil pengesanan objek daripada respons yang diterima daripada Google Vision API. Respons akan mengandungi maklumat tentang objek yang dikesan, seperti kotak sempadan, label dan skor keyakinannya.
6. Lukis kotak sempadan pada imej: Gunakan perpustakaan Bantal untuk melukis kotak sempadan di sekeliling objek yang dikesan pada imej. Anda boleh menggunakan kaedah `ImageDraw.Draw()` untuk mencipta objek lukisan, dan kemudian gunakan kaedah `draw.rectangle()` untuk melukis kotak sempadan.
7. Tambah label dan skor pada imej: Untuk meningkatkan visualisasi, anda boleh menambah label dan skor keyakinan pada imej. Gunakan kaedah `draw.text()` daripada pustaka Bantal untuk menindih label dan markah pada imej.
8. Simpan dan paparkan imej beranotasi: Simpan imej beranotasi menggunakan kaedah `Image.save()` daripada pustaka Bantal. Anda boleh memilih format yang diingini, seperti JPEG atau PNG. Secara pilihan, paparkan imej beranotasi menggunakan kaedah `Image.show()`.
Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh mengenal pasti dan menyerlahkan objek yang dikesan secara visual dalam imej menggunakan perpustakaan Bantal. Gabungan keupayaan pemprosesan imej berkuasa Bantal dan fungsi pengesanan objek API Google Vision membolehkan analisis imej yang cekap dan tepat.
Contoh:
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()
Dalam contoh ini, kami mula-mula memuatkan dan menganalisis imej menggunakan perpustakaan Bantal. Kemudian, kami mengesahkan dengan API Google Vision dan menghantar imej untuk pengesanan objek. Kami mendapatkan semula hasil pengesanan objek dan menggunakan perpustakaan Bantal untuk melukis kotak sempadan di sekeliling objek yang dikesan pada imej. Selain itu, kami menambah label dan skor keyakinan pada imej. Akhir sekali, kami menyimpan dan memaparkan imej beranotasi.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pemahaman gambar lanjutan:
- Apakah beberapa kategori yang dipratentukan untuk pengecaman objek dalam Google Vision API?
- Apakah pendekatan yang disyorkan untuk menggunakan ciri pengesanan carian selamat dalam kombinasi dengan teknik penyederhanaan lain?
- Bagaimanakah kita boleh mengakses dan memaparkan nilai kemungkinan untuk setiap kategori dalam anotasi carian selamat?
- Bagaimanakah kita boleh mendapatkan anotasi carian selamat menggunakan API Google Vision dalam Python?
- Apakah lima kategori yang disertakan dalam ciri pengesanan carian selamat?
- Bagaimanakah ciri carian selamat API Google Vision mengesan kandungan eksplisit dalam imej?
- Bagaimanakah kita boleh menyusun maklumat objek yang diekstrak dalam format jadual menggunakan bingkai data panda?
- Bagaimanakah kita boleh mengekstrak semua anotasi objek daripada respons API?
- Apakah perpustakaan dan bahasa pengaturcaraan yang digunakan untuk menunjukkan kefungsian API Google Vision?
- Bagaimanakah API Google Vision melaksanakan pengesanan dan penyetempatan objek dalam imej?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam pemahaman imej lanjutan