Por videble identigi kaj reliefigi detektitajn objektojn en bildo uzante la Pillow-bibliotekon, ni povas sekvi paŝon post paŝo. La Pillow-biblioteko estas potenca Python-bildbiblioteko kiu disponigas larĝan gamon de bildtraktadkapabloj. Kombinante la kapablojn de la Pillow-biblioteko kun la objekta detekto-funkcieco de la Google Vision API, ni povas atingi ĉi tiun taskon efike.
Jen la paŝoj por vide identigi kaj reliefigi detektitajn objektojn en bildo uzante la Pillow-bibliotekon:
1. Instalu la necesajn bibliotekojn: Komencu instalante la postulatajn bibliotekojn. Instalu Pillow per la komando `pip install pillow`. Aldone, vi devos agordi la Google Vision API kaj instali la klientan bibliotekon de Google Cloud por Python.
2. Aŭtentikigi per la Google Vision API: Por uzi la Google Vision API, vi devas aŭtentikigi vian aplikaĵon. Sekvu la dokumentaron provizitan de Google por akiri la necesajn akreditaĵojn.
3. Ŝarĝu kaj analizu la bildon: Uzu la Pillow-bibliotekon por ŝargi la bildon, kiun vi volas analizi. Vi povas uzi la metodon `Image.open()` por malfermi la bilddosieron. Post kiam la bildo estas ŝarĝita, konvertu ĝin al formato kongrua kun la API de Google Vision, kiel JPEG aŭ PNG.
4. Sendu la bildon al la API de Google Vision: Uzu la klientan bibliotekon de Google Cloud por Python por sendi la bildon al la API de Google Vision por detekto de objektoj. Ĉi tio povas esti farita per kreado de petobjekto kun la bildaj datumoj kaj vokado de la taŭga metodo, kiel `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Reakiru la objektajn detektajn rezultojn: Eltiru la objektajn detektajn rezultojn de la respondo ricevita de la Google Vision API. La respondo enhavos informojn pri la detektitaj objektoj, kiel iliaj limskatoloj, etikedoj kaj konfidopoentaroj.
6. Desegnu limskatolojn sur la bildo: Uzu la Pillow-bibliotekon por desegni limskatolojn ĉirkaŭ la detektitaj objektoj sur la bildo. Vi povas uzi la metodon `ImageDraw.Draw()` por krei desegnobjekton, kaj poste uzi la metodon `draw.rectangle()` por desegni la limskatolojn.
7. Aldonu etikedojn kaj poentojn al la bildo: Por plibonigi la bildigon, vi povas aldoni etikedojn kaj konfidajn poentojn al la bildo. Uzu la metodon `draw.text()` el la biblioteko Pillow por supermeti la etikedojn kaj partiturojn sur la bildo.
8. Konservu kaj montru la komentitan bildon: Konservu la komentitan bildon per la metodo `Image.save()` el la Pillow-biblioteko. Vi povas elekti la deziratan formaton, kiel JPEG aŭ PNG. Laŭvole, montru la komentitan bildon per la metodo `Image.show()`.
Sekvante ĉi tiujn paŝojn, vi povas vide identigi kaj reliefigi la detektitajn objektojn en bildo uzante la Pillow-bibliotekon. La kombinaĵo de la potencaj bildtraktadkapabloj de Pillow kaj la objekt-detekta funkcieco de la Google Vision API permesas efikan kaj precizan analizon de bildoj.
ekzemple:
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()
En ĉi tiu ekzemplo, ni unue ŝarĝas kaj analizas la bildon per la Pillow-biblioteko. Poste, ni aŭtentikigas kun la API de Google Vision kaj sendas la bildon por detekto de objektoj. Ni reakiras la objektajn detektajn rezultojn kaj uzas la Pillow-bibliotekon por desegni saltajn skatolojn ĉirkaŭ la detektitaj objektoj sur la bildo. Aldone, ni aldonas etikedojn kaj konfidajn poentojn al la bildo. Fine ni konservas kaj montras la komentitan bildon.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Altnivela bildkompreno:
- Kio estas kelkaj antaŭdifinitaj kategorioj por objektorekono en Google Vision API?
- Kio estas la rekomendinda aliro por uzi la sekuran serĉan detektan funkcion kombine kun aliaj moderigaj teknikoj?
- Kiel ni povas aliri kaj montri la verŝajnajn valorojn por ĉiu kategorio en la sekura serĉa komentario?
- Kiel ni povas akiri la sekuran serĉan komentadon uzante la Google Vision API en Python?
- Kio estas la kvin kategorioj inkluzivitaj en la sekura serĉa detekto-funkcio?
- Kiel la sekura serĉa funkcio de la Google Vision API detektas eksplicitan enhavon en bildoj?
- Kiel ni povas organizi la ĉerpitajn objekton-informojn en tabelformato uzante la pandadatumkadron?
- Kiel ni povas ĉerpi ĉiujn objektajn komentadojn el la respondo de la API?
- Kiuj bibliotekoj kaj programlingvo estas uzataj por pruvi la funkciecon de la API de Google Vision?
- Kiel la Google Vision API elfaras objektodetekton kaj lokalizon en bildoj?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Altnivela kompreno de bildoj
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: API de Google Vision EITC/AI/GVAPI (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Altnivela bildkompreno (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Objektodetekto (iru al rilata temo)
- Ekzamena revizio