Щоб візуально визначити та виділити виявлені об’єкти на зображенні за допомогою бібліотеки Pillow, ми можемо слідувати покроковому процесу. Бібліотека Pillow — це потужна бібліотека зображень Python, яка надає широкий спектр можливостей обробки зображень. Поєднавши можливості бібліотеки Pillow із функцією виявлення об’єктів API Google Vision, ми можемо ефективно виконати це завдання.
Ось кроки для візуального визначення та виділення виявлених об’єктів на зображенні за допомогою бібліотеки Pillow:
1. Встановіть необхідні бібліотеки: почніть із встановлення необхідних бібліотек. Встановіть Pillow за допомогою команди `pip install pillow`. Крім того, вам потрібно буде налаштувати API Google Vision і інсталювати клієнтську бібліотеку Google Cloud для Python.
2. Пройдіть автентифікацію за допомогою Google Vision API: щоб використовувати Google Vision API, вам потрібно автентифікувати свою програму. Дотримуйтеся документації, наданої Google, щоб отримати необхідні облікові дані.
3. Завантажте та проаналізуйте зображення: скористайтеся бібліотекою Pillow, щоб завантажити зображення, яке потрібно проаналізувати. Щоб відкрити файл зображення, можна скористатися методом Image.open(). Після завантаження зображення перетворіть його у формат, сумісний із API Google Vision, наприклад JPEG або PNG.
4. Надішліть зображення до API Google Vision: використовуйте клієнтську бібліотеку Google Cloud для Python, щоб надіслати зображення до API Google Vision для виявлення об’єктів. Це можна зробити, створивши об’єкт запиту з даними зображення та викликавши відповідний метод, наприклад `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Отримайте результати виявлення об’єкта: витягніть результати виявлення об’єкта з відповіді, отриманої від API Google Vision. Відповідь міститиме інформацію про виявлені об’єкти, наприклад їх обмежувальні рамки, мітки та оцінки достовірності.
6. Намалюйте обмежувальні рамки на зображенні: використовуйте бібліотеку Pillow, щоб намалювати обмежувальні рамки навколо виявлених об’єктів на зображенні. Ви можете використати метод `ImageDraw.Draw()`, щоб створити об’єкт малювання, а потім використати метод `draw.rectangle()`, щоб намалювати обмежувальні рамки.
7. Додайте мітки та оцінки до зображення: щоб покращити візуалізацію, ви можете додати мітки та оцінки достовірності до зображення. Використовуйте метод `draw.text()` з бібліотеки Pillow, щоб накласти мітки та оцінки на зображення.
8. Збережіть і відобразіть анотоване зображення: збережіть анотоване зображення за допомогою методу `Image.save()` з бібліотеки Pillow. Ви можете вибрати потрібний формат, наприклад JPEG або PNG. За бажанням відобразіть анотоване зображення за допомогою методу `Image.show()`.
Виконуючи ці кроки, ви можете візуально визначити та виділити виявлені об’єкти на зображенні за допомогою бібліотеки Pillow. Поєднання потужних можливостей обробки зображень Pillow і функції виявлення об’єктів API Google Vision дозволяє ефективно й точно аналізувати зображення.
приклад:
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()
У цьому прикладі ми спочатку завантажуємо та аналізуємо зображення за допомогою бібліотеки Pillow. Потім ми автентифікуємося за допомогою API Google Vision і надсилаємо зображення для виявлення об’єкта. Ми отримуємо результати виявлення об’єктів і використовуємо бібліотеку Pillow, щоб намалювати рамки навколо виявлених об’єктів на зображенні. Крім того, ми додаємо мітки та оцінки надійності до зображення. Нарешті, ми зберігаємо та показуємо анотоване зображення.
Інші останні запитання та відповіді щодо Розширене розуміння зображень:
- Які попередньо визначені категорії для розпізнавання об’єктів в API Google Vision?
- Який рекомендований підхід до використання функції виявлення безпечного пошуку в поєднанні з іншими методами модерування?
- Як ми можемо отримати доступ і відобразити значення ймовірності для кожної категорії в анотації безпечного пошуку?
- Як ми можемо отримати анотацію безпечного пошуку за допомогою API Google Vision у Python?
- Які п’ять категорій включає функція виявлення безпечного пошуку?
- Як функція безпечного пошуку Google Vision API виявляє відвертий вміст у зображеннях?
- Як ми можемо організувати отриману інформацію про об’єкт у табличному форматі за допомогою фрейму даних pandas?
- Як ми можемо витягти всі анотації об’єктів із відповіді API?
- Які бібліотеки та мова програмування використовуються для демонстрації функціональності API Google Vision?
- Як API Google Vision виконує виявлення об’єктів і локалізацію в зображеннях?
Більше запитань і відповідей див. у Розширеному розумінні зображень