Pro vizuální identifikaci a zvýraznění detekovaných objektů na obrázku pomocí knihovny Pillow můžeme postupovat krok za krokem. Knihovna Pillow je výkonná zobrazovací knihovna Pythonu, která poskytuje širokou škálu možností zpracování obrazu. Kombinací možností knihovny Pillow s funkcí detekce objektů rozhraní Google Vision API můžeme tohoto úkolu dosáhnout efektivně.
Zde jsou kroky k vizuální identifikaci a zvýraznění detekovaných objektů na obrázku pomocí knihovny Pillow:
1. Nainstalujte potřebné knihovny: Začněte instalací požadovaných knihoven. Nainstalujte polštář pomocí příkazu `pip install polštář`. Kromě toho budete muset nastavit Google Vision API a nainstalovat klientskou knihovnu Google Cloud pro Python.
2. Ověření pomocí Google Vision API: Abyste mohli používat Google Vision API, musíte svou aplikaci ověřit. Postupujte podle dokumentace poskytnuté společností Google a získejte potřebné přihlašovací údaje.
3. Načtěte a analyzujte obrázek: Pomocí knihovny Pillow načtěte obrázek, který chcete analyzovat. K otevření souboru obrázku můžete použít metodu `Image.open()`. Jakmile se obrázek načte, převeďte jej do formátu kompatibilního s Google Vision API, jako je JPEG nebo PNG.
4. Odešlete obrázek do Google Vision API: Pomocí klientské knihovny Google Cloud pro Python odešlete obrázek do Google Vision API pro detekci objektů. To lze provést vytvořením objektu požadavku s daty obrázku a voláním příslušné metody, jako je `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Načtení výsledků detekce objektů: Extrahujte výsledky detekce objektů z odpovědi přijaté z Google Vision API. Odpověď bude obsahovat informace o detekovaných objektech, jako jsou jejich ohraničující rámečky, štítky a skóre spolehlivosti.
6. Nakreslete ohraničovací rámečky na obrázek: Pomocí knihovny Polštář nakreslete ohraničovací rámečky kolem detekovaných objektů na obrázku. K vytvoření nakresleného objektu můžete použít metodu `ImageDraw.Draw()` a poté pomocí metody `draw.rectangle()` nakreslit ohraničující rámečky.
7. Přidejte k obrázku štítky a skóre: Chcete-li zlepšit vizualizaci, můžete k obrázku přidat štítky a skóre spolehlivosti. Pomocí metody `draw.text()` z knihovny Pillow překryjte štítky a skóre na obrázku.
8. Uložte a zobrazte anotovaný obrázek: Uložte anotovaný obrázek pomocí metody `Image.save()` z knihovny Pillow. Můžete si vybrat požadovaný formát, například JPEG nebo PNG. Volitelně zobrazte anotovaný obrázek pomocí metody `Image.show()`.
Pomocí těchto kroků můžete vizuálně identifikovat a zvýraznit detekované objekty na obrázku pomocí knihovny Pillow. Kombinace výkonných schopností zpracování obrazu Pillow a funkce detekce objektů Google Vision API umožňuje efektivní a přesnou analýzu snímků.
Příklad:
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 tomto příkladu nejprve načteme a analyzujeme obrázek pomocí knihovny Pillow. Poté se ověříme pomocí Google Vision API a odešleme obrázek k detekci objektu. Načteme výsledky detekce objektů a použijeme knihovnu Pillow k nakreslení ohraničujících rámečků kolem detekovaných objektů na obrázku. Navíc k obrázku přidáváme štítky a skóre spolehlivosti. Nakonec uložíme a zobrazíme anotovaný obrázek.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Pokročilé porozumění obrázkům:
- Jaké jsou některé předdefinované kategorie pro rozpoznávání objektů v Google Vision API?
- Jaký je doporučený přístup k používání funkce detekce bezpečného vyhledávání v kombinaci s jinými technikami moderování?
- Jak můžeme získat a zobrazit hodnoty pravděpodobnosti pro každou kategorii v anotaci bezpečného vyhledávání?
- Jak můžeme získat anotaci bezpečného vyhledávání pomocí Google Vision API v Pythonu?
- Jakých pět kategorií zahrnuje funkce detekce bezpečného vyhledávání?
- Jak funkce bezpečného vyhledávání Google Vision API detekuje explicitní obsah v obrázcích?
- Jak můžeme uspořádat extrahované informace o objektu do tabulkového formátu pomocí datového rámce pandas?
- Jak můžeme extrahovat všechny anotace objektů z odpovědi API?
- Jaké knihovny a programovací jazyk se používají k demonstraci funkčnosti Google Vision API?
- Jak rozhraní Google Vision API provádí detekci a lokalizaci objektů v obrázcích?
Prohlédněte si další otázky a odpovědi v části Pokročilé porozumění obrázkům