Om bespeurde voorwerpe in 'n beeld visueel te identifiseer en uit te lig deur die Kussing-biblioteek te gebruik, kan ons 'n stap-vir-stap proses volg. Die Pillow-biblioteek is 'n kragtige Python-beeldbiblioteek wat 'n wye verskeidenheid beeldverwerkingsvermoëns bied. Deur die vermoëns van die Pillow-biblioteek te kombineer met die objekbespeuringsfunksie van die Google Vision API, kan ons hierdie taak doeltreffend bereik.
Hier is die stappe om bespeurde voorwerpe in 'n prent visueel te identifiseer en uit te lig met behulp van die Kussing-biblioteek:
1. Installeer die nodige biblioteke: Begin deur die vereiste biblioteke te installeer. Installeer kussing met die opdrag `pip install pillow`. Daarbenewens sal jy die Google Vision API moet opstel en die Google Cloud-kliëntbiblioteek vir Python moet installeer.
2. Staaf met die Google Vision API: Om die Google Vision API te gebruik, moet jy jou aansoek staaf. Volg die dokumentasie wat deur Google verskaf word om die nodige geloofsbriewe te verkry.
3. Laai en ontleed die prent: Gebruik die Kussing-biblioteek om die prent wat jy wil ontleed, te laai. Jy kan die `Image.open()`-metode gebruik om die prentlêer oop te maak. Sodra die prent gelaai is, skakel dit om na 'n formaat wat versoenbaar is met die Google Vision API, soos JPEG of PNG.
4. Stuur die prent na die Google Vision API: Gebruik die Google Cloud-kliëntbiblioteek vir Python om die prent na die Google Vision API te stuur vir objekbespeuring. Dit kan gedoen word deur 'n versoekvoorwerp met die beelddata te skep en die toepaslike metode te roep, soos `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Haal die objekbespeuringsresultate op: Onttrek die voorwerpbespeuringsresultate uit die antwoord wat van die Google Vision API ontvang is. Die antwoord sal inligting oor die bespeurde voorwerpe bevat, soos hul grenskassies, etikette en vertrouetellings.
6. Teken grenskasies op die prent: Gebruik die Kussing-biblioteek om grenskasies rondom die bespeurde voorwerpe op die prent te teken. Jy kan die `ImageDraw.Draw()`-metode gebruik om 'n tekenobjek te skep, en dan die `draw.rectangle()`-metode gebruik om die grenskassies te teken.
7. Voeg etikette en tellings by die prent: Om die visualisering te verbeter, kan jy etikette en vertrouetellings by die prent voeg. Gebruik die `draw.text()`-metode van die Pillow-biblioteek om die byskrifte en punte op die prent te bedek.
8. Stoor en vertoon die geannoteerde prent: Stoor die geannoteerde prent deur die `Image.save()`-metode van die Pillow-biblioteek te gebruik. Jy kan die verlangde formaat kies, soos JPEG of PNG. Opsioneel, vertoon die geannoteerde prent deur die `Image.show()`-metode te gebruik.
Deur hierdie stappe te volg, kan jy die bespeurde voorwerpe in 'n prent visueel identifiseer en uitlig deur die Kussing-biblioteek te gebruik. Die kombinasie van die kragtige beeldverwerkingsvermoëns van Pillow en die objekbespeuringsfunksie van die Google Vision API maak voorsiening vir doeltreffende en akkurate ontleding van beelde.
voorbeeld:
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()
In hierdie voorbeeld laai en ontleed ons eers die beeld met behulp van die Kussing-biblioteek. Dan verifieer ons met die Google Vision API en stuur die prent vir objekbespeuring. Ons haal die voorwerpbespeuringsresultate op en gebruik die Kussing-biblioteek om begrensingsblokke om die bespeurde voorwerpe op die prent te teken. Daarbenewens voeg ons etikette en selfvertroue-tellings by die prent. Uiteindelik stoor en vertoon ons die geannoteerde prent.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Gevorderde beeldbegrip:
- Wat is 'n paar voorafbepaalde kategorieë vir objekherkenning in Google Vision API?
- Wat is die aanbevole benadering vir die gebruik van die veilige soekopsporingsfunksie in kombinasie met ander modereringstegnieke?
- Hoe kan ons toegang kry tot die waarskynlikheidwaardes vir elke kategorie in die veilige soekaantekening en dit vertoon?
- Hoe kan ons die veilige soekaantekening verkry deur die Google Vision API in Python te gebruik?
- Wat is die vyf kategorieë wat by die veilige soek-opsporingsfunksie ingesluit is?
- Hoe bespeur die Google Vision API se veilige soekfunksie eksplisiete inhoud binne beelde?
- Hoe kan ons die onttrekte voorwerpinligting in 'n tabelformaat organiseer deur die pandas-dataraam te gebruik?
- Hoe kan ons al die voorwerpaantekeninge uit die API se reaksie onttrek?
- Watter biblioteke en programmeertaal word gebruik om die funksionaliteit van die Google Vision API te demonstreer?
- Hoe voer die Google Vision API objekbespeuring en lokalisering in beelde uit?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Gevorderde beeldbegrip