Kanggo ngenali lan nyorot obyek sing dideteksi ing gambar kanthi visual nggunakake perpustakaan Bantal, kita bisa ngetutake proses langkah-langkah. Perpustakaan Bantal minangka perpustakaan pencitraan Python sing kuat sing nyedhiyakake macem-macem kemampuan pangolahan gambar. Kanthi nggabungake kemampuan perpustakaan Bantal karo fungsi deteksi obyek saka Google Vision API, kita bisa entuk tugas iki kanthi efisien.
Mangkene langkah-langkah kanggo ngenali lan nyorot obyek sing dideteksi ing gambar kanthi visual nggunakake perpustakaan Bantal:
1. Instal perpustakaan sing dibutuhake: Miwiti kanthi nginstal perpustakaan sing dibutuhake. Instal Bantal nggunakake printah `pip install pillow`. Kajaba iku, sampeyan kudu nyiyapake Google Vision API lan nginstal perpustakaan klien Google Cloud kanggo Python.
2. Authenticate nganggo Google Vision API: Kanggo nggunakake Google Vision API, sampeyan kudu otentikasi aplikasi sampeyan. Tindakake dokumentasi sing diwenehake Google kanggo entuk kredensial sing dibutuhake.
3. Muat lan nganalisa gambar: Gunakake perpustakaan bantal kanggo mbukak gambar sing pengin dianalisis. Sampeyan bisa nggunakake cara `Image.open()` kanggo mbukak file gambar. Sawise gambar dimuat, ngowahi menyang format sing kompatibel karo Google Vision API, kayata JPEG utawa PNG.
4. Kirim gambar menyang API Google Vision: Gunakake perpustakaan klien Google Cloud kanggo Python kanggo ngirim gambar menyang API Google Vision kanggo deteksi obyek. Iki bisa rampung dening nggawe obyek request karo data gambar lan nelpon cara cocok, kayata `image_annotator_client.object_localization ().annotate_image ()`.
5. Nompo asil deteksi obyek: Ekstrak asil deteksi obyek saka respon sing ditampa saka Google Vision API. Tanggepan bakal ngemot informasi babagan obyek sing dideteksi, kayata kothak wates, label, lan skor kapercayan.
6. Gambar kothak wewatesan ing gambar: Gunakake perpustakaan Bantal kanggo tarik kothak wewatesan watara obyek dideteksi ing gambar. Sampeyan bisa nggunakake cara `ImageDraw.Draw ()` kanggo nggawe obyek drawing, lan banjur nggunakake cara `draw.rectangle ()` kanggo tarik kothak wates.
7. Tambah label lan skor kanggo gambar: Kanggo nambah visualisasi, sampeyan bisa nambah label lan skor kapercayan kanggo gambar. Gunakake metode `draw.text ()` saka perpustakaan Bantal kanggo overlay label lan skor ing gambar.
8. Simpen lan nampilake gambar annotated: Simpen gambar annotated nggunakake `Image.save ()` cara saka perpustakaan Bantal. Sampeyan bisa milih format sing dikarepake, kayata JPEG utawa PNG. Opsional, tampilake gambar anotasi nggunakake metode `Image.show()`.
Kanthi tindakake langkah iki, sampeyan bisa ngenali lan nyorot obyek sing dideteksi ing gambar kanthi visual nggunakake perpustakaan Bantal. Kombinasi kemampuan pangolahan gambar sing kuat saka Bantal lan fungsi deteksi obyek saka Google Vision API ngidini analisis gambar sing efisien lan akurat.
Conto:
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()
Ing conto iki, pisanan kita mbukak lan nganalisa gambar nggunakake perpustakaan Bantal. Banjur, kita keasliane karo Google Vision API lan ngirim gambar kanggo deteksi obyek. Kita nompo asil deteksi obyek lan nggunakake perpustakaan Bantal kanggo tarik kothak wates watara obyek dideteksi ing gambar. Kajaba iku, kita nambah label lan skor kapercayan menyang gambar. Pungkasan, kita nyimpen lan nampilake gambar anotasi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Pangerten gambar majeng:
- Apa sawetara kategori sing wis ditemtokake kanggo pangenalan obyek ing Google Vision API?
- Apa pendekatan sing disaranake kanggo nggunakake fitur deteksi telusuran kanthi kombinasi karo teknik moderasi liyane?
- Kepiye carane bisa ngakses lan nampilake nilai kemungkinan kanggo saben kategori ing anotasi panelusuran sing aman?
- Kepiye carane entuk anotasi telusuran sing aman nggunakake Google Vision API ing Python?
- Apa limang kategori sing kalebu ing fitur deteksi telusuran sing aman?
- Kepiye fitur telusuran aman Google Vision API ndeteksi konten eksplisit ing gambar?
- Kepiye carane bisa ngatur informasi obyek sing diekstrak ing format tabular nggunakake pigura data panda?
- Kepiye carane bisa ngekstrak kabeh anotasi obyek saka respon API?
- Pustaka lan basa pamrograman apa sing digunakake kanggo nduduhake fungsi Google Vision API?
- Kepiye Google Vision API nindakake deteksi obyek lan lokalisasi ing gambar?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing pangerten gambar Lanjut