Om gedetecteerde objecten in een afbeelding visueel te identificeren en te markeren met behulp van de Pillow-bibliotheek, kunnen we een stapsgewijs proces volgen. De Pillow-bibliotheek is een krachtige Python-beeldvormingsbibliotheek die een breed scala aan beeldverwerkingsmogelijkheden biedt. Door de mogelijkheden van de Pillow-bibliotheek te combineren met de objectdetectiefunctionaliteit van de Google Vision API, kunnen we deze taak efficiënt uitvoeren.
Hier volgen de stappen om gedetecteerde objecten in een afbeelding visueel te identificeren en te markeren met behulp van de Pillow-bibliotheek:
1. Installeer de benodigde bibliotheken: Begin met het installeren van de vereiste bibliotheken. Installeer Pillow met het commando `pip install Pillow`. Bovendien moet u de Google Vision API instellen en de Google Cloud-clientbibliotheek voor Python installeren.
2. Authenticeer met de Google Vision API: Om de Google Vision API te gebruiken, moet u uw applicatie authenticeren. Volg de documentatie van Google om de benodigde inloggegevens te verkrijgen.
3. Laad en analyseer de afbeelding: Gebruik de Pillow-bibliotheek om de afbeelding te laden die u wilt analyseren. U kunt de methode `Image.open()` gebruiken om het afbeeldingsbestand te openen. Zodra de afbeelding is geladen, converteert u deze naar een indeling die compatibel is met de Google Vision API, zoals JPEG of PNG.
4. Stuur de afbeelding naar de Google Vision API: Gebruik de Google Cloud-clientbibliotheek voor Python om de afbeelding naar de Google Vision API te sturen voor objectdetectie. Dit kan worden gedaan door een verzoekobject te maken met de afbeeldingsgegevens en de juiste methode aan te roepen, zoals `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Haal de objectdetectieresultaten op: Extraheer de objectdetectieresultaten uit het antwoord dat is ontvangen van de Google Vision API. Het antwoord bevat informatie over de gedetecteerde objecten, zoals hun selectiekaders, labels en betrouwbaarheidsscores.
6. Teken kaders op de afbeelding: Gebruik de Pillow-bibliotheek om kaders rond de gedetecteerde objecten op de afbeelding te tekenen. U kunt de methode `ImageDraw.Draw()` gebruiken om een tekenobject te maken, en vervolgens de methode `draw.rectangle()` gebruiken om de selectiekaders te tekenen.
7. Labels en scores aan de afbeelding toevoegen: Om de visualisatie te verbeteren, kunt u labels en betrouwbaarheidsscores aan de afbeelding toevoegen. Gebruik de methode `draw.text()` uit de Pillow-bibliotheek om de labels en scores op de afbeelding te plaatsen.
8. De geannoteerde afbeelding opslaan en weergeven: Sla de geannoteerde afbeelding op met behulp van de `Image.save()`-methode uit de Pillow-bibliotheek. Je kunt het gewenste formaat kiezen, zoals JPEG of PNG. Geef optioneel de geannoteerde afbeelding weer met behulp van de methode `Image.show()`.
Door deze stappen te volgen, kunt u de gedetecteerde objecten in een afbeelding visueel identificeren en markeren met behulp van de Pillow-bibliotheek. De combinatie van de krachtige beeldverwerkingsmogelijkheden van Pillow en de objectdetectiefunctionaliteit van de Google Vision API zorgt voor een efficiënte en nauwkeurige analyse van afbeeldingen.
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 dit voorbeeld laden en analyseren we eerst de afbeelding met behulp van de Pillow-bibliotheek. Vervolgens authenticeren we ons met de Google Vision API en sturen we de afbeelding voor objectdetectie. We halen de objectdetectieresultaten op en gebruiken de Pillow-bibliotheek om kaders rond de gedetecteerde objecten op de afbeelding te tekenen. Daarnaast voegen we labels en betrouwbaarheidsscores toe aan de afbeelding. Ten slotte slaan we de geannoteerde afbeelding op en geven deze weer.
Andere recente vragen en antwoorden over Geavanceerd begrip van afbeeldingen:
- Wat zijn enkele vooraf gedefinieerde categorieën voor objectherkenning in de Google Vision API?
- Wat is de aanbevolen aanpak voor het gebruik van de functie voor het detecteren van veilige zoekopdrachten in combinatie met andere moderatietechnieken?
- Hoe kunnen we de waarschijnlijkheidswaarden voor elke categorie in de veilige zoekannotatie openen en weergeven?
- Hoe kunnen we de veilige zoekannotatie verkrijgen met behulp van de Google Vision API in Python?
- Wat zijn de vijf categorieën die deel uitmaken van de functie voor het detecteren van veilig zoeken?
- Hoe detecteert de veilige zoekfunctie van de Google Vision API expliciete inhoud in afbeeldingen?
- Hoe kunnen we de geëxtraheerde objectinformatie in tabelvorm organiseren met behulp van het pandas-dataframe?
- Hoe kunnen we alle objectannotaties uit het antwoord van de API halen?
- Welke bibliotheken en programmeertaal worden gebruikt om de functionaliteit van de Google Vision API te demonstreren?
- Hoe voert de Google Vision API objectdetectie en lokalisatie in afbeeldingen uit?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Geavanceerd inzicht in afbeeldingen