Để xác định và đánh dấu trực quan các đối tượng được phát hiện trong hình ảnh bằng thư viện Gối, chúng ta có thể thực hiện theo quy trình từng bước. Thư viện Gối là thư viện hình ảnh Python mạnh mẽ cung cấp nhiều khả năng xử lý hình ảnh. Bằng cách kết hợp các khả năng của thư viện Gối với chức năng phát hiện đối tượng của API Google Vision, chúng tôi có thể đạt được nhiệm vụ này một cách hiệu quả.
Dưới đây là các bước để xác định trực quan và đánh dấu các đối tượng được phát hiện trong ảnh bằng thư viện Gối:
1. Cài đặt các thư viện cần thiết: Bắt đầu bằng cách cài đặt các thư viện cần thiết. Cài đặt Gối bằng lệnh `pip install gối`. Ngoài ra, bạn sẽ cần thiết lập API Google Vision và cài đặt thư viện ứng dụng khách Google Cloud cho Python.
2. Xác thực bằng API Google Vision: Để sử dụng API Google Vision, bạn cần xác thực ứng dụng của mình. Hãy làm theo tài liệu do Google cung cấp để có được thông tin xác thực cần thiết.
3. Load và phân tích hình ảnh: Sử dụng thư viện Pillow để tải hình ảnh bạn muốn phân tích. Bạn có thể sử dụng phương thức `Image.open()` để mở tệp hình ảnh. Sau khi hình ảnh được tải, hãy chuyển đổi nó sang định dạng tương thích với API Google Vision, chẳng hạn như JPEG hoặc PNG.
4. Gửi hình ảnh tới Google Vision API: Sử dụng thư viện ứng dụng khách Google Cloud dành cho Python để gửi hình ảnh tới Google Vision API để phát hiện đối tượng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tạo một đối tượng yêu cầu với dữ liệu hình ảnh và gọi phương thức thích hợp, chẳng hạn như `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Truy xuất kết quả phát hiện đối tượng: Trích xuất kết quả phát hiện đối tượng từ phản hồi nhận được từ API Google Vision. Phản hồi sẽ chứa thông tin về các đối tượng được phát hiện, chẳng hạn như hộp giới hạn, nhãn và điểm tin cậy của chúng.
6. Vẽ các khung giới hạn trên ảnh: Sử dụng thư viện Pillow để vẽ các khung giới hạn xung quanh các đối tượng được phát hiện trên ảnh. Bạn có thể sử dụng phương thức `ImageDraw.Draw()` để tạo một đối tượng vẽ, sau đó sử dụng phương thức `draw.ectangle()` để vẽ các hộp giới hạn.
7. Thêm nhãn và điểm số vào hình ảnh: Để nâng cao tính trực quan, bạn có thể thêm nhãn và điểm tin cậy vào hình ảnh. Sử dụng phương thức `draw.text()` từ thư viện Gối để phủ các nhãn và điểm số lên hình ảnh.
8. Lưu và hiển thị ảnh có chú thích: Lưu ảnh có chú thích bằng phương thức `Image.save()` từ thư viện Pillow. Bạn có thể chọn định dạng mong muốn, chẳng hạn như JPEG hoặc PNG. Tùy chọn hiển thị hình ảnh được chú thích bằng phương thức `Image.show()`.
Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể xác định và đánh dấu trực quan các đối tượng được phát hiện trong hình ảnh bằng thư viện Gối. Sự kết hợp giữa khả năng xử lý hình ảnh mạnh mẽ của Pillow và chức năng phát hiện đối tượng của Google Vision API cho phép phân tích hình ảnh hiệu quả và chính xác.
Ví dụ:
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()
Trong ví dụ này, trước tiên chúng tôi tải và phân tích hình ảnh bằng thư viện Gối. Sau đó, chúng tôi xác thực bằng API Google Vision và gửi hình ảnh để phát hiện đối tượng. Chúng ta lấy kết quả phát hiện đối tượng và sử dụng thư viện Pillow để vẽ các khung giới hạn xung quanh các đối tượng được phát hiện trên ảnh. Ngoài ra, chúng tôi thêm nhãn và điểm tin cậy vào hình ảnh. Cuối cùng chúng ta lưu và hiển thị hình ảnh đã chú thích.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Hiểu hình ảnh nâng cao:
- Một số danh mục được xác định trước để nhận dạng đối tượng trong Google Vision API là gì?
- Phương pháp được đề xuất để sử dụng tính năng phát hiện tìm kiếm an toàn kết hợp với các kỹ thuật kiểm duyệt khác là gì?
- Làm cách nào chúng tôi có thể truy cập và hiển thị các giá trị khả năng cho từng danh mục trong chú thích tìm kiếm an toàn?
- Làm cách nào chúng tôi có thể có được chú thích tìm kiếm an toàn bằng API Google Vision trong Python?
- Năm danh mục có trong tính năng phát hiện tìm kiếm an toàn là gì?
- Tính năng tìm kiếm an toàn của Google Vision API phát hiện nội dung khiêu dâm trong hình ảnh như thế nào?
- Làm cách nào chúng ta có thể sắp xếp thông tin đối tượng được trích xuất theo định dạng bảng bằng khung dữ liệu gấu trúc?
- Làm cách nào chúng tôi có thể trích xuất tất cả chú thích đối tượng từ phản hồi của API?
- Những thư viện và ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng để thể hiện chức năng của API Google Vision?
- API Google Vision thực hiện phát hiện và bản địa hóa đối tượng trong hình ảnh như thế nào?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Tìm hiểu hình ảnh nâng cao
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: API Google Vision của EITC/AI/GVAPI (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Hiểu hình ảnh nâng cao (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Phát hiện đối tượng (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi