పిల్లో లైబ్రరీని ఉపయోగించి చిత్రంలో గుర్తించబడిన వస్తువులను దృశ్యమానంగా గుర్తించడానికి మరియు హైలైట్ చేయడానికి, మేము దశల వారీ ప్రక్రియను అనుసరించవచ్చు. పిల్లో లైబ్రరీ అనేది ఒక శక్తివంతమైన పైథాన్ ఇమేజింగ్ లైబ్రరీ, ఇది విస్తృత శ్రేణి ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. Google Vision API యొక్క ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ ఫంక్షనాలిటీతో పిల్లో లైబ్రరీ యొక్క సామర్థ్యాలను కలపడం ద్వారా, మేము ఈ పనిని సమర్థవంతంగా సాధించగలము.
పిల్లో లైబ్రరీని ఉపయోగించి చిత్రంలో గుర్తించబడిన వస్తువులను దృశ్యమానంగా గుర్తించడానికి మరియు హైలైట్ చేయడానికి ఇక్కడ దశలు ఉన్నాయి:
1. అవసరమైన లైబ్రరీలను ఇన్స్టాల్ చేయండి: అవసరమైన లైబ్రరీలను ఇన్స్టాల్ చేయడం ద్వారా ప్రారంభించండి. `పిప్ ఇన్స్టాల్ పిల్లో` ఆదేశాన్ని ఉపయోగించి పిల్లోను ఇన్స్టాల్ చేయండి. అదనంగా, మీరు Google Vision APIని సెటప్ చేయాలి మరియు పైథాన్ కోసం Google క్లౌడ్ క్లయింట్ లైబ్రరీని ఇన్స్టాల్ చేయాలి.
2. Google Vision APIతో ప్రమాణీకరించండి: Google Vision APIని ఉపయోగించడానికి, మీరు మీ అప్లికేషన్ను ప్రామాణీకరించాలి. అవసరమైన ఆధారాలను పొందడానికి Google అందించిన డాక్యుమెంటేషన్ను అనుసరించండి.
3. చిత్రాన్ని లోడ్ చేయండి మరియు విశ్లేషించండి: మీరు విశ్లేషించాలనుకుంటున్న చిత్రాన్ని లోడ్ చేయడానికి పిల్లో లైబ్రరీని ఉపయోగించండి. ఇమేజ్ ఫైల్ను తెరవడానికి మీరు `Image.open()` పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు. చిత్రం లోడ్ అయిన తర్వాత, దానిని JPEG లేదా PNG వంటి Google Vision APIకి అనుకూలమైన ఆకృతికి మార్చండి.
4. చిత్రాన్ని Google Vision APIకి పంపండి: వస్తువు గుర్తింపు కోసం చిత్రాన్ని Google Vision APIకి పంపడానికి పైథాన్ కోసం Google క్లౌడ్ క్లయింట్ లైబ్రరీని ఉపయోగించండి. చిత్ర డేటాతో అభ్యర్థన ఆబ్జెక్ట్ని సృష్టించడం ద్వారా మరియు `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()` వంటి తగిన పద్ధతికి కాల్ చేయడం ద్వారా ఇది చేయవచ్చు.
5. ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ ఫలితాలను తిరిగి పొందండి: Google Vision API నుండి స్వీకరించిన ప్రతిస్పందన నుండి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ ఫలితాలను సంగ్రహించండి. ప్రతిస్పందన గుర్తించబడిన వస్తువుల గురించిన సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది, వాటి సరిహద్దు పెట్టెలు, లేబుల్లు మరియు విశ్వాస స్కోర్లు వంటివి ఉంటాయి.
6. చిత్రంపై సరిహద్దు పెట్టెలను గీయండి: చిత్రంపై గుర్తించబడిన వస్తువుల చుట్టూ సరిహద్దు పెట్టెలను గీయడానికి పిల్లో లైబ్రరీని ఉపయోగించండి. మీరు డ్రాయింగ్ ఆబ్జెక్ట్ను రూపొందించడానికి `ImageDraw.Draw()` పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు, ఆపై సరిహద్దు పెట్టెలను గీయడానికి `draw.rectangle()` పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు.
7. చిత్రానికి లేబుల్లు మరియు స్కోర్లను జోడించండి: విజువలైజేషన్ను మెరుగుపరచడానికి, మీరు చిత్రానికి లేబుల్లు మరియు కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్లను జోడించవచ్చు. చిత్రంపై లేబుల్లు మరియు స్కోర్లను అతివ్యాప్తి చేయడానికి పిల్లో లైబ్రరీ నుండి `draw.text()` పద్ధతిని ఉపయోగించండి.
8. ఉల్లేఖన చిత్రాన్ని సేవ్ చేయండి మరియు ప్రదర్శించండి: పిల్లో లైబ్రరీ నుండి `Image.save()` పద్ధతిని ఉపయోగించి ఉల్లేఖన చిత్రాన్ని సేవ్ చేయండి. మీరు JPEG లేదా PNG వంటి కావలసిన ఆకృతిని ఎంచుకోవచ్చు. ఐచ్ఛికంగా, `Image.show()` పద్ధతిని ఉపయోగించి ఉల్లేఖన చిత్రాన్ని ప్రదర్శించండి.
ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, మీరు పిల్లో లైబ్రరీని ఉపయోగించి చిత్రంలో గుర్తించబడిన వస్తువులను దృశ్యమానంగా గుర్తించవచ్చు మరియు హైలైట్ చేయవచ్చు. పిల్లో యొక్క శక్తివంతమైన ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాల కలయిక మరియు Google విజన్ API యొక్క ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ ఫంక్షనాలిటీ చిత్రాల యొక్క సమర్థవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన విశ్లేషణ కోసం అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
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()
ఈ ఉదాహరణలో, మేము మొదట పిల్లో లైబ్రరీని ఉపయోగించి చిత్రాన్ని లోడ్ చేస్తాము మరియు విశ్లేషిస్తాము. తర్వాత, మేము Google Vision APIతో ప్రమాణీకరిస్తాము మరియు వస్తువు గుర్తింపు కోసం చిత్రాన్ని పంపుతాము. మేము ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ ఫలితాలను తిరిగి పొందుతాము మరియు చిత్రంపై గుర్తించబడిన వస్తువుల చుట్టూ సరిహద్దు పెట్టెలను గీయడానికి పిల్లో లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తాము. అదనంగా, మేము చిత్రానికి లేబుల్లు మరియు కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్లను జోడిస్తాము. చివరగా, మేము ఉల్లేఖన చిత్రాన్ని సేవ్ చేసి ప్రదర్శిస్తాము.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు అధునాతన చిత్రాల అవగాహన:
- Google Vision APIలో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ కోసం కొన్ని ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు ఏమిటి?
- ఇతర మోడరేషన్ టెక్నిక్లతో కలిపి సురక్షిత శోధన గుర్తింపు లక్షణాన్ని ఉపయోగించడం కోసం సిఫార్సు చేయబడిన విధానం ఏమిటి?
- సురక్షిత శోధన ఉల్లేఖనంలో మేము ప్రతి వర్గానికి సంభావ్యత విలువలను ఎలా యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు ప్రదర్శించవచ్చు?
- పైథాన్లోని Google Vision APIని ఉపయోగించి సురక్షితమైన శోధన ఉల్లేఖనాన్ని మనం ఎలా పొందవచ్చు?
- సురక్షిత శోధన గుర్తింపు ఫీచర్లో చేర్చబడిన ఐదు వర్గాలు ఏమిటి?
- Google Vision API యొక్క సురక్షిత శోధన ఫీచర్ చిత్రాలలోని స్పష్టమైన కంటెంట్ను ఎలా గుర్తిస్తుంది?
- పాండాస్ డేటా ఫ్రేమ్ని ఉపయోగించి మేము సంగ్రహించిన ఆబ్జెక్ట్ సమాచారాన్ని పట్టిక ఆకృతిలో ఎలా నిర్వహించగలము?
- API ప్రతిస్పందన నుండి మేము అన్ని ఆబ్జెక్ట్ ఉల్లేఖనాలను ఎలా సంగ్రహించగలము?
- Google Vision API యొక్క కార్యాచరణను ప్రదర్శించడానికి ఏ లైబ్రరీలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడతాయి?
- చిత్రాలలో ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు స్థానికీకరణను Google Vision API ఎలా నిర్వహిస్తుంది?
అధునాతన చిత్రాల అవగాహనలో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి