Per identificare visivamente ed evidenziare gli oggetti rilevati in un'immagine utilizzando la libreria Pillow, possiamo seguire un processo passo passo. La libreria Pillow è una potente libreria di imaging Python che fornisce un'ampia gamma di funzionalità di elaborazione delle immagini. Combinando le funzionalità della libreria Pillow con la funzionalità di rilevamento degli oggetti dell'API Google Vision, possiamo svolgere questo compito in modo efficiente.
Ecco i passaggi per identificare visivamente ed evidenziare gli oggetti rilevati in un'immagine utilizzando la libreria Pillow:
1. Installare le librerie necessarie: iniziare installando le librerie richieste. Installa Pillow utilizzando il comando "pip install pillow". Inoltre, dovrai configurare l'API Google Vision e installare la libreria client Google Cloud per Python.
2. Autenticazione con l'API Google Vision: per utilizzare l'API Google Vision, devi autenticare la tua applicazione. Segui la documentazione fornita da Google per ottenere le credenziali necessarie.
3. Carica e analizza l'immagine: utilizza la libreria Pillow per caricare l'immagine che desideri analizzare. Puoi utilizzare il metodo "Image.open()" per aprire il file immagine. Una volta caricata l'immagine, convertila in un formato compatibile con l'API di Google Vision, come JPEG o PNG.
4. Invia l'immagine all'API Google Vision: utilizza la libreria client Google Cloud per Python per inviare l'immagine all'API Google Vision per il rilevamento degli oggetti. Questo può essere fatto creando un oggetto di richiesta con i dati dell'immagine e chiamando il metodo appropriato, come `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. Recupera i risultati del rilevamento degli oggetti: estrai i risultati del rilevamento degli oggetti dalla risposta ricevuta dall'API di Google Vision. La risposta conterrà informazioni sugli oggetti rilevati, come i relativi riquadri di delimitazione, etichette e punteggi di confidenza.
6. Disegna riquadri di delimitazione sull'immagine: utilizza la libreria Pillow per disegnare riquadri di delimitazione attorno agli oggetti rilevati sull'immagine. Puoi utilizzare il metodo `ImageDraw.Draw()` per creare un oggetto di disegno, quindi utilizzare il metodo `draw.rectangle()` per disegnare i riquadri di delimitazione.
7. Aggiungi etichette e punteggi all'immagine: per migliorare la visualizzazione, puoi aggiungere etichette e punteggi di confidenza all'immagine. Utilizza il metodo `draw.text()` dalla libreria Pillow per sovrapporre le etichette e i punteggi all'immagine.
8. Salva e visualizza l'immagine annotata: salva l'immagine annotata utilizzando il metodo `Image.save()` dalla libreria Pillow. Puoi scegliere il formato desiderato, come JPEG o PNG. Facoltativamente, visualizza l'immagine annotata utilizzando il metodo "Image.show()".
Seguendo questi passaggi, puoi identificare visivamente ed evidenziare gli oggetti rilevati in un'immagine utilizzando la libreria Pillow. La combinazione delle potenti capacità di elaborazione delle immagini di Pillow e della funzionalità di rilevamento degli oggetti dell'API Google Vision consente un'analisi efficiente e accurata delle immagini.
Esempio:
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 questo esempio, innanzitutto carichiamo e analizziamo l'immagine utilizzando la libreria Pillow. Quindi, eseguiamo l'autenticazione con l'API Google Vision e inviamo l'immagine per il rilevamento degli oggetti. Recuperiamo i risultati del rilevamento degli oggetti e utilizziamo la libreria Pillow per disegnare riquadri di delimitazione attorno agli oggetti rilevati sull'immagine. Inoltre, aggiungiamo etichette e punteggi di confidenza all'immagine. Infine, salviamo e visualizziamo l'immagine annotata.
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