د تکیا کتابتون په کارولو سره په عکس کې کشف شوي توکي په لید کې پیژندلو او روښانه کولو لپاره ، موږ کولی شو یو ګام په ګام پروسه تعقیب کړو. د تکیا کتابتون یو پیاوړی Python امیجنگ کتابتون دی چې د عکس پروسس کولو پراخه لړۍ چمتو کوي. د ګوګل ویژن API د څیز کشف کولو فعالیت سره د تکیا کتابتون وړتیاو په ترکیب سره ، موږ کولی شو دا دنده په مؤثره توګه ترلاسه کړو.
دلته د تکیا کتابتون په کارولو سره په عکس کې کشف شوي توکي په لید کې پیژندلو او روښانه کولو مرحلې دي:
1. اړین کتابتونونه نصب کړئ: د اړتیا وړ کتابتونونو په نصبولو سره پیل کړئ. د `pip install pillow` کمانډ په کارولو سره تکیا نصب کړئ. سربیره پردې ، تاسو به د ګوګل ویژن API تنظیم کولو ته اړتیا ولرئ او د Python لپاره د ګوګل کلاوډ پیرودونکي کتابتون نصب کړئ.
2. د ګوګل ویژن API سره تصدیق کول: د ګوګل ویژن API کارولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ خپل غوښتنلیک تصدیق کړئ. د اړینو اسنادو ترلاسه کولو لپاره د ګوګل لخوا چمتو شوي اسناد تعقیب کړئ.
3. عکس پورته او تحلیل کړئ: د هغه عکس پورته کولو لپاره د تکیا کتابتون وکاروئ چې تاسو یې تحلیل کول غواړئ. تاسو کولی شئ د عکس فایل خلاصولو لپاره `Image.open()` میتود وکاروئ. یوځل چې عکس پورته شي ، دا د ګوګل ویژن API سره مطابقت لرونکي شکل ته بدل کړئ ، لکه JPEG یا PNG.
4. عکس د ګوګل ویژن API ته واستوئ: د Python لپاره د ګوګل کلاوډ پیرودونکي کتابتون وکاروئ ترڅو عکس د ګوګل ویژن API ته د اعتراض کشف لپاره واستوي. دا د عکس ډیټا سره د غوښتنې اعتراض رامینځته کولو او مناسب میتود ته زنګ وهلو سره ترسره کیدی شي ، لکه `image_annotator_client.object_localization().annotate_image()`.
5. د اعتراض کشف پایلې بیرته ترلاسه کړئ: د ګوګل ویژن API څخه ترلاسه شوي ځواب څخه د اعتراض کشف پایلې استخراج کړئ. ځواب به د کشف شوي شیانو په اړه معلومات ولري، لکه د دوی تړل شوي بکسونه، لیبلونه، او د باور نمرې.
6. په عکس کې د تړلو بکسونه رسم کړئ: د بالی کتابتون څخه کار واخلئ ترڅو په عکس کې د موندل شوي شیانو شاوخوا د بانډینګ بکسونه رسم کړئ. تاسو کولی شئ د انځور کولو څیز جوړولو لپاره `ImageDraw.Draw()` طریقه وکاروئ، او بیا د باؤنډینګ بکسونو د رسم کولو لپاره `draw.rectangle()` طریقه وکاروئ.
7. عکس ته لیبلونه او نمرې اضافه کړئ: د لید د لوړولو لپاره، تاسو کولی شئ عکس ته لیبلونه او د باور نمرې اضافه کړئ. په انځور کې د لیبلونو او نمرو د پوښلو لپاره د تکیا کتابتون څخه د 'draw.text()' طریقه وکاروئ.
8. تشریح شوی انځور خوندي او ښکاره کړئ: تشریح شوی انځور د تکیا کتابتون څخه د `Image.save()` میتود په کارولو سره خوندي کړئ. تاسو کولی شئ مطلوب بڼه غوره کړئ، لکه JPEG یا PNG. په اختیاري توګه، د `Image.show()` میتود په کارولو سره تشریح شوی انځور ښکاره کړئ.
د دې ګامونو په تعقیب، تاسو کولی شئ د تکیا کتابتون په کارولو سره په عکس کې کشف شوي توکي په لید کې وپیژنئ او روښانه کړئ. د تکیا د ځواکمن عکس پروسس کولو وړتیاو ترکیب او د ګوګل ویژن API د اعتراض کشف فعالیت د عکسونو مؤثره او دقیق تحلیل ته اجازه ورکوي.
مثال:
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()
په دې مثال کې، موږ لومړی د تکیا کتابتون په کارولو سره عکس پورته او تحلیل کوو. بیا، موږ د ګوګل ویژن API سره تصدیق کوو او عکس د اعتراض کشف لپاره لیږو. موږ د څیز کشف پایلې بیرته ترلاسه کوو او د تکیا کتابتون څخه کار اخلو ترڅو په عکس کې د کشف شوي شیانو شاوخوا بانډینګ بکسونه رسم کړو. سربیره پردې، موږ عکس ته لیبلونه او د باور نمرې اضافه کوو. په نهایت کې ، موږ تشریح شوی عکس خوندي او ښکاره کوو.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د پرمختللي عکسونو پوهه:
- په ګوګل ویژن API کې د اعتراض پیژندنې لپاره ځینې مخکینۍ کټګورۍ کومې دي؟
- د نورو اعتدال تخنیکونو سره په ترکیب کې د خوندي لټون موندنې ځانګړتیا کارولو لپاره وړاندیز شوی تګلاره څه ده؟
- موږ څنګه کولی شو د خوندي لټون تشریح کې د هرې کټګورۍ لپاره احتمالي ارزښتونو ته لاسرسی او ښکاره کړو؟
- څنګه کولی شو په Python کې د ګوګل ویژن API په کارولو سره د خوندي لټون تشریح ترلاسه کړو؟
- د خوندي لټون موندنې ځانګړتیا کې شامل شوي پنځه کټګورۍ کومې دي؟
- د ګوګل ویژن API خوندي لټون خصوصیت څنګه په عکسونو کې څرګند مینځپانګه کشف کوي؟
- څنګه کولی شو د پانډاس ډیټا چوکاټ په کارولو سره د استخراج شوي څیز معلومات په جدول کې تنظیم کړو؟
- موږ څنګه کولی شو د API ځواب څخه ټول اعتراض توضیحات استخراج کړو؟
- د ګوګل ویژن API فعالیت ښودلو لپاره کوم کتابتونونه او د پروګرام کولو ژبه کارول کیږي؟
- د ګوګل ویژن API څنګه په عکسونو کې د اعتراض کشف او ځایی کول ترسره کوي؟
نور پوښتنې او ځوابونه په پرمختللي انځورونو پوهه کې وګورئ