Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지에서 감지된 개체를 시각적으로 식별하고 강조 표시하기 위해 단계별 프로세스를 따를 수 있습니다. Pillow 라이브러리는 광범위한 이미지 처리 기능을 제공하는 강력한 Python 이미징 라이브러리입니다. Pillow 라이브러리의 기능과 Google Vision API의 객체 감지 기능을 결합하여 이 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지에서 감지된 개체를 시각적으로 식별하고 강조 표시하는 단계는 다음과 같습니다.
1. 필요한 라이브러리 설치: 필요한 라이브러리 설치부터 시작합니다. 'pip install Pillow' 명령을 사용하여 Pillow를 설치합니다. 또한 Google Vision API를 설정하고 Python용 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 설치해야 합니다.
2. Google Vision API로 인증: Google Vision API를 사용하려면 애플리케이션을 인증해야 합니다. 필요한 자격 증명을 얻으려면 Google에서 제공한 문서를 따르세요.
3. 이미지 로드 및 분석: Pillow 라이브러리를 사용하여 분석하려는 이미지를 로드합니다. `Image.open()` 메서드를 사용하여 이미지 파일을 열 수 있습니다. 이미지가 로드되면 JPEG, PNG 등 Google Vision API와 호환되는 형식으로 변환하세요.
4. Google Vision API로 이미지 보내기: Python용 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 사용하여 객체 감지를 위해 이미지를 Google Vision API로 보냅니다. 이는 이미지 데이터로 요청 객체를 생성하고 'image_annotator_client.object_localization().annotate_image()'와 같은 적절한 메서드를 호출하여 수행할 수 있습니다.
5. 객체 감지 결과 가져오기: Google Vision API에서 받은 응답에서 객체 감지 결과를 추출합니다. 응답에는 경계 상자, 라벨, 신뢰도 점수 등 감지된 개체에 대한 정보가 포함됩니다.
6. 이미지에 경계 상자 그리기: Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지에서 감지된 개체 주위에 경계 상자를 그립니다. `ImageDraw.Draw()` 메서드를 사용하여 그리기 개체를 만든 다음 `draw.lectangle()` 메서드를 사용하여 경계 상자를 그릴 수 있습니다.
7. 이미지에 레이블 및 점수 추가: 시각화를 향상시키기 위해 이미지에 레이블 및 신뢰도 점수를 추가할 수 있습니다. Pillow 라이브러리의 `draw.text()` 메서드를 사용하여 이미지에 라벨과 점수를 오버레이합니다.
8. 주석이 달린 이미지 저장 및 표시: Pillow 라이브러리의 `Image.save()` 메서드를 사용하여 주석이 달린 이미지를 저장합니다. JPEG, PNG 등 원하는 형식을 선택할 수 있습니다. 선택적으로 'Image.show()' 메서드를 사용하여 주석이 달린 이미지를 표시합니다.
다음 단계를 수행하면 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지에서 감지된 개체를 시각적으로 식별하고 강조 표시할 수 있습니다. Pillow의 강력한 이미지 처리 기능과 Google Vision API의 객체 감지 기능을 결합하면 이미지를 효율적이고 정확하게 분석할 수 있습니다.
예:
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()
이 예에서는 먼저 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지를 로드하고 분석합니다. 그런 다음 Google Vision API로 인증하고 객체 감지를 위해 이미지를 보냅니다. 객체 감지 결과를 검색하고 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지에서 감지된 객체 주위에 경계 상자를 그립니다. 또한 이미지에 라벨과 신뢰도 점수를 추가합니다. 마지막으로 주석이 달린 이미지를 저장하고 표시합니다.
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