Computer Vision API 실습: Object Detection

 

 

Object Detection 서비스 활용 실습 

이미지 속 개체를 분석하고, 감지하여 사각형으로 표시해 보기

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사용한  TOOL: Google Colab
사전에 필요한 것: 
Azure Computer Vision API 서비스를 사용해야 하기 때문에 API 사용에 필요한 Key 및 Endpoint 

 

* Colab 작성 TIP :

마크다운 형식을 통해 텍스트도 작성할 수 있다. 

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Object Analysis 

 

 

1. Computer Vision 사물 인식 DEMO 소개 텍스트 작성

 

2. Computer Vision API 사용및 이미지 처리 위한 패키지 설치

 - requests: 네트워크 통신 목적

 - matplotlib.pyplot, Image, BytesIO : 이미지 처리  

 - json : JSON 값 처리

 

 

3. 접속에 필요한 키와 엔드포인트 URL 변수 선언 

- 이미지분석 서비스를 사용하기 위해 url 수정하여 분석용 url도 선언해둔다.

 

 

 

4. 이미지 가져오기 

 - 인터넷의 URL을 변수로 선언한 다음,

 - Image 패키지의 open 메서드와 BytesIO 패키지를 활용하여 이미지를 바이트 형태로 받아온다. 

 

 

 불러 온 이미지 확인

 

5. API 호출

 - API 호출에 필요한 정보(헤더값, 파라미터, json형태의 데이터) 변수로 선언

 - requests의 post 메서드를 통해 API 호출하여 응답 결과를 response 변수에 담기 

 

 

 

 

6. API 응답 결과를 json 형태로 변환

 - raise_for_status() 를 통해 응답 결과 OK코드인지 확인

 

 

 

7. json형태로 받은 응답결과에서 원하는 부분만 추출

 - [ ] 리스트 인덱스 값 활용하여 추출

(Description 값이 있는 인덱스 리스트 부분에서 'captions'있는 부분 전체 중 'text'값이 있는 부분) 

 

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Object Detection

 

1. 개체 감지 서비스를 할 수 있는 url 선언

2. 이미지 불러오기

3. 이미지 바이트형태로 변환 

 

불러 온 이미지 확인

 

4. API 호출

 - API 호출에 필요한 정보(헤더값, 파라미터, json형태의 데이터) 변수로 선언

 - requests의 post 메서드를 통해 API 호출하여 응답 결과를 response 변수에 담기

 - raise_for_status() 를 통해 응답 결과 OK코드인지 확인

 - json 형태로 변환

 

응답결과 json 형태 확인

 

 

5. 이미지 위에 사각형으로 개체 표시 

 - 이미지 위에 도형 그리기 위한 패키지 설치 : Image, ImageDraw, ImageFont - draw라는 변수에 '위에 그림을 그릴 수 있는' 이미지 선언 - 이미지 위에 사각형 그리는 함수 CreateImage 선언 및 정의   : 이미지에서 인식되는 개체 별로 사각형 그리는 명령어를 for문으로 반복하는 형태

 

 

완료 !