剪裁提示教程

受众

本教程旨在帮助您开发具有 Vision API 裁剪提示功能的应用。本教程假定您熟悉基本的编程结构和技术。不过，即使您是初级程序员，也应该能够毫不费力地根据本教程进行操作，然后使用 Vision API 参考文档创建基本应用。

本教程将逐步介绍一个 Vision API 应用，展示如何通过调用 Vision API 来使用其剪裁提示功能。

前提条件

Python

概览

本教程介绍了一个使用 Crop Hints 请求的基本 Vision API 应用。您可以通过 Cloud Storage URI（Cloud Storage 存储桶位置）提供要处理的图片，也可以将该图片嵌入到相应请求中。如果 Crop Hints 响应成功，则会返回围绕图片中的主要对象或面孔剪裁的边界框的坐标。

代码清单

我们建议您在阅读代码时参照 Cloud Vision API Python 参考以便理解。

import argparse

from typing import MutableSequence

from google.cloud import vision
from PIL import Image, ImageDraw



def get_crop_hint(path: str) -> MutableSequence[vision.Vertex]:
    """Detect crop hints on a single image and return the first result.

    Args:
        path: path to the image file.

    Returns:
        The vertices for the bounding polygon.
    """
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.Image(content=content)

    crop_hints_params = vision.CropHintsParams(aspect_ratios=[1.77])
    image_context = vision.ImageContext(crop_hints_params=crop_hints_params)

    response = client.crop_hints(image=image, image_context=image_context)
    hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints

    # Get bounds for the first crop hint using an aspect ratio of 1.77.
    vertices = hints[0].bounding_poly.vertices

    return vertices


def draw_hint(image_file: str) -> None:
    """Draw a border around the image using the hints in the vector list.

    Args:
        image_file: path to the image file.
    """
    vects = get_crop_hint(image_file)

    im = Image.open(image_file)
    draw = ImageDraw.Draw(im)
    draw.polygon(
        [
            vects[0].x,
            vects[0].y,
            vects[1].x,
            vects[1].y,
            vects[2].x,
            vects[2].y,
            vects[3].x,
            vects[3].y,
        ],
        None,
        "red",
    )
    im.save("output-hint.jpg", "JPEG")
    print("Saved new image to output-hint.jpg")


def crop_to_hint(image_file: str) -> None:
    """Crop the image using the hints in the vector list.

    Args:
        image_file: path to the image file.
    """
    vects = get_crop_hint(image_file)

    im = Image.open(image_file)
    im2 = im.crop([vects[0].x, vects[0].y, vects[2].x - 1, vects[2].y - 1])
    im2.save("output-crop.jpg", "JPEG")
    print("Saved new image to output-crop.jpg")


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("image_file", help="The image you'd like to crop.")
    parser.add_argument("mode", help='Set to "crop" or "draw".')
    args = parser.parse_args()

    if args.mode == "crop":
        crop_to_hint(args.image_file)
    elif args.mode == "draw":
        draw_hint(args.image_file)

深入了解

导入库

import argparse

from typing import MutableSequence

from google.cloud import vision
from PIL import Image, ImageDraw

导入标准库：

  • argparse：允许应用接受输入文件名作为参数
  • io：用于文件输入/输出

其他导入：

  • google.cloud.vision 库中的 ImageAnnotatorClient 类，用于访问 Vision API。
  • google.cloud.vision 库中的 types 模块，用于构建请求。
  • Python Imaging Library (PIL) 中的 Image 和 ImageDraw 模块用于在输入图片上绘制边界框。

运行应用