Можно ли получить количество объектов, используя Google Vision API или Amazon Rekognition? - PullRequest
Новая
       47

Можно ли получить количество объектов, используя Google Vision API или Amazon Rekognition?

0 голосов
/ 12 июня 2018

Я пытался узнать количество объектов на изображении / видео с помощью AWS Rekognition и Google Vision, но не смог найти выход.Хотя на сайте Google Vision у них действительно есть раздел «Взгляд из изображений», где, по-видимому, кажется, что это количество было получено.

Прикрепленный снимок с этого URL. Vision

Может кто-нибудь подсказать, возможно ли это с помощью Google Vision или любого другого API, который может помочь в полученииколичество объектов в изображении.Спасибо

Редактировать:

Например - Для изображения, показанного ниже, возвращаемое количество должно быть 10 автомобилей.Как предположил Торри Янг в своем ответе, счетчик аннотаций метки может дать требуемое число, но, похоже, это не так, поскольку счетчик аннотаций метки равен 18. Возвращенный объект выглядит примерно так.

"labelAnnotations": [ { "mid": "/m/0k4j", "description": "car", "score": 0.98658943, "topicality": 0.98658943 }, { "mid": "/m/012f08", "description": "motor vehicle", "score": 0.9631113, "topicality": 0.9631113 }, { "mid": "/m/07yv9", "description": "vehicle", "score": 0.9223521, "topicality": 0.9223521 }, { "mid": "/m/01w71f", "description": "personal luxury car", "score": 0.8976857, "topicality": 0.8976857 }, { "mid": "/m/068mqj", "description": "automotive design", "score": 0.8736646, "topicality": 0.8736646 }, { "mid": "/m/012mq4", "description": "sports car", "score": 0.8418799, "topicality": 0.8418799 }, { "mid": "/m/01lcwm", "description": "luxury vehicle", "score": 0.7761523, "topicality": 0.7761523 }, { "mid": "/m/06j11d", "description": "performance car", "score": 0.76816446, "topicality": 0.76816446 }, { "mid": "/m/03vnt4", "description": "mid size car", "score": 0.75732976, "topicality": 0.75732976 }, { "mid": "/m/03vntj", "description": "full size car", "score": 0.6855145, "topicality": 0.6855145 }, { "mid": "/m/0h8ls87", "description": "automotive exterior", "score": 0.66056395, "topicality": 0.66056395 }, { "mid": "/m/014f__", "description": "supercar", "score": 0.592226, "topicality": 0.592226 }, { "mid": "/m/02swz_", "description": "compact car", "score": 0.5807265, "topicality": 0.5807265 }, { "mid": "/m/0h6dlrc", "description": "bmw", "score": 0.5801241, "topicality": 0.5801241 }, { "mid": "/m/01h80k", "description": "muscle car", "score": 0.55745816, "topicality": 0.55745816 }, { "mid": "/m/021mp2", "description": "sedan", "score": 0.5522745, "topicality": 0.5522745 }, { "mid": "/m/0369ss", "description": "city car", "score": 0.52938646, "topicality": 0.52938646 }, { "mid": "/m/01d1dj", "description": "coupé", "score": 0.50642073, "topicality": 0.50642073 } ]

image

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 26 июня 2018

Ни Google vision , ни AWS Rekognition не поддерживает подсчет объектов на фотографии.

https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?threadID=254814

Однако можно подсчитать числолица на изображении в Vision и Rekognition .

В AWS Rekognition вы получаете ответ для DetectFaces API как json: 

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Date: Wed, 04 Jan 2017 23:37:03 GMT
x-amzn-RequestId: b1827570-d2d6-11e6-a51e-73b99a9bb0b9
Content-Length: 1355
Connection: keep-alive


{
   "FaceDetails":[
      {
         "BoundingBox":{
            "Height":0.18000000715255737,
            "Left":0.5555555820465088,
            "Top":0.33666667342185974,
            "Width":0.23999999463558197
         },
         "Confidence":100.0,
         "Landmarks":[
            {
               "Type":"eyeLeft",
               "X":0.6394737362861633,
               "Y":0.40819624066352844
            },
            {
               "Type":"eyeRight",
               "X":0.7266660928726196,
               "Y":0.41039225459098816
            },
            {
               "Type":"nose",
               "X":0.6912462115287781,
               "Y":0.44240960478782654
            },
            {
               "Type":"mouthLeft",
               "X":0.6306198239326477,
               "Y":0.46700039505958557
            },
            {
               "Type":"mouthRight",
               "X":0.7215608954429626,
               "Y":0.47114261984825134
            }
         ],
         "Pose":{
            "Pitch":4.050806522369385,
            "Roll":0.9950747489929199,
            "Yaw":13.693790435791016
         },
         "Quality":{
            "Brightness":37.60169982910156,
            "Sharpness":80.0
         }
      },
      {
         "BoundingBox":{
            "Height":0.16555555164813995,
            "Left":0.3096296191215515,
            "Top":0.7066666483879089,
            "Width":0.22074073553085327
         },
         "Confidence":99.99998474121094,
         "Landmarks":[
            {
               "Type":"eyeLeft",
               "X":0.3767718970775604,
               "Y":0.7863991856575012
            },
            {
               "Type":"eyeRight",
               "X":0.4517287313938141,
               "Y":0.7715709209442139
            },
            {
               "Type":"nose",
               "X":0.42001065611839294,
               "Y":0.8192070126533508
            },
            {
               "Type":"mouthLeft",
               "X":0.3915625810623169,
               "Y":0.8374140858650208
            },
            {
               "Type":"mouthRight",
               "X":0.46825936436653137,
               "Y":0.823401689529419
            }
         ],
         "Pose":{
            "Pitch":-16.320178985595703,
            "Roll":-15.097439765930176,
            "Yaw":-5.771541118621826
         },
         "Quality":{
            "Brightness":31.440860748291016,
            "Sharpness":60.000003814697266
         }
      }
   ],
   "OrientationCorrection":"ROTATE_0"
}

Затем вы можете использовать этот ответ для подсчета количества ограничивающих рамок, которое в конечном итоге будет соответствовать количеству лиц на изображении.

Также, если вы хотите подсчитать объекты на фотографии, вы можетеДля этого на AWS SageMaker установите пользовательскую модель машинного обучения.пример: https://github.com/cosmincatalin/object-counting-with-mxnet-and-sagemaker

0 голосов
/ 12 июня 2018

В Google Cloud Vision вы сможете получить счет.Например, если вы хотите посчитать количество лиц с помощью Python, вы можете сделать это: 

def detect_faces(path):
    """Detects faces in an image."""
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    image = vision.types.Image(content=content)

    response = client.face_detection(image=image)
    faces = response.face_annotations
    print(len(faces))

Обратите внимание на последнюю строку.На каждом поддерживаемом языке вы сможете посчитать результаты.

Вот как вы получите счетчик для каждой метки. 

def detect_labels(path):
    """Detects labels in the file."""
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    image = vision.types.Image(content=content)

    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations

    count = {}
    for label in labels:
        if label in count:
            count[label] += 1
        else:
            count[label] = 1

Во втором примере count будет словарём каждой метки и сколько раз он будет отображаться визображение.

...