সিঙ্গেল শট ডিটেক্টর ব্যবহার করে ইমেজে অবজেক্ট ডিটেকশন। ইমেজ অবজেক্ট সনাক্ত

Aspose.Imaging Cloud 20.5 প্রকাশের সাথে, আমরা চিত্রগুলিতে বস্তু সনাক্তকরণের বৈশিষ্ট্যটি ঘোষণা করতে পেরে আনন্দিত। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের লেবেল এবং সম্ভাব্যতার উপর ভিত্তি করে একটি ইনপুট চিত্রে বস্তুর সীমানা সনাক্ত করতে সক্ষম করে। বর্তমান বাস্তবায়ন একটি [একক শট ডিটেক্টর পদ্ধতি] সমর্থন করে 1 বস্তু সনাক্ত করতে যেখানে মডেলটি COCO 2017 ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত হয়। SSD পন্থা বাউন্ডিং বাক্সের আউটপুট স্পেসকে ডিফল্ট বক্সের একটি সেটে আলাদা করে দেয় বিভিন্ন আকৃতির অনুপাত এবং বৈশিষ্ট্য মানচিত্র অবস্থান প্রতি স্কেলে।

Aspose.Imaging Cloud নিম্নলিখিত 4টি পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে অবজেক্ট ডিটেকশন সম্পাদন করে:

1. একটি বিদ্যমান চিত্রে বস্তু সনাক্ত করুন এবং JSON অবজেক্ট হিসাবে ফলাফল প্রদান করুন
2. একটি বিদ্যমান ছবিতে বস্তু সনাক্ত করুন এবং একটি চিত্র হিসাবে ফলাফল ফেরত
3. একটি ইমেজ আপলোড করুন, এতে অবজেক্ট শনাক্ত করুন এবং JSON অবজেক্ট হিসেবে ফলাফল প্রদান করুন
4. একটি ছবি আপলোড করুন, এটিতে বস্তু সনাক্ত করুন এবং একটি চিত্র হিসাবে ফলাফল প্রদান করুন

এই বিভাগে, আমরা আরও বিস্তারিতভাবে নিম্নলিখিত বিভাগগুলি নিয়ে আলোচনা করতে যাচ্ছি

• বস্তুর সীমানা সনাক্ত করুন
  • CURL কমান্ড ব্যবহার করে বস্তু সনাক্তকরণ
• C# ব্যবহার করে চিত্রগুলিতে অবজেক্ট সনাক্তকরণ
• বস্তুর সীমানা সনাক্ত করুন এবং চিত্র হিসাবে ফিরে যান

বস্তুর সীমানা সনাক্ত করুন

এই পদ্ধতিটি একটি বিদ্যমান চিত্রে বস্তু সনাক্ত করে এবং ফলাফলটিকে JSON অবজেক্ট হিসাবে প্রদান করে।

অনুরোধের পরামিতি:

• নাম (স্ট্রিং, প্রয়োজনীয়): ছবির নাম। বর্তমানে, আমরা 3টি ইমেজ ফরম্যাট সমর্থন করি: BMP, JPEG, এবং JPEG 2000।
• পদ্ধতি (স্ট্রিং, ঐচ্ছিক, ডিফল্ট “ssd”): বস্তু সনাক্তকরণ পদ্ধতি।
• থ্রেশহোল্ড (সংখ্যা, ঐচ্ছিক, [0 - 100], ডিফল্ট 50): ন্যূনতম শনাক্ত করা বস্তুর সম্ভাব্যতা শতাংশে যা ফলাফলে অন্তর্ভুক্ত করা হবে।
• অন্তর্ভুক্ত লেবেল (বুলিয়ান, ঐচ্ছিক, ডিফল্ট মিথ্যা): প্রতিক্রিয়াতে সনাক্ত করা অবজেক্ট লেবেলগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে কিনা।
• অন্তর্ভুক্তস্কোর (বুলিয়ান, ঐচ্ছিক, ডিফল্ট মিথ্যা): প্রতিক্রিয়াতে সনাক্ত করা বস্তুর সম্ভাব্যতাগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে কিনা।
• ফোল্ডার (স্ট্রিং, ঐচ্ছিক): ফোল্ডার।
• স্টোরেজ (স্ট্রিং, ঐচ্ছিক): স্টোরেজ।

CURL কমান্ড ব্যবহার করে বস্তু সনাক্তকরণ

Aspose.Image Cloud এছাড়াও cURL কমান্ড ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে। নিম্নলিখিত কমান্ডটি দেখায় কিভাবে একটি cURL কমান্ড একটি বস্তু সনাক্ত করতে এবং JSON অবজেক্ট হিসাবে একটি প্রতিক্রিয়া পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

আমরা অবজেক্ট সনাক্ত করতে নিম্নলিখিত চিত্র ব্যবহার করছি।

curl "https://api.aspose.cloud/v3.0/imaging/ai/objectdetection/cat-pet-animal-domestic-104827.jpeg/bounds?method=ssd&threshold=50&includeLabel=true&includeScore=true" \
-X GET \
-H "accept: application/json" \
-H "authorization: Bearer <jwt token>"

অনুরোধ URL

https://api.aspose.cloud/v3.0/imaging/ai/objectdetection/cat-pet-animal-domestic-104827.jpeg/bounds?method=ssd&threshold=50&includeLabel=true&includeScore=true

প্রতিক্রিয়া শরীর

{
  "detectedObjects": [
    {
      "label": "cat",
      "score": 0.9450986,
      "bounds": {
        "x": 43,
        "y": 4,
        "width": 401,
        "height": 323
      }
    }
  ]
}

প্রতিক্রিয়া স্কিমা

{
    "type": "object",
    "properties": {
        "detectedObjects": {
            "type": "array",
            "items": [
                {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "score": {
                            "type": "number"
                        },
                        "label": {
                            "type": "string"
                        },
                        "bounds": {
                            "type": "object",
                            "properties": {
                                "x": {
                                    "type": "number"
                                },
                                "y": {
                                    "type": "number"
                                },
                                "width": {
                                    "type": "number"
                                },
                                "height": {
                                    "type": "number"
                                }
                            },
                            "required": [
                                "x",
                                "y",
                                "width",
                                "height"
                            ]
                        }
                    },
                    "required": [
                        "score",
                        "label",
                        "bounds"
                    ]
                }
            ]
        }
    },
    "required": [
        "detectedObjects"
    ]
}

C# ব্যবহার করে চিত্রগুলিতে অবজেক্ট সনাক্তকরণ

অনুগ্রহ করে C# কোড স্নিপেট ব্যবহার করে চিত্রগুলিতে অবজেক্ট সনাক্তকরণের জন্য নিম্নলিখিত কোড স্নিপেট ব্যবহার করার চেষ্টা করুন।

C# .NET কোড স্নিপেট

///<summary>
/// একটি ক্লাউড স্টোরেজ থেকে একটি ছবিতে বস্তু সনাক্ত করুন.
///</summary>
public static void DetectObjectsImageFromStorage()
{
    string MyAppKey = "xxxxx";   // Get AppKey and AppSID from https://dashboard.aspose.cloud/
    string MyAppSid = "xxxxx";   // Get AppKey and AppSID from https://dashboard.aspose.cloud/

    string method = "ssd";
    int threshold = 50;
    bool includeLabel = true;
    bool includeScore = true;
    string folder = "";    // Input file is saved at default folder in the storage
    string storage = null; // We are using default Cloud Storage

    // ক্লাউড অবজেক্টের ইমেজিং Aspose শুরু করুন
    ImagingApi imagingApi = new ImagingApi(appKey: MyAppKey, appSid: MyAppSid, debug: false);
    imagingApi.UploadFile(new Aspose.Imaging.Cloud.Sdk.Model.Requests.UploadFileRequest("dog-and-cat-cover.jpg", File.Open("dog-and-cat-cover.jpg", FileMode.Open), null));

    var request = new Aspose.Imaging.Cloud.Sdk.Model.Requests.GetObjectBoundsRequest("dog-and-cat-cover.jpg", method, threshold, includeLabel, includeScore, folder, storage);
    Console.WriteLine($"Call ObjectBoundsRequest with params: method:{method}, threshold:{threshold}, include label: {includeLabel}, includeScore: {includeScore}");
    Aspose.Imaging.Cloud.Sdk.Model.DetectedObjectList detectedObjectList = imagingApi.GetObjectBounds(request);
    // ইমেজ ফাইলে বস্তুর গণনা পান
    Console.WriteLine("Objects detected: " + detectedObjectList.DetectedObjects.Count);
}

বস্তুর সীমানা সনাক্ত করুন এবং চিত্র হিসাবে ফিরে যান

একটি চিত্র আপলোড করুন, বস্তু সনাক্ত করুন, তাদের চারপাশে সীমানা আঁকুন এবং ফলাফলটিকে একটি চিত্র হিসাবে প্রদান করুন।

অনুরোধের পরামিতি:

• নাম (স্ট্রিং, প্রয়োজনীয়): ছবির নাম। বর্তমানে, 3টি ইমেজ ফরম্যাট সমর্থিত: bmp, jpg, jpeg, এবং jpeg2000।
• পদ্ধতি (স্ট্রিং, ঐচ্ছিক, [“ssd”], ডিফল্ট “ssd”): বস্তু সনাক্তকরণ পদ্ধতি।
• থ্রেশহোল্ড (সংখ্যা, ঐচ্ছিক, [0 - 100], ডিফল্ট 50): ন্যূনতম বস্তুর সম্ভাব্যতা শতাংশে যা ফলাফলে অন্তর্ভুক্ত করা হবে।
• অন্তর্ভুক্ত লেবেল (বুলিয়ান, ঐচ্ছিক, ডিফল্ট মিথ্যা): প্রতিক্রিয়াতে সনাক্ত করা অবজেক্ট লেবেলগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে কিনা।
• অন্তর্ভুক্তস্কোর (বুলিয়ান, ঐচ্ছিক, ডিফল্ট মিথ্যা): প্রতিক্রিয়াতে সনাক্ত করা বস্তুর সম্ভাব্যতাগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে কিনা।
• রঙ (স্ট্রিং, ঐচ্ছিক): সনাক্ত করা বস্তুর সীমানা এবং তথ্যের কাস্টম রঙ। শূন্যের সমান হলে, বিভিন্ন লেবেলের বস্তুর বিভিন্ন রঙের সীমানা থাকে।
• ফোল্ডার (স্ট্রিং, ঐচ্ছিক): ফোল্ডার।
• স্টোরেজ (স্ট্রিং, ঐচ্ছিক): স্টোরেজ।

বস্তু নির্ধারণ করতে cURL কমান্ড ব্যবহার করে

Aspose.Imaging Cloud এছাড়াও cURL কমান্ডের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে। যাইহোক, পূর্বশর্ত হিসাবে, আপনাকে প্রথমে আপনার ক্লায়েন্টের শংসাপত্রের উপর ভিত্তি করে একটি JWT অ্যাক্সেস টোকেন তৈরি করতে হবে। JWT টোকেন তৈরি করতে অনুগ্রহ করে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।

curl -v "https://api.aspose.cloud/connect/token" \
-X POST \
-d "grant_type=client_credentials&client_id=4ccf1790-accc-41e9-8d18-a78dbb2ed1aa&client_secret=caac6e3d4a4724b2feb53f4e460eade3" \
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
-H "Accept: application/json"

এখন অবজেক্ট বাউন্ড সনাক্ত করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান এবং তাদের একটি চিত্র হিসাবে ফেরত দিন।

curl -v "https://api.aspose.cloud/v3.0/imaging/ai/objectdetection/dog-and-cat-cover.jpg/visualbounds?method=ssd&threshold=50&includeLabel=false&includeScore=false&color=Red" \
-X GET \
-H "accept: application/json" \
-H "authorization: Bearer <JWT Token>"

অনুরোধ URL

https://api.aspose.cloud/v3.0/imaging/ai/objectdetection/dog-and-cat-cover.jpg/visualbounds?method=ssd&threshold=50&includeLabel=false&includeScore=false&color=Red

উপরের অনুরোধে, নোটিশ লাল একটি হাইলাইট রঙ হিসাবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে।

C#.NET কোড স্নিপেট

নিম্নলিখিত কোড স্নিপেট দুটি বস্তু (কুকুর এবং বিড়াল) ধারণকারী একটি চিত্র ফাইল লোড করার পদক্ষেপগুলি দেখায়। এই দুটি বস্তুই Aspose.Imaging Cloud API ব্যবহার করে চিহ্নিত করা হয়। হাইলাইট করা অবজেক্ট সহ ফলস্বরূপ চিত্রগুলি সিস্টেম ড্রাইভে সংরক্ষিত হয়।

///<summary>
/// একটি অনুরোধ স্ট্রীম পাস করা হয় যে একটি ছবিতে সনাক্ত করা বস্তুর কল্পনা করুন.
///</summary>
public static void VisualizeObjectsImageFromRequestBody()
{
    Console.WriteLine("Detect objects on an image. Image data is passed in a request stream");

    string MyAppKey = "xxxxx";   // Get AppKey and AppSID from https://dashboard.aspose.cloud/
    string MyAppSid = "xxxxx";   // Get AppKey and AppSID from https://dashboard.aspose.cloud/
    // Aspose ইনিশিয়ালাইজ করুন।ক্লাউড অবজেক্ট ইমেজিং
    ImagingApi imagingApi = new ImagingApi(appKey: MyAppKey, appSid: MyAppSid, debug: false);
    using (FileStream inputImageStream = File.OpenRead("dog-and-cat-cover.jpg"))
    {
        string method = "ssd";
        int threshold = 50;
        bool includeLabel = true;
        bool includeScore = true;
        string color = null;
        string outPath = null;
        string storage = null; // We are using default Cloud Storage

        var request = new Aspose.Imaging.Cloud.Sdk.Model.Requests.CreateVisualObjectBoundsRequest(inputImageStream, method, threshold, includeLabel, includeScore, color, outPath, storage);

        Console.WriteLine($"Call CreateVisualObjectBoundsRequest with params: method:{method}, threshold:{threshold}, include label: {includeLabel}, include score: {includeScore}");

        using (Stream updatedImage = imagingApi.CreateVisualObjectBounds(request))
        {
            // সিস্টেম অবস্থানে আপডেট চিত্র স্ট্রিম সংরক্ষণ করুন
            System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromStream(updatedImage);
            img.Save("/Users/Aspose/Desktop/myImage.Jpeg", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
        }
    }
    Console.WriteLine();
}

চিত্র অনুসন্ধান সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, অনুগ্রহ করে [বিপরীত চিত্র অনুসন্ধান] দেখুন 2।

উপসংহার

এই নিবন্ধে, আমরা চিত্রগুলিতে অবজেক্ট সনাক্তকরণের জন্য Aspose.Imaging Cloud এর ক্ষমতা শিখেছি। ইমেজে অবজেক্ট সনাক্ত করতে, আপনি হয় কোড স্নিপেট ব্যবহার করতে পারেন বা cURL কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন। উপরন্তু, আমাদের গ্রাহকদের সুবিধার্থে, আমরা প্রোগ্রামিং ভাষা-নির্দিষ্ট SDK তৈরি করেছি এবং উপরের নিবন্ধে, আমরা বস্তু সনাক্তকরণের জন্য .NET-এর জন্য Aspose.Imaging Cloud SDK-এর বৈশিষ্ট্যগুলি অন্বেষণ করেছি। SDK-এর সম্পূর্ণ সোর্স কোড GitHub এ ডাউনলোডের জন্য উপলব্ধ।

সম্পর্কিত নিবন্ধ

আমরা এই সম্পর্কে আরও জানতে নিম্নলিখিত লিঙ্কগুলিতে যাওয়ার পরামর্শ দিই:

• C# এ SVG কে PNG তে রূপান্তর করুন
• কিভাবে C# এ ODG কে PSD তে রূপান্তর করবেন
• C# এ PNG কে PDF তে রূপান্তর করুন