Os modelos do Gemini Robotics ER podem apontar para objetos, rastreá-los em vídeos, detectá-los com caixas delimitadoras e gerar trajetórias de movimento.
Para conferir o código executável completo, consulte o livro de receitas de robótica.
Apontar para objetos
O exemplo a seguir encontra objetos específicos em uma imagem e retorna as coordenadas [y, x] normalizadas deles:
Python
from google import genai
PROMPT = """
Point to no more than 10 items in the image. The label returned
should be an identifying name for the object detected.
The answer should follow the json format: [{"point": <point>,
"label": <label1>}, ...]. The points are in [y, x] format
normalized to 0-1000.
"""
client = genai.Client()
uploaded_file = client.files.upload(file="my-image.png")
image_response = client.interactions.create(
model="gemini-robotics-er-2-preview",
input=[
{
"type": "image",
"uri": uploaded_file.uri,
"mime_type": uploaded_file.mime_type
},
{"type": "text", "text": PROMPT}
],
generation_config={"thinking_level": "high"},
)
print(image_response.output_text)
REST
# First, ensure you have the image file locally.
# Encode the image to base64
IMAGE_BASE64=$(base64 -w 0 my-image.png)
curl -X POST \
"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-robotics-er-2-preview",
"input": {
"parts": [
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "'"${IMAGE_BASE64}"'"
}
},
{
"text": "Point to no more than 10 items in the image. The label returned should be an identifying name for the object detected. The answer should follow the json format: [{\"point\": [y, x], \"label\": <label1>}, ...]. The points are in [y, x] format normalized to 0-1000."
}
]
},
"generation_config": {
"thinking_config": {
"thinking_level": "high"
}
}
}'
A saída será uma matriz JSON contendo objetos, cada um com um point (coordenadas [y, x] normalizadas) e um label que identifica o objeto.
JSON
[
{"point": [376, 508], "label": "small banana"},
{"point": [287, 609], "label": "larger banana"},
{"point": [223, 303], "label": "pink starfruit"},
{"point": [435, 172], "label": "paper bag"},
{"point": [270, 786], "label": "green plastic bowl"},
{"point": [488, 775], "label": "metal measuring cup"},
{"point": [673, 580], "label": "dark blue bowl"},
{"point": [471, 353], "label": "light blue bowl"},
{"point": [492, 497], "label": "bread"},
{"point": [525, 429], "label": "lime"}
]
A imagem a seguir é um exemplo de como esses pontos podem ser exibidos:
Rastrear objetos em um vídeo
O Gemini Robotics ER 2 também pode analisar frames de vídeo para rastrear objetos ao longo do tempo. Consulte Entradas de vídeo para conferir uma lista de formatos de vídeo compatíveis.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
uploaded_file = client.files.upload(file="my-video.mp4")
prompt = """
Point to the red ball in every frame where it appears.
The answer should follow the json format: [{"point": [y, x],
"label": <label>}, ...]. The points are in [y, x] format
normalized to 0-1000. Return one entry per frame that contains
the object.
"""
image_response = client.interactions.create(
model="gemini-robotics-er-2-preview",
input=[
{
"type": "video",
"uri": uploaded_file.uri,
"mime_type": uploaded_file.mime_type
},
{"type": "text", "text": prompt}
],
)
print(image_response.output_text)
Detecção de objetos e caixas delimitadoras
Além dos pontos, você pode solicitar que o modelo retorne caixas delimitadoras 2D, que fornecem mais detalhes espaciais para objetos detectados.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
uploaded_file = client.files.upload(file="my-image.png")
prompt = """
Detect all objects in this image and return bounding boxes.
The answer should follow the JSON format:
[{"label": <label>, "y": <y_min>, "x": <x_min>,
"y2": <y_max>, "x2": <x_max>}, ...]
where coordinates are normalized to 0-1000.
"""
image_response = client.interactions.create(
model="gemini-robotics-er-2-preview",
input=[
{
"type": "image",