Etichettatura immagine

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Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Data Labeling Service, consulta Librerie client di Data Labeling Service. Per ulteriori informazioni, consulta API Java di Data Labeling Service documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione a Data Labeling Service, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.AnnotatedDataset;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.DataLabelingServiceClient;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.DataLabelingServiceSettings;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.HumanAnnotationConfig;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.ImageClassificationConfig;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.LabelImageRequest;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.LabelImageRequest.Feature;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.LabelOperationMetadata;
import com.google.cloud.datalabeling.v1beta1.StringAggregationType;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class LabelImage {

  // Start an Image Labeling Task
  static void labelImage(
      String formattedInstructionName,
      String formattedAnnotationSpecSetName,
      String formattedDatasetName)
      throws IOException {
    // String formattedInstructionName = DataLabelingServiceClient.formatInstructionName(
    //      "YOUR_PROJECT_ID", "YOUR_INSTRUCTION_UUID");
    // String formattedAnnotationSpecSetName =
    //     DataLabelingServiceClient.formatAnnotationSpecSetName(
    //         "YOUR_PROJECT_ID", "YOUR_ANNOTATION_SPEC_SET_UUID");
    // String formattedDatasetName = DataLabelingServiceClient.formatDatasetName(
    //      "YOUR_PROJECT_ID", "YOUR_DATASET_UUID");


    DataLabelingServiceSettings settings =
        DataLabelingServiceSettings.newBuilder()
            .build();
    try (DataLabelingServiceClient dataLabelingServiceClient =
        DataLabelingServiceClient.create(settings)) {
      HumanAnnotationConfig humanAnnotationConfig =
          HumanAnnotationConfig.newBuilder()
              .setAnnotatedDatasetDisplayName("annotated_displayname")
              .setAnnotatedDatasetDescription("annotated_description")
              .setInstruction(formattedInstructionName)
              .build();

      ImageClassificationConfig imageClassificationConfig =
          ImageClassificationConfig.newBuilder()
              .setAllowMultiLabel(true)
              .setAnswerAggregationType(StringAggregationType.MAJORITY_VOTE)
              .setAnnotationSpecSet(formattedAnnotationSpecSetName)
              .build();

      LabelImageRequest labelImageRequest =
          LabelImageRequest.newBuilder()
              .setParent(formattedDatasetName)
              .setBasicConfig(humanAnnotationConfig)
              .setImageClassificationConfig(imageClassificationConfig)
              .setFeature(Feature.CLASSIFICATION)
              .build();

      OperationFuture<AnnotatedDataset, LabelOperationMetadata> operation =
          dataLabelingServiceClient.labelImageAsync(labelImageRequest);

      // You'll want to save this for later to retrieve your completed operation.
      System.out.format("Operation Name: %s\n", operation.getName());

      // Cancel the operation to avoid charges when testing.
      dataLabelingServiceClient.getOperationsClient().cancelOperation(operation.getName());

    } catch (IOException | InterruptedException | ExecutionException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Data Labeling Service, consulta Librerie client di Data Labeling Service. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Data Labeling Service Python.

Per eseguire l'autenticazione a Data Labeling Service, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

def label_image(
    dataset_resource_name, instruction_resource_name, annotation_spec_set_resource_name
):
    """Labels an image dataset."""
    from google.cloud import datalabeling_v1beta1 as datalabeling

    client = datalabeling.DataLabelingServiceClient()

    basic_config = datalabeling.HumanAnnotationConfig(
        instruction=instruction_resource_name,
        annotated_dataset_display_name="YOUR_ANNOTATED_DATASET_DISPLAY_NAME",
        label_group="YOUR_LABEL_GROUP",
        replica_count=1,
    )

    feature = datalabeling.LabelImageRequest.Feature.CLASSIFICATION

    # annotation_spec_set_resource_name needs to be created beforehand.
    # See the examples in the following:
    # https://cloud.google.com/ai-platform/data-labeling/docs/label-sets
    config = datalabeling.ImageClassificationConfig(
        annotation_spec_set=annotation_spec_set_resource_name,
        allow_multi_label=False,
        answer_aggregation_type=datalabeling.StringAggregationType.MAJORITY_VOTE,
    )

    response = client.label_image(
        request={
            "parent": dataset_resource_name,
            "basic_config": basic_config,
            "feature": feature,
            "image_classification_config": config,
        }
    )

    print(f"Label_image operation name: {response.operation.name}")
    return response

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