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使用 Dataflow 和 Cloud Vision API 部署 ML 視覺分析解決方案

Last reviewed 2024-05-16 UTC

本部署文件說明如何部署 Dataflow 管道，以使用 Cloud Vision API 大規模處理圖片檔。這個管道會將處理後的檔案結果儲存在 BigQuery 中。您可以將這些檔案用於分析，或訓練 BigQuery ML 模型。

您在此部署作業中建立的 Dataflow 管道，每天可處理數百萬張圖片。唯一限制是Vision API 配額。您可以根據規模需求提高 Vision API 配額。

以下操作說明專供資料工程師和資料科學家參考。本文假設您已具備使用 Apache Beam 的 Java SDK、BigQuery 適用的 GoogleSQL 和基本殼層指令碼，建構 Dataflow 管道的基礎知識。此外，您也必須熟悉 Vision API。

架構

下圖說明建構 ML 視覺分析解決方案的系統流程。

架構圖：顯示擷取和觸發、處理，以及儲存和分析程序的資訊流程。

在上圖中，資訊會透過架構流動，如下所示：

用戶端將圖片檔案上傳至 Cloud Storage bucket。
Cloud Storage 會將資料上傳訊息傳送至 Pub/Sub。
Pub/Sub 會通知 Dataflow 上傳作業。
Dataflow 管道會將圖片傳送至 Vision API。
Vision API 會處理圖片，然後傳回註解。
pipeline 會將註解檔案傳送至 BigQuery，供您分析。

目標

建立 Apache Beam 管道，用於分析 Cloud Storage 中載入的圖片。
使用 Dataflow Runner v2 以串流模式執行 Apache Beam 管道，在圖片上傳後立即進行分析。
使用 Vision API 分析圖片，取得一組功能類型。
使用 BigQuery 分析註解。

費用

在本文件中，您會使用 Google Cloud的下列計費元件：

如要根據預測用量估算費用，請使用 Pricing Calculator。

初次使用 Google Cloud 的使用者可能符合免費試用資格。

建構完範例應用程式後，您可以刪除已建立的資源，避免系統繼續計費。詳情請參閱清除所用資源一節。

事前準備

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Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

複製包含 Dataflow 管道原始碼的 GitHub 存放區：

    git clone
    https://github.com/GoogleCloudPlatform/dataflow-vision-analytics.git

前往存放區的根資料夾：
```
    cd dataflow-vision-analytics
    
```
請按照 GitHub 中 dataflow-vision-analytics 存放區的「Getting started」(開始使用) 部分操作說明，完成下列工作：
- 啟用多個 API。
- 建立 Cloud Storage bucket。
- 建立 Pub/Sub 主題和訂閱項目。
- 建立 BigQuery 資料集。
- 為這次部署作業設定多個環境變數。

針對所有已導入的 Vision API 功能執行 Dataflow 管道

Dataflow 管道會要求並處理註解檔案中的特定 Vision API 功能和屬性集。

下表列出的參數是這個部署作業中 Dataflow 管道專用的參數。如需標準 Dataflow 執行參數的完整清單，請參閱「設定 Dataflow 管道選項」。

參數名稱	說明
`batchSize`	要求中要納入 Vision API 的圖片數量。預設值為 1。您可以將這個值調高至最多 16。
`datasetName`	輸出 BigQuery 資料集的名稱。
`features`	圖片處理功能清單。這個管道支援標籤、地標、標誌、臉孔、裁剪提示和圖片屬性功能。
`keyRange`	這個參數會定義 Vision API 的平行呼叫次數上限。預設值是 1。
`labelAnnottationTable, landmarkAnnotationTable, logoAnnotationTable, faceAnnotationTable, imagePropertiesTable, cropHintAnnotationTable, errorLogTable`	含有各種註解資料表名稱的字串參數。每個表格都會提供預設值，例如 `label_annotation`。
`maxBatchCompletionDurationInSecs`	如果圖片批次不完整，系統會等待一段時間再處理圖片。預設值為 30 秒。
`subscriberId`	接收輸入 Cloud Storage 通知的 Pub/Sub 訂閱 ID。
`visionApiProjectId`	要用於 Vision API 的專案 ID。

在 Cloud Shell 中執行下列指令，處理 Dataflow 管道支援的所有特徵類型圖片：

./gradlew run --args=" \
--jobName=test-vision-analytics \
  --streaming \
  --runner=DataflowRunner \
  --enableStreamingEngine \
  --diskSizeGb=30 \
  --project=${PROJECT} \
  --datasetName=${BIGQUERY_DATASET} \
  --subscriberId=projects/${PROJECT}/subscriptions/${GCS_NOTIFICATION_SUBSCRIPTION} \
  --visionApiProjectId=${PROJECT} \
  --features=IMAGE_PROPERTIES,LABEL_DETECTION,LANDMARK_DETECTION,LOGO_DETECTION,CROP_HINTS,FACE_DETECTION"

專屬服務帳戶必須具備包含圖片的值區讀取權限。換句話說，該帳戶必須在該值區中獲授 roles/storage.objectViewer 角色。

如要進一步瞭解如何使用專屬服務帳戶，請參閱「Dataflow 安全性和權限」。

在新瀏覽器分頁中開啟顯示的網址，或前往 Dataflow Jobs 頁面，然後選取 test-vision-analytics 管道。

幾秒後，系統會顯示 Dataflow 工作圖表：

Dataflow 管道現在正在執行，並等待接收來自 Pub/Sub 訂閱項目的輸入通知。
將六個範例檔案上傳至輸入值區，觸發 Dataflow 圖片處理作業：
```
gcloud storage cp data-sample/* gs://${IMAGE_BUCKET}
```
在 Google Cloud 控制台中，找到「Custom Counters」(自訂計數器) 面板，並使用該面板查看 Dataflow 中的自訂計數器，確認 Dataflow 已處理所有六張圖片。您可以使用面板的篩選功能，前往正確的指標。如要只顯示以 numberOf 前置字串開頭的計數器，請在篩選器中輸入 numberOf。

在 Cloud Shell 中，驗證系統是否已自動建立資料表：

bq query --nouse_legacy_sql "SELECT table_name FROM ${BIGQUERY_DATASET}.INFORMATION_SCHEMA.TABLES ORDER BY table_name"

輸出看起來像這樣：

+----------------------+
|      table_name      |
+----------------------+
| crop_hint_annotation |
| face_annotation      |
| image_properties     |
| label_annotation     |
| landmark_annotation  |
| logo_annotation      |
+----------------------+

查看 landmark_annotation 資料表的結構定義。LANDMARK_DETECTION 功能會擷取從 API 呼叫傳回的屬性。

bq show --schema --format=prettyjson ${BIGQUERY_DATASET}.landmark_annotation

輸出看起來像這樣：

[
   {
      "name":"gcs_uri",
      "type":"STRING"
   },
   {
      "name":"feature_type",
      "type":"STRING"
   },
   {
      "name":"transaction_timestamp",
      "type":"STRING"
   },
   {
      "name":"mid",
      "type":"STRING"
   },
   {
      "name":"description",
      "type":"STRING"
   },
   {
      "name":"score",
      "type":"FLOAT"
   },
   {
      "fields":[
         {
            "fields":[
               {
                  "name":"x",
                  "type":"INTEGER"
               },
               {
              "name":"y",
              "type":"INTEGER"
           }
        ],
        "mode":"REPEATED",
        "name":"vertices",
        "type":"RECORD"
     }
  ],
  "name":"boundingPoly",
  "type":"RECORD"
},
{
  "fields":[
     {
        "fields":[
           {
              "name":"latitude",
              "type":"FLOAT"
           },
           {
              "name":"longitude",
              "type":"FLOAT"
           }
        ],
            "name":"latLon",
            "type":"RECORD"
          }
        ],
      "mode":"REPEATED",
      "name":"locations",
      "type":"RECORD"
   }
]

執行下列 bq query 指令，即可查看 API 產生的註解資料，瞭解這六張圖片中找到的所有地標，並依最有可能的分數排序：

bq query --nouse_legacy_sql "SELECT SPLIT(gcs_uri, '/')[OFFSET(3)] file_name, description, score, locations FROM ${BIGQUERY_DATASET}.landmark_annotation ORDER BY score DESC"

輸出結果會與下列內容相似：

+------------------+-------------------+------------+---------------------------------+
|    file_name     |    description    |   score    |            locations            |
+------------------+-------------------+------------+---------------------------------+
| eiffel_tower.jpg | Eiffel Tower      |  0.7251996 | ["POINT(2.2944813 48.8583701)"] |
| eiffel_tower.jpg | Trocadéro Gardens | 0.69601923 | ["POINT(2.2892823 48.8615963)"] |
| eiffel_tower.jpg | Champ De Mars     |  0.6800974 | ["POINT(2.2986304 48.8556475)"] |
+------------------+-------------------+------------+---------------------------------+

如要詳細瞭解所有備註專屬資料欄，請參閱 AnnotateImageResponse。

如要停止串流管道，請執行下列指令。即使沒有要處理的 Pub/Sub 通知，管道仍會繼續執行。

  gcloud dataflow jobs cancel
    --region ${REGION} $(gcloud dataflow jobs list
    --region ${REGION} --filter="NAME:test-vision-analytics AND STATE:Running"
    --format="get(JOB_ID)")

下一節包含更多範例查詢，可分析圖片的不同影像特徵。

分析 Flickr30K 資料集

在本節中，您將偵測 Kaggle 上託管的公開 Flickr30k 圖片資料集中的標籤和地標。

在 Cloud Shell 中，變更 Dataflow 管道參數，針對大型資料集進行最佳化。如要提高輸送量，請一併增加 batchSize 和 keyRange 值。Dataflow 會視需要調度工作站數量：

./gradlew run --args=" \
  --runner=DataflowRunner \
  --jobName=vision-analytics-flickr \
  --streaming \
  --enableStreamingEngine \
  --diskSizeGb=30 \
  --autoscalingAlgorithm=THROUGHPUT_BASED \
  --maxNumWorkers=5 \
  --project=${PROJECT} \
  --region=${REGION} \
  --subscriberId=projects/${PROJECT}/subscriptions/${GCS_NOTIFICATION_SUBSCRIPTION} \
  --visionApiProjectId=${PROJECT} \
  --features=LABEL_DETECTION,LANDMARK_DETECTION \
  --datasetName=${BIGQUERY_DATASET} \
  --batchSize=16 \
  --keyRange=5"

由於資料集很大，您無法使用 Cloud Shell 從 Kaggle 擷取圖片，並傳送至 Cloud Storage 值區。您必須使用磁碟大小較大的 VM 才能執行這項操作。

如要擷取 Kaggle 圖片並傳送至 Cloud Storage 值區，請按照 GitHub 存放區中「模擬圖片上傳至儲存空間值區」一節的說明操作。
如要透過 Dataflow UI 中提供的自訂指標觀察複製作業的進度，請前往「Dataflow Jobs」(Dataflow 工作) 頁面，然後選取 vision-analytics-flickr 管道。在 Dataflow 管道處理所有檔案之前，客戶計數器應會定期變更。

輸出結果類似於「自訂計數器」面板的下列螢幕截圖。資料集中的其中一個檔案類型錯誤，rejectedFiles 計數器會反映這項問題。這些計數器值為約略值。您可能會看到較高的數字。此外，由於 Vision API 的處理準確度提升，註解數量很可能也會有所變動。

如要判斷您是否即將用盡或已用盡可用資源，請參閱 Vision API 配額頁面。

在本範例中，Dataflow 管道只使用了約 50% 的配額。根據配額用量百分比，您可以決定增加 keyRange 參數的值，藉此提高管道的平行處理能力。

關閉管道：

gcloud dataflow jobs list --region $REGION --filter="NAME:vision-analytics-flickr AND STATE:Running" --format="get(JOB_ID)"

在 BigQuery 中分析註解

在這個部署作業中，您已處理超過 30,000 張圖片，用於標籤和地標註解。在本節中，您將收集這些檔案的統計資料。您可以在 BigQuery 的 GoogleSQL 工作區中執行這些查詢，也可以使用 bq 指令列工具。

請注意，您看到的數字可能與本次部署中的範例查詢結果不同。Vision API 會不斷提升分析準確度，因此在您初步測試解決方案後，如果分析同一張圖片，可能會產生更豐富的結果。

前往 Google Cloud 控制台的 BigQuery 查詢編輯器頁面，然後執行下列指令，查看資料集中前 20 個標籤：

前往查詢編輯器

SELECT  description, count(*)ascount \
  FROM vision_analytics.label_annotation
  GROUP BY description ORDER BY count DESC LIMIT 20

輸出結果會與下列內容相似：

+------------------+-------+
|   description    | count |
+------------------+-------+
| Leisure          |  7663 |
| Plant            |  6858 |
| Event            |  6044 |
| Sky              |  6016 |
| Tree             |  5610 |
| Fun              |  5008 |
| Grass            |  4279 |
| Recreation       |  4176 |
| Shorts           |  3765 |
| Happy            |  3494 |
| Wheel            |  3372 |
| Tire             |  3371 |
| Water            |  3344 |
| Vehicle          |  3068 |
| People in nature |  2962 |
| Gesture          |  2909 |
| Sports equipment |  2861 |
| Building         |  2824 |
| T-shirt          |  2728 |
| Wood             |  2606 |
+------------------+-------+

根據特定標籤，判斷圖片上還有哪些其他標籤，並依出現頻率排序：

DECLARE label STRING DEFAULT 'Plucked string instruments';

WITH other_labels AS (
   SELECT description, COUNT(*) count
FROM vision_analytics.label_annotation
WHERE gcs_uri IN (
    SELECT gcs_uri FROM vision_analytics.label_annotation WHERE description = label )
  AND description != label
GROUP BY description)
SELECT description, count, RANK() OVER (ORDER BY count DESC) rank
FROM other_labels ORDER BY rank LIMIT 20;

輸出內容如下所示。針對上述指令中使用的「Plucked string instruments」(撥弦樂器) 標籤，您應該會看到：

+------------------------------+-------+------+
|         description          | count | rank |
+------------------------------+-------+------+
| String instrument            |   397 |    1 |
| Musical instrument           |   236 |    2 |
| Musician                     |   207 |    3 |
| Guitar                       |   168 |    4 |
| Guitar accessory             |   135 |    5 |
| String instrument accessory  |    99 |    6 |
| Music                        |    88 |    7 |
| Musical instrument accessory |    72 |    8 |
| Guitarist                    |    72 |    8 |
| Microphone                   |    52 |   10 |
| Folk instrument              |    44 |   11 |
| Violin family                |    28 |   12 |
| Hat                          |    23 |   13 |
| Entertainment                |    22 |   14 |
| Band plays                   |    21 |   15 |
| Jeans                        |    17 |   16 |
| Plant                        |    16 |   17 |
| Public address system        |    16 |   17 |
| Artist                       |    16 |   17 |
| Leisure                      |    14 |   20 |
+------------------------------+-------+------+

查看偵測到的前 10 個地標：

  SELECT description, COUNT(description) AS count
  FROM vision_analytics.landmark_annotation
  GROUP BY description ORDER BY count DESC LIMIT 10

輸出看起來像這樣：

  +--------------------+-------+
  |    description     | count |
  +--------------------+-------+
  | Times Square       |    55 |
  | Rockefeller Center |    21 |
  | St. Mark's Square  |    16 |
  | Bryant Park        |    13 |
  | Millennium Park    |    13 |
  | Ponte Vecchio      |    13 |
  | Tuileries Garden   |    13 |
  | Central Park       |    12 |
  | Starbucks          |    12 |
  | National Mall      |    11 |
  +--------------------+-------+

判斷最有可能含有瀑布的圖片：

SELECT SPLIT(gcs_uri, '/')[OFFSET(3)] file_name, description, score
FROM vision_analytics.landmark_annotation
WHERE LOWER(description) LIKE '%fall%'
ORDER BY score DESC LIMIT 10

輸出看起來像這樣：

+----------------+----------------------------+-----------+
|   file_name    |        description         |   score    |
+----------------+----------------------------+-----------+
| 895502702.jpg  | Waterfall Carispaccha      |  0.6181358 |
| 3639105305.jpg | Sahalie Falls Viewpoint    | 0.44379658 |
| 3672309620.jpg | Gullfoss Falls             | 0.41680416 |
| 2452686995.jpg | Wahclella Falls            | 0.39005348 |
| 2452686995.jpg | Wahclella Falls            |  0.3792498 |
| 3484649669.jpg | Kodiveri Waterfalls        | 0.35024035 |
| 539801139.jpg  | Mallela Thirtham Waterfall | 0.29260656 |
| 3639105305.jpg | Sahalie Falls              |  0.2807213 |
| 3050114829.jpg | Kawasan Falls              | 0.27511594 |
| 4707103760.jpg | Niagara Falls              | 0.18691841 |
+----------------+----------------------------+-----------+

在羅馬競技場 3 公里內尋找地標圖片 (ST_GEOPOINT 函式會使用羅馬競技場的經緯度)：

WITH
  landmarksWithDistances AS (
  SELECT
    gcs_uri,
    description,
    location,
    ST_DISTANCE(location,
      ST_GEOGPOINT(12.492231,
        41.890222)) distance_in_meters,
  FROM
    `vision_analytics.landmark_annotation` landmarks
  CROSS JOIN
    UNNEST(landmarks.locations) AS location )
SELECT
  SPLIT(gcs_uri,"/")[OFFSET(3)] file,
  description,
    ROUND(distance_in_meters) distance_in_meters,
  location,
  CONCAT("https://storage.cloud.google.com/", SUBSTR(gcs_uri, 6)) AS image_url
FROM
  landmarksWithDistances
WHERE
  distance_in_meters < 3000
ORDER BY
  distance_in_meters
LIMIT
  100

執行查詢後，您會發現除了羅馬競技場的圖片外，還有君士坦丁凱旋門、帕拉丁山，以及其他許多經常拍攝的地點。

您可以在 BigQuery Geo Viz 中貼上先前的查詢，以視覺化方式呈現資料。選取地圖上的點，即可查看詳細資料。Image_url 屬性包含圖片檔案的連結。

地圖，顯示各個地點與羅馬競技場的距離。

查詢結果注意事項。地標通常會顯示位置資訊。同一張圖片可能包含同一地標的多個位置。這項功能會在 AnnotateImageResponse 型別中說明。

因為一個位置可以指出圖片中場景的位置，所以可以有多個 LocationInfo 元素。另一個位置則可指出圖片的拍攝地點。

清除所用資源

如要避免系統向您的 Google Cloud 帳戶收取本指南所用資源的費用，請刪除含有相關資源的專案，或者保留專案但刪除個別資源。

刪除 Google Cloud 專案

如要避免付費，最簡單的方法就是刪除您針對教學課程建立的 Google Cloud 專案。

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

如要個別刪除資源，請按照 GitHub 存放區「清除」一節的步驟操作。

後續步驟

如需更多參考架構、圖表和最佳做法，請瀏覽 Cloud 架構中心。

貢獻者

作者：

Masud Hasan | 網站可靠性工程經理
Sergei Lilichenko | 解決方案架構師
Lakshmanan Sethu | 客戶技術顧問

其他貢獻者：

Jiyeon Kang | 客戶工程師
Sunil Kumar Jang Bahadur | 客戶工程師

使用 Dataflow 和 Cloud Vision API 部署 ML 視覺分析解決方案 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

架構

目標

費用

事前準備

針對所有已導入的 Vision API 功能執行 Dataflow 管道

分析 Flickr30K 資料集

在 BigQuery 中分析註解

清除所用資源

刪除 Google Cloud 專案

後續步驟

貢獻者

使用 Dataflow 和 Cloud Vision API 部署 ML 視覺分析解決方案