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Creare e aggiornare un archivio di immagini

In un Image Warehouse puoi archiviare e gestire le immagini, nonché le annotazioni sulle immagini.

Creare un data warehouse di immagini

Innanzitutto, devi creare un corpus.

REST e riga di comando

Crea una risorsa corpus nel progetto specificato con la possibilità di specificare il nome visualizzato e la descrizione di Corpus.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
DISPLAY_NAME: il nome visualizzato del magazzino.
WAREHOUSE_DESCRIPTION: la descrizione del magazzino (corpus).

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora

Corpo JSON della richiesta:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
  "type": "IMAGE",
  "search_capability_setting": {
    "search_capabilities": {
      "type": "EMBEDDING_SEARCH"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora"

PowerShell

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/warehouseoperations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateCorpusMetadata"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Corpus",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID",
    "displayName": "DISPLAY_NAME",
    "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
    "type": "IMAGE",
    "search_capability_setting": {
      "search_capabilities": {
        "type": "EMBEDDING_SEARCH"
      }
    }
  }
}

Crea schema di dati

Se vuoi importare le annotazioni, devi creare uno schema di dati corrispondente prima di chiamare l'API Import.

REST e riga di comando

Questo esempio mostra come creare uno schema di dati in un corpus esistente.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
DATASCHEMA_KEY: questa chiave deve corrispondere alla chiave di un'annotazione specificata dall'utente e deve essere univoca all'interno di un corpus. Ad esempio: data-key.
ANNOTATION_DATA_TYPE: il tipo di dati dell'annotazione. I valori disponibili sono:
- DATA_TYPE_UNSPECIFIED
- INTEGER
- FLOAT
- STRING
- DATETIME
- GEO_COORDINATE
- PROTO_ANY
- BOOLEAN
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API.
ANNOTATION_GRANULARITY: la granularità delle annotazioni in questo dataSchema. I valori disponibili sono:
- GRANULARITY_UNSPECIFIED - Granularità non specificata.
- GRANULARITY_ASSET_LEVEL - Granularità a livello di asset (le annotazioni non devono contenere informazioni sulla partizione temporale per l'asset multimediale).
- GRANULARITY_PARTITION_LEVEL - Granularità a livello di partizione (le annotazioni devono contenere informazioni sulle partizioni temporali per la risorsa multimediale).
SEARCH_STRATEGY: uno dei valori enum disponibili. I tipi di strategie di ricerca da applicare alla chiave di annotazione. I valori disponibili sono:
- NO_SEARCH
- EXACT_SEARCH
- SMART_SEARCH

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas

Corpo JSON della richiesta:

{
  "key": "DATASCHEMA_KEY",
  "schema_details": {
    "type": "ANNOTATION_DATA_TYPE",
    "granularity": "ANNOTATION_GRANULARITY",
    "search_strategy": {
      "search_strategy_type": "SEARCH_STRATEGY"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "data-key",
  "schemaDetails": {
    "type": "BOOLEAN",
    "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "search_strategy_type": "EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

Importare asset in un corpus di immagini

Importa asset (e facoltativamente annotazioni) in un corpus esistente nel progetto specificato.

Il file Cloud Storage per la richiesta ImportAsset deve essere in formato JSONL. Nel file, ogni riga corrisponde a una risorsa e verrà convertita in InputImageAsset proto. Ad esempio,

{"gcsUri":"gs://test/test1.png","assetId":"asset1","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"cat"}}]}
{"gcsUri":"gs://test/test2.png","assetId":"asset2","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"dog"}}]}
{"gcsUri":"gs://test/test3.png","assetId":"asset3","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"rabbit"}}]}

REST e riga di comando

Questo esempio mostra come importare asset (e facoltativamente annotazioni) in una risorsa corpus del progetto in questione.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import

Corpo JSON della richiesta:

{
  "parent": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID,
  "assets_gcs_uri": GCS_URI
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/operations/OPERATION_ID",
}

Analizza gli asset nel corpus

Per prepararsi alla ricerca di immagini, è necessario eseguire AnalyzeCorpus per generare gli indicatori di incorporamento dalle immagini.

REST e riga di comando

Questo esempio mostra come eseguire AnalyzeCorpus su una risorsa corpus.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze

Corpo JSON della richiesta:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/operations/OPERATION_ID",
}

Creare un indice

REST e riga di comando

Questo esempio mostra come creare un indice in una risorsa corpus.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
INDEX_ID: (facoltativo) un valore fornito dall'utente per l'ID indice. In questa richiesta, il valore viene aggiunto all'URL della richiesta nel seguente formato:
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/indexes?index_id=INDEX_ID

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes

Corpo JSON della richiesta:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "INDEX_DESCRIPTION",
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexMetadata"
  }
}

Crea un endpoint indice

REST e riga di comando

Questo esempio mostra come creare un endpoint indice.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
INDEX_ENDPOINT_ID: (facoltativo) un valore fornito dall'utente per l'ID endpoint dell'indice. In questa richiesta, il valore viene aggiunto all'URL della richiesta nel seguente formato:
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints?index_endpoint_id=INDEX_ENDPOINT_ID

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints

Corpo JSON della richiesta:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "DESCRIPTION",
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexEndpointMetadata"
  }
}

Esegui il deployment dell'indice nell'endpoint dell'indice

REST e riga di comando

Questo esempio mostra come eseguire il deployment di un indice in una risorsa endpoint dell'indice.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

REGIONALIZED_ENDPOINT: l'endpoint potrebbe includere un prefisso corrispondente a LOCATION_ID, ad esempio europe-west4-. Scopri di più sugli endpoint regionalizzati.
PROJECT_NUMBER: il tuo Google Cloud numero progetto.
LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI Vision. Ad esempio: us-central1, europe-west4. Consulta le regioni disponibili.
INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint dell'indice target.
CORPUS_ID: l'ID del corpus di destinazione.
INDEX_ID: l'ID dell'indice target.

Metodo HTTP e URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex

Corpo JSON della richiesta:

{
  "deployedIndex": {
    "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.DeployIndexMetadata",
    "deployedIndex": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

Creare e aggiornare un archivio di immagini Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.

Creare un data warehouse di immagini

REST e riga di comando

curl

PowerShell

Crea schema di dati

REST e riga di comando

curl

PowerShell

Importare asset in un corpus di immagini

REST e riga di comando

curl

PowerShell

Analizza gli asset nel corpus

REST e riga di comando

curl

PowerShell

Creare un indice

REST e riga di comando

curl

PowerShell

Crea un endpoint indice

REST e riga di comando

curl

PowerShell

Esegui il deployment dell'indice nell'endpoint dell'indice

REST e riga di comando

curl

PowerShell

Creare e aggiornare un archivio di immagini