创建和更新图片仓库

在图片仓库中,您可以存储和管理图片以及图片注释。

创建图片仓库

首先,您需要创建一个语料库。

REST 和命令行

在指定项目下创建一个语料库资源,并可选择指定 Corpus 显示名称和说明。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT:端点可能包含与 LOCATION_ID 匹配的前缀,例如 europe-west4-。详细了解 区域级端点
  • PROJECT_NUMBER:您的 Google Cloud 项目编号
  • LOCATION_ID:您在其中使用 Vertex AI Vision 的区域。例如:us-central1europe-west4。请参阅可用区域
  • DISPLAY_NAME:仓库的显示名称。
  • WAREHOUSE_DESCRIPTION:仓库的说明 (corpus)。

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

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

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

创建数据架构

如果您想导入注释,则需要先创建相应的数据架构,然后才能调用 Import API。

REST 和命令行

此示例展示了如何在现有语料库中创建数据架构。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT:端点可能包含与 LOCATION_ID 匹配的前缀,例如 europe-west4-。详细了解 区域级端点
  • PROJECT_NUMBER:您的 Google Cloud 项目编号
  • LOCATION_ID:您在其中使用 Vertex AI Vision 的区域。例如:us-central1europe-west4。请参阅可用区域
  • CORPUS_ID:目标语料库的 ID。
  • DATASCHEMA_KEY:此键必须与用户指定的注释的键匹配,并且在 corpus 中是唯一的。例如 data-key
  • ANNOTATION_DATA_TYPE:注释的数据类型。可用的值包括:
    • DATA_TYPE_UNSPECIFIED
    • INTEGER
    • FLOAT
    • STRING
    • DATETIME
    • GEO_COORDINATE
    • PROTO_ANY
    • BOOLEAN

    如需了解详情,请参阅 API 参考文档

  • ANNOTATION_GRANULARITY:此 dataSchema 下的注释的粒度。可用的值包括:
    • GRANULARITY_UNSPECIFIED - 未指定粒度。
    • GRANULARITY_ASSET_LEVEL - 资产级精细程度(注释不得包含媒体资产的时间分区信息)。
    • GRANULARITY_PARTITION_LEVEL - 分区级精细度(注释必须包含媒体资产的时间分区信息)。
  • SEARCH_STRATEGY:可用的枚举值之一。要应用于注释键的搜索策略类型。可用的值包括:
    • NO_SEARCH
    • EXACT_SEARCH
    • SMART_SEARCH

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

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

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

{
  "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"
    }
  }
}

将素材资源导入图片语料库

将资源(以及可选注释)导入给定项目下的现有语料库。

ImportAsset 请求的 Cloud Storage 文件需要采用 JSONL 格式。在该文件中,每行对应于一个素材资源,并将转换为 InputImageAsset proto。例如,

{"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 和命令行

此示例展示了如何将资源(以及可选的注释)导入给定项目下的语料库资源。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT:端点可能包含与 LOCATION_ID 匹配的前缀,例如 europe-west4-。详细了解 区域级端点
  • PROJECT_NUMBER:您的 Google Cloud 项目编号
  • LOCATION_ID:您在其中使用 Vertex AI Vision 的区域。例如:us-central1europe-west4。请参阅可用区域
  • CORPUS_ID:目标语料库的 ID。

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

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

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

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

分析语料库中的资源

为了准备好进行图片搜索,需要运行 AnalyzeCorpus 以便从图片生成嵌入信号。

REST 和命令行

此示例展示了如何对语料库资源执行 AnalyzeCorpus。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT:端点可能包含与 LOCATION_ID 匹配的前缀,例如 europe-west4-。详细了解 区域级端点
  • PROJECT_NUMBER:您的 Google Cloud 项目编号
  • LOCATION_ID:您在其中使用 Vertex AI Vision 的区域。例如:us-central1europe-west4。请参阅可用区域
  • CORPUS_ID:目标语料库的 ID。

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

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

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

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

创建索引

REST 和命令行

此示例展示了如何在语料库资源上创建索引。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT:端点可能包含与 LOCATION_ID 匹配的前缀,例如 europe-west4-。详细了解 区域级端点
  • PROJECT_NUMBER:您的 Google Cloud 项目编号
  • LOCATION_ID:您在其中使用 Vertex AI Vision 的区域。例如:us-central1europe-west4。请参阅可用区域
  • CORPUS_ID:目标语料库的 ID。
  • INDEX_ID:(可选)用户为索引 ID 提供的值。在此请求中,该值以以下形式添加到请求网址中:
    • https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/indexes?index_id=INDEX_ID

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

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

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

{
  "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"
  }
}

创建索引端点

REST 和命令行

此示例展示了如何创建索引端点。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT:端点可能包含与 LOCATION_ID 匹配的前缀,例如 europe-west4-。详细了解 区域级端点
  • PROJECT_NUMBER:您的 Google Cloud 项目编号
  • LOCATION_ID:您在其中使用 Vertex AI Vision 的区域。例如:us-central1europe-west4。请参阅可用区域
  • INDEX_ENDPOINT_ID:(可选)用户为索引端点 ID 提供的值。在此请求中,该值以以下形式添加到请求网址中:
    • https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints?index_endpoint_id=INDEX_ENDPOINT_ID

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

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

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

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

将索引部署到索引端点

REST 和命令行

此示例展示了如何将索引部署到索引端点资源。

在使用任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • REGIONALIZED_ENDPOINT:端点可能包含与 LOCATION_ID 匹配的前缀,例如 europe-west4-。详细了解 区域级端点
  • PROJECT_NUMBER:您的 Google Cloud 项目编号
  • LOCATION_ID:您在其中使用 Vertex AI Vision 的区域。例如:us-central1europe-west4。请参阅可用区域
  • INDEX_ENDPOINT_ID:目标索引端点的 ID。
  • CORPUS_ID:目标语料库的 ID。
  • INDEX_ID:目标索引的 ID。

HTTP 方法和网址:

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

请求 JSON 正文:

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

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中,然后执行以下命令:

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应:

{
  "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"
  }
}