O modelo Tag Recognizer ajuda a resolver problemas importantes na compreensão da sua prateleira de retalho, nomeadamente, reconhecendo e analisando as etiquetas (por exemplo, a etiqueta de preço ou outras etiquetas de identificação) de acordo com o esquema de extração de entidades de pares de chave-valor definido pelo utilizador.
Este modelo pode servir como o bloco de construção de IA principal para analisar e interpretar dados de imagens de produtos em lojas de retalho. Por exemplo, pode usar este modelo em imagens de prateleiras capturadas por câmaras locais ou dispositivos móveis.
Exemplos de utilização do Identificador de etiquetas e do Identificador de produtos
O modelo de reconhecimento de produtos e os modelos de reconhecimento de etiquetas podem servir como os blocos de construção de IA principais para analisar e interpretar os dados de imagens relativos a produtos e etiquetas encontrados em lojas de retalho, como as imagens de leitura de prateleiras capturadas pelas câmaras instaladas ou pelos dispositivos / plataformas móveis.
Os modelos de reconhecimento de produtos e de etiquetas incorporam várias capacidades de modelagem e dados de IA da Google para ajudar os retalhistas e/ou os parceiros técnicos a resolver problemas importantes na compreensão da prateleira de retalho, incluindo:
- Detetar, reconhecer e, assim, compreender que produtos estão na imagem ou na prateleira.
- Detetar, reconhecer e analisar as etiquetas (por exemplo, etiqueta de preço ou quaisquer outras etiquetas de texto) de acordo com o esquema de extração de entidades de pares de chave-valor definidos pelo utilizador.
Em particular, vários modelos de IA da Google diferenciadores estão incluídos na solução de verificação de prateleiras para suportar a resolução de problemas destes exemplos de utilização, como
- Modelos de deteção de produtos (pré-preparados pela Google, mas que ainda pode personalizar).
- Modelo de incorporação visual de miniaturas de produtos, que transforma uma imagem de miniatura de produto numa representação numérica do espaço de caraterísticas.
- Modelo de OCR da Google, que extrai todos os textos visíveis na imagem.
- Modelo de extração de entidades da Google (que pode personalizar), que transforma os textos não processados em entidades com nomes de pares de chave-valor definidos pelo utilizador.
Além destes modelos de IA da Google, a solução de verificação de prateleiras também tira partido da grande base de dados de informações sobre produtos da Google. Os dados dos produtos nesta base de dados de produtos incluem a identidade GTIN / CPU do produto, a marca do produto, o título e as descrições em vários idiomas, o logótipo do produto e as imagens com várias variações de embalagens. A base de dados de produtos com o modelo de incorporação visual de miniaturas de produtos mencionado anteriormente permite que o modelo de reconhecimento de produtos consiga reconhecer muitos produtos imediatamente.
Por exemplo, dada uma imagem de prateleira capturada da seguinte forma, a solução de verificação de prateleiras destina-se a:
- Detetar e localizar todas as caixas de artigos de produtos (visíveis, não severamente ocultadas) na imagem e reconhecer a identidade do produto de cada caixa de artigos de produtos individual ao nível do GTIN / CPU.
- Detetar e localizar todas as caixas de etiquetas (visíveis) na imagem, reconhecer todas as strings de texto na etiqueta e, em seguida, tentar analisar o texto no esquema de extração de entidades de pares de chaves-valores definidos pelo utilizador, como a descrição do artigo do produto e o valor do preço.
As duas principais funcionalidades de IA que ativam estas soluções são o modelo de reconhecimento de produtos e o modelo de reconhecimento de etiquetas, sobre os quais vamos fornecer mais detalhes nas secções seguintes. Para cada uma destas duas APIs que fornecem principalmente os serviços de inferência de imagens, existem um ou mais componentes em cada API que pode personalizar. Primeiro, vamos descrever o caminho de inferência da utilização da API e, em seguida, fornecer uma breve descrição de como pode personalizar os componentes envolvidos, seja através de alguma configuração do utilizador ou de alguma preparação do modelo que realizar.
Funcionalidade do reconhecedor de etiquetas
Este modelo reconhece todas as strings de texto na etiqueta e, em seguida, tenta analisar o texto no esquema de extração de entidades de pares de chave-valor definido pelo utilizador, como a descrição do artigo do produto ou o valor do preço. Inclui os seguintes modelos de IA da Google diferenciadores:
- A tecnologia de OCR da Google, que extrai todo o texto visível na imagem.
O modelo de extração de entidades da Google que transforma o texto não processado em entidades com nomes de pares de chave-valor definidos pelo utilizador. Personalize este modelo com a Vertex AI. Por exemplo, se se preocupar principalmente com a descrição do artigo do produto, o valor do preço do produto ou o preço de saldo, mas nada mais, o utilizador pode definir o esquema de análise de etiquetas da seguinte forma:
key: item_description value: string key: regular_price value: number key: sale_price value: number
Esquema de análise de etiquetas
Com a preparação do modelo de extração de entidades personalizado, a caixa do item de etiqueta detetado é reconhecida e analisada de acordo com o esquema definido pelo utilizador, por exemplo, da seguinte forma:
item_description: COLLECTION 18PC GFT BX
regular_price: 1099
sale_price: 999
Exemplo de objeto JSON de saída
{
"imageUri": "gs://test_bucket/test_image.jpg",
"tagRecognitionAnnotations": [
{
"entities": [
{
"confidence": 0.99646133,
"mentionText": "NISSIN TOP RAMEN\n\nBOW CHICKEN\n\n",
"region": {
"xMax": 0.4618055,
"xMin": 0.042725038,
"yMax": 0.45387268,
"yMin": 0.18415153
},
"type":"description"
},
{
"confidence": 0.95828205,
"mentionText": "$3.90\n",
"region": {
"xMax": 0.24819264,
"xMin": 0.04185935,
"yMax": 0.96134734,
"yMin": 0.80382305
},
"type":"unit_price"
},
{
"confidence": 0.60659707,
"mentionText": "$14.99\n",
"region": {
"xMax": 0.9754113,
"xMin": 0.3654699,
"yMax": 0.92825794,
"yMin": 0.40368474
},
"type":"price"
}
]
}
]
}Configuração do ambiente
Esta secção descreve como interagir com a API RESTful Store Vision AI.
API_ENDPOINT=visionai.googleapis.com
PROJECT_ID=your project ID
Todos os métodos create requerem a especificação explícita do nome/ID do recurso a criar. Pode usar um identificador de string significativo, por exemplo, "product-ABC" ou um identificador gerado aleatoriamente, por exemplo, UUID.
Para conceder a uma pessoa a função de editor com acesso à API Store Vision, execute o seguinte comando de associação do IAM:
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member='user:USER_ACCOUNT' --role='roles/visionai.editor'
Para conceder acesso de editor a uma conta de serviço, use o comando abaixo:
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member='serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT' --role='roles/visionai.editor'
Saiba mais sobre a associação do IAM.
Percurso do utilizador do reconhecedor de etiquetas
- Realize a preparação personalizada do modelo de deteção de etiquetas através da funcionalidade Vertex AI / AutoML Vision Object Detection.
- Realize a preparação do modelo de análise de entidades de etiquetas usando a funcionalidade Vertex AI/AutoML Vision Object Detection com o motor de OCR personalizado.
- Crie um ponto final com a configuração de reconhecimento de etiquetas pretendida.
- Realize a análise em lote com a funcionalidade TagRecognition. No back-end, o sistema identifica as etiquetas de cada imagem de entrada, analisa o texto em cada etiqueta detetada para produzir um resultado de análise estruturado. T ## Preparação do modelo de deteção de etiquetas e análise de entidades
Pode preparar o modelo de deteção de etiquetas personalizado através da funcionalidade de preparação de modelos de deteção de objetos de imagem do produto Vertex AI/ AutoML Vision existente. Embora a funcionalidade de preparação de modelos de deteção de objetos do Vertex AI / AutoML Vision ofereça uma experiência de preparação de modelos totalmente gerida, continua a ser da sua responsabilidade preparar um conjunto de dados de imagens bem amostrado com anotações de caixa delimitadora de objetos totalmente etiquetadas como o conjunto de dados de preparação para introduzir na consola de preparação de modelos. Google Cloud oferece o serviço de etiquetagem de dados do Vertex AI para lhe permitir criar a tarefa de etiquetagem de dados. Siga o seguinte link da tarefa de etiquetagem de dados da Vertex AI para ver detalhes: /vertex-ai/docs/datasets/data-labeling-job. Forneça instruções claras de etiquetagem de dados aos avaliadores humanos para que saibam como etiquetar as caixas delimitadoras de deteção de etiquetas nas imagens como preparação do conjunto de dados de preparação.
Para preparar o modelo de análise sintática de entidades de etiquetas, tem de preparar uma coleção de dados de preparação, com imagens e as respetivas anotações associadas.
- A imagem é a imagem da etiqueta já recortada.
- Em cada imagem, tem de definir e fornecer o campo de entidade principal (como os campos product_title, price e unit_price) que quer detetar e reconhecer/analisar, bem como a localização das coordenadas da caixa delimitadora da imagem associada nesta vista de imagem recortada.
- Para suportar o reconhecimento / análise correto, também tem de fornecer a sintaxe de expressão regular para caraterizar cada campo. Isto é necessário para ajudar na rotina de preparação e inferência do algoritmo de análise de etiquetas.
Exemplo de preparação de análise de entidades de etiquetas
Por exemplo, com o exemplo de preparação de análise de entidades de etiquetas anterior, pode fornecer uma linha de informações de anotação no ficheiro CSV de anotação de dados de preparação da seguinte forma:
"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"
Do exemplo anterior:
- O campo "product_title" tem a coordenada da imagem da caixa correspondente "(x0, y0, x1, y1)" e a restrição de expressão regular para este campo é nenhuma "".
- O campo "price" tem a coordenada da imagem da caixa correspondente "(x0, y0, x1, y1)" e a restrição de expressão regular para este campo é "\$\d+\.\d{2}", o que indica que estamos a procurar reconhecer e analisar este campo com o sinal $ no início da entrada de texto e alguns algarismos antes de "." e dois algarismos depois de ".".
- O campo "unit_price" tem a mesma sintaxe de anotação que o campo "price", por exemplo, as coordenadas da imagem da caixa "(x0, y0, x1, y1)" e a restrição de expressão regular para este campo é "\$\d+\.\d{2}", o que indica que estamos a procurar reconhecer e analisar este campo com o sinal $ no início da entrada de texto e alguns dígitos numéricos antes de "." e dois dígitos depois de ".".
Assim, os dados de preparação de um modelo de análise / deteção de entidades de etiquetas de preços adequados vão ter uma coleção de imagens de etiquetas de preços, com a anotação num ficheiro CSV com cada entrada de linha CSV, tal como a entrada no exemplo anterior.
"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"
"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"
"image_filepath", "product_title", "(x0, y0, x1, y1)", "", "price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}", "unit_price", "(x0, y0, x1, y1)", "\\$\\d+\\.\\d{2}"
[...]
Pode preparar o modelo de análise de entidades de etiquetas personalizado através da funcionalidade de preparação de modelos de deteção de objetos de imagens do nosso produto Vertex AI /AutoML Vision existente, além da personalização do motor de OCR da Google.
Tenha em atenção que, embora, a partir de julho de 2022, a implementação e a preparação do modelo de análise de entidades de etiquetas e deteção de etiquetas personalizadas na API BatchAnalyze da Store Vision AI ainda não sejam totalmente suportadas como uma experiência de consola integrada, ainda pode tirar partido desta preparação do modelo de análise de entidades de etiquetas e deteção de etiquetas personalizadas (através da funcionalidade de deteção de objetos da Vertex AI Vision) e disponibilizá-las na API BatchAnalyze da Store Vision AI seguindo vários passos manuais de autosserviço.
Utilização da API: inferência de análise em lote
Criar ponto final
- ENDPOINT_ID=O ID do seu ponto final
- TAG_DETECTOR=Nome do modelo de deteção de etiquetas
- TAG_PARSER=Nome do modelo de análise da etiqueta
curl -sS -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/retailEndpoints?retail_endpoint_id=ENDPOINT_ID \
-d '{
"tagRecognitionConfig": {
"tag_detection_model": "TAG_DETECTOR_NAME",
"tag_parsing_model": "TAG_PARSER_NAME"
}
}'
- INPUT_FILE_URI=URI do Cloud Storage do seu ficheiro de entrada. Cada linha no ficheiro de entrada é apenas um URI do Cloud Storage da imagem a processar. Por exemplo, gs://my-bucket/my-image.jpg
- OUTPUT_URI_PREFIX=Prefixo do URI do Cloud Storage para o ficheiro de resultados de saída, por exemplo, gs://my-bucket/my-output-dir
curl -sS -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/retailEndpoints/ENDPOINT_ID:batchAnalyze
-d '{
"gcsSource": {
"uris": ["INPUT_FILE_URI"]
},
"features": [
{
"type": "TYPE_TAG_RECOGNITION",
}
],
"outputGcsDestination": {
"outputUriPrefix": "OUTPUT_URI_PREFIX"
}
}'
"features": [
{
"type": "TYPE_TAG_RECOGNITION",
"tagRecognitionConfig": {
"tag_detection_model": "'TAG_DETECTOR_NAME'",
"tag_parsing_model": "TAG_PARSER_NAME"
}
}
],
Também existem mais campos que pode definir e configurar no
tagRecognitionConfig, que é um objeto RetailTagRecognitionConfig. Consulte a descrição do recurso na referência da API para ver mais detalhes.
Referência da API
Recurso: projects.locations.retailCatalogs
Representação JSON
{
"name": string,
"displayName": string,
"createTime": string,
"updateTime": string,
"resourceState": enum(RetailResourceState),
"labels": {
string: string,
...
}
}
Campos
name |
String |
Apenas saída. Nome do recurso do RetailCatalog |
|---|---|---|
displayName |
String |
Opcional. Nome a apresentar do RetailCatalog. |
createTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. Data/hora em que este RetailCatalog foi criado. |
updateTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora da atualização. |
resourceState |
enum |
Apenas saída. Estado do RetailCatalog. |
etiquetas |
map (key: string, value: string) |
As etiquetas com metadados definidos pelo utilizador para organizar o seu RetailCatalog. As chaves e os valores das etiquetas não podem ter mais de 64 carateres (pontos de código Unicode) e só podem conter letras minúsculas, carateres numéricos, sublinhados e travessões. São permitidos carateres internacionais. Consulte https://goo.gl/xmQnxf para mais informações e exemplos de etiquetas. Um objeto que contém uma lista de pares "chave": valor. Exemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }. |
Método: projects.locations.retailCatalogs.create
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/us-central1}/retailCatalogs
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido contém uma instância de RetailCatalog.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância recém-criada de
RetailCatalog.
Método: projects.locations.retailCatalogs.get
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailCatalog identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de RetailCatalog.
Método: projects.locations.retailCatalogs.list
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/us-central1}/retailCatalogs
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Parâmetros de consulta
| filtrar | de string | Opcional. Uma expressão para filtrar os resultados do pedido. |
|---|---|---|
| pageToken | de string | Opcional. Um token que identifica uma página de resultados que o servidor deve devolver. |
| pageSize | número inteiro | Opcional. Tamanho da página solicitado. O servidor pode devolver menos itens do que o pedido. Se não for especificado, o servidor seleciona uma predefinição adequada. |
| orderBy | de string | Opcional. Uma lista de campos separados por vírgulas para ordenar por ordem ascendente. Use "desc" após o nome de um campo para ordem descendente. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém dados com a seguinte estrutura: Representação JSON
{
"retailCatalogs": [
{
object (RetailCatalog)
}
],
"nextPageToken": string
}
Método: projects.locations.retailCatalogs.delete
Pedido HTTP
DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailCatalog identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de Operation.
Método: projects.locations.retailCatalogs.importRetailProducts
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/us-central1/retailCatalogs/*}:importRetailProducts
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailCatalog nome do recurso. |
Corpo do pedido
Representação JSON
{
"gcsSource": { object(GcsSource) },
"format": enum(Format)
}
Campos
| gcsSource | objeto | Obrigatório. A localização do Cloud Storage para o conteúdo de entrada.
Podem ser fornecidas várias localizações de entrada. O conteúdo de todas as localizações de entrada é importado num lote. Extensões de ficheiros suportadas: 1.
Um ficheiro JSONL. Cada linha é um formato JSON de RetailProductIoFormat. 2. Um ficheiro TXT. Cada linha é o GTIN de um produto a importar. |
| formato | enum | Obrigatório. O formato do ficheiro de importação. |
Formate valores ENUM
| FORMAT_UNSPECIFIED | Não deve ser usado. |
|---|---|
| FORMAT_TXT | Formato TXT. |
| FORMAT_JSONL | Formato JSONL. |
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de Operation.
Recurso: projects.locations.retailProducts
Representação JSON
{
"name": string,
"gtins": [string],
"normalizedGtins": [string],
"thirdPartyIds": [ { object(ThirdPartyId) }],
"locale": string,
"brand": string,
"title": string,
"productUri": string,
"resourceState": enum(RetailResourceState),
"labels": {
string: string,
...
}
"createTime": string,
"updateTime": string
}
Campos
name |
String |
Apenas saída. Nome do recurso de RetailProductImage |
|---|---|---|
displayName |
String |
Opcional. Nome a apresentar de RetailProductImage. |
sourceType |
enum |
Opcional. Tipo de origem |
gcsUri |
string |
Opcional. Localização do Cloud Storage da RetailProductImage. Deve ser definido, exceto quando a imagem é fornecida pela Google, por exemplo, quando o tipo de origem é SOURCE_TYPE_GOOGLE. |
resourceState |
enum |
Apenas saída. Estado de RetailProductImage. |
etiquetas |
map (key: string, value: string) |
As etiquetas com metadados definidos pelo utilizador para organizar a RetailProductImage. As chaves e os valores das etiquetas não podem ter mais de 64 carateres (pontos de código Unicode) e só podem conter letras minúsculas, carateres numéricos, sublinhados e travessões. São permitidos carateres internacionais. Consulte https://goo.gl/xmQnxf para mais informações e exemplos de etiquetas. Um objeto que contém uma lista de pares "chave": valor. Exemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }. |
createTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora de criação. |
updateTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora da atualização. |
RetailThirdPartyId Apresentação JSON
{
"id": string,
"owner": string
}
Campos
| id | de string | ID de terceiros usado pelo retalhista ou fabricante (por exemplo, SKU ou NSF). |
| proprietário | de string | A entidade "proprietária" do identificador de terceiros, por exemplo, o fabricante ou o retalhista que vende este produto. |
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.create
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProducts
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido contém uma instância de RetailProduct.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância recém-criada de
RetailProduct.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.get
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailProduct identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de RetailProduct.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.list
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProducts
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Parâmetros de consulta
| filtrar | de string | Opcional. Uma expressão para filtrar os resultados do pedido. |
|---|---|---|
| pageToken | de string | Opcional. Um token que identifica uma página de resultados que o servidor deve devolver. |
| pageSize | número inteiro | Opcional. Tamanho da página solicitado. O servidor pode devolver menos itens do que o pedido. Se não for especificado, o servidor seleciona uma predefinição adequada. |
| orderBy | de string | Opcional. Uma lista de campos separados por vírgulas para ordenar por ordem ascendente. Use "desc" após o nome de um campo para ordem descendente. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém dados com a seguinte estrutura: Representação JSON
{
"retailProducts": [
{
object (RetailProducts)
}
],
"nextPageToken": string
}
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.delete
Pedido HTTP
DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailProduct identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta está vazio.
Recurso: projects.locations.retailProductImages
Representação JSON
{
"name": string,
"displayName": string,
"sourceType": enum(SourceType),
"gcsUri": string,
"resourceState": enum(RetailResourceState),
"labels": {
string: string,
...
}
"createTime": string,
"updateTime": string
}
Campos
name |
String |
Apenas saída. Nome do recurso de RetailProductImage |
|---|---|---|
displayName |
String |
Opcional. Nome a apresentar de RetailProductImage. |
sourceType |
enum |
Opcional. Tipo de origem |
gcsUri |
string |
Opcional. Localização do Cloud Storage da RetailProductImage. Deve ser definido, exceto quando a imagem é fornecida pela Google, por exemplo, quando o tipo de origem é SOURCE_TYPE_GOOGLE. |
resourceState |
enum |
Apenas saída. Estado de RetailProductImage. |
etiquetas |
map (key: string, value: string) |
As etiquetas com metadados definidos pelo utilizador para organizar o RetailProductImage. As chaves e os valores das etiquetas não podem ter mais de 64 carateres (pontos de código Unicode) e só podem conter letras minúsculas, carateres numéricos, sublinhados e travessões. São permitidos carateres internacionais. Consulte https://goo.gl/xmQnxf para mais informações e exemplos de etiquetas. Um objeto que contém uma lista de pares "chave": valor. Exemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }. |
createTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora de criação. |
updateTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora da atualização. |
Valores ENUM SourceType
| SOURCE_TYPE_UNSPECIFIED | Origem de dados desconhecida. Não deve ser usado. |
|---|---|
| SOURCE_TYPE_FIXED_CAMERA | A imagem é capturada a partir de uma câmara fixa. |
| SOURCE_TYPE_HAND_HELD_CAMERA | A imagem é capturada com uma câmara portátil. |
| SOURCE_TYPE_CRAWLED | A imagem é rastreada a partir da Web. |
| SOURCE_TYPE_SYSTEM_GENERATED | A imagem é recortada de uma imagem original com etiquetagem humana. |
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.create
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*}/retailProductImages
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido contém uma instância de RetailProductImage.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância recém-criada de
RetailProductImage.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.get
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*/retailProductImages/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailProductImage identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de RetailProductImage.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.list
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*}/retailProductImages
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Parâmetros de consulta
| filtrar | de string | Opcional. Uma expressão para filtrar os resultados do pedido. |
|---|---|---|
| pageToken | de string | Opcional. Um token que identifica uma página de resultados que o servidor deve devolver. |
| pageSize | número inteiro | Opcional. Tamanho da página solicitado. O servidor pode devolver menos itens do que o pedido. Se não for especificado, o servidor seleciona uma predefinição adequada. |
| orderBy | de string | Opcional. Uma lista de campos separados por vírgulas para ordenar por ordem ascendente. Use "desc" após o nome de um campo para ordem descendente. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém dados com a seguinte estrutura:
Representação JSON
{
"retailProductImages": [
{
object (RetailProductImages)
}
],
"nextPageToken": string
}
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProducts.retailProductImages.delete
Pedido HTTP
DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProducts/*/retailProductImages/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailProductImage identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta está vazio.
Recurso: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets
Representação JSON
{
"name": string,
"displayName": string,
"retailProductIds": [string],
"resourceState": enum(RetailResourceState),
"labels": {
string: string,
...
}
"createTime": string,
"updateTime": string
}
Campos
name |
String |
Apenas saída. Nome do recurso do RetailProductSet |
|---|---|---|
displayName |
String |
Opcional. Nome a apresentar do RetailProductSet. |
retailProductIds [] |
String |
Apenas saída. IDs dos recursos de produtos pertencentes a este RetailProductSet. Os produtos num RetailProductSet devem estar no mesmo catálogo. |
resourceState |
enum |
Apenas saída. Estado do RetailProductSet. |
etiquetas |
map (key: string, value: string) |
As etiquetas com metadados definidos pelo utilizador para organizar o seu RetailProductSet. As chaves e os valores das etiquetas não podem ter mais de 64 carateres (pontos de código Unicode) e só podem conter letras minúsculas, carateres numéricos, sublinhados e travessões. São permitidos carateres internacionais. Consulte https://goo.gl/xmQnxf para mais informações e exemplos de etiquetas. Um objeto que contém uma lista de pares "chave": valor. Exemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }. |
createTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora de criação. |
updateTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora da atualização. |
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.create
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductSets
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido contém uma instância de RetailProductSet.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância recém-criada de RetailProductSet.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.get
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. Identificador de RetailProductSet. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de RetailProductSet.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.list
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductSets
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Parâmetros de consulta
| filtrar | de string | Opcional. Uma expressão para filtrar os resultados do pedido. |
|---|---|---|
| pageToken | de string | Opcional. Um token que identifica uma página de resultados que o servidor deve devolver. |
| pageSize | número inteiro | Opcional. Tamanho da página solicitado. O servidor pode devolver menos itens do que o pedido. Se não for especificado, o servidor seleciona uma predefinição adequada. |
| orderBy | de string | Opcional. Uma lista de campos separados por vírgulas para ordenar por ordem ascendente. Use "desc" após o nome de um campo para ordem descendente. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém dados com a seguinte estrutura:
Representação JSON
{
"retailProductSets": [
{
object (RetailProductSets)
}
],
"nextPageToken": string
}
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.delete
Pedido HTTP
DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. Identificador de RetailProductSet. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta está vazio.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.add
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*}:remove
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. Nome do recurso RetailProductSet. |
Corpo do pedido
Representação JSON
{
"productIds": [string],
"productFilter": string
}
Campos
productIds[ ] |
string |
ID do recurso dos RetailProducts a adicionar. Têm de pertencer ao mesmo RetailCatalog que o RetailProductSet de destino especificado. É possível especificar até 200 IDs de RetailProducts num pedido. Não pode ser usado em conjunto com productFilter. |
|---|---|---|
productFilter |
string |
Um filtro padrão que será aplicado a todos os RetailProducts no RetailCatalog principal, seleciona os itens que satisfazem as condições do filtro e adiciona-os ao RetailProductSet. Não pode ser usado em conjunto com product_ids. Filtros suportados: https://google.aip.dev/160 |
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de Operation.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductSets.remove
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductSets/*}:add
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. Nome do recurso RetailProductSet. |
Corpo do pedido
Representação JSON
{
"productIds": [string],
"productFilter": string
}
Campos
productIds[ ] |
string |
IDs dos recursos dos RetailProducts a remover. Se os RetailProducts especificados não pertencerem a este RetailProductSet, são ignorados. É possível especificar até 200 IDs de RetailProducts num pedido. Não pode ser usado em conjunto com products_filter. |
|---|---|---|
productFilter |
string |
Um filtro padrão que será aplicado a todos os RetailProducts no RetailProductSet especificado, seleciona os itens que satisfazem as condições do filtro e remove-os do RetailProductSet. Não pode ser usado em conjunto com product_ids. Filtros suportados:https://google.aip.dev/160 |
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de Operation.
Recurso: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes
Representação JSON
{
"name": string,
"displayName": string,
"description": string,
"retailProductSet": [string],
"resourceState": enum(RetailResourceState),
"labels": {
string: string,
...
}
"createTime": string,
"updateTime": string
}
Campos
name |
String |
Apenas saída. Nome do recurso do recurso RetailProductRecognitionIndex. |
|---|---|---|
displayName |
String |
Opcional. Nome a apresentar do RetailProductRecognitionIndex. |
descrição |
String |
Opcional. A descrição do RetailProductRecognitionIndex. |
retailProductSet[] |
string |
Opcional. O nome do recurso de RetailProductSet a usar para criar este recurso. Se estiver definido, o RetailProductRecognitionIndex só contém produtos no RetailProductSet especificado. Se não for definido, são usados todos os produtos no catálogo principal. |
resourceState |
enum |
Apenas saída. Estado do RetailProductRecognitionIndex. |
etiquetas |
map (key: string, value: string) |
As etiquetas com metadados definidos pelo utilizador para organizar o seu RetailProductRecognitionIndex. As chaves e os valores das etiquetas não podem ter mais de 64 carateres (pontos de código Unicode) e só podem conter letras minúsculas, carateres numéricos, sublinhados e travessões. São permitidos carateres internacionais. Consulte https://goo.gl/xmQnxf para mais informações e exemplos de etiquetas. Um objeto que contém uma lista de pares "chave": valor. Exemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }. |
createTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora de criação. |
updateTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora da atualização. |
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.create
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductRecognitionIndexes
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido contém uma instância de RetailProductRecognitionIndex.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância recém-criada de
RetailProductRecognitionIndex.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.get
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductRecognitionIndexes/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailProductRecognitionIndex identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de
RetailProductRecognitionIndex.
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.list
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*}/retailProductRecognitionIndexes
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Parâmetros de consulta
| filtrar | de string | Opcional. Uma expressão para filtrar os resultados do pedido. |
|---|---|---|
| pageToken | de string | Opcional. Um token que identifica uma página de resultados que o servidor deve devolver. |
| pageSize | número inteiro | Opcional. Tamanho da página solicitado. O servidor pode devolver menos itens do que o pedido. Se não for especificado, o servidor seleciona uma predefinição adequada. |
| orderBy | de string | Opcional. Uma lista de campos separados por vírgulas para ordenar por ordem ascendente. Use "desc" após o nome de um campo para ordem descendente. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém dados com a seguinte estrutura:
Representação JSON
{
"retailProductRecognitionIndexes": [
{
object (RetailProductRecognitionIndex)
}
],
"nextPageToken": string
}
Método: projects.locations.retailCatalogs.retailProductRecognitionIndexes.delete
Pedido HTTP
DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailCatalogs/*/retailProductRecognitionIndexes/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. Identificador ProductRecognitionIndex. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de Operation.
Recurso: projects.locations.retailEndpoints
Representação JSON
{
"name": string,
"displayName": string,
"description": string,
"deployedProductRecognitionIndex": string,
"resourceState": enum(RetailResourceState),
"productRecognitionConfig": { object(RetailProductRecognitionConfig) },
"tagRecognitionConfig": { object(RetailTagRecognitionConfig) },
"labels": {
string: string,
...
}
"createTime": string,
"updateTime": string
}
Campos
name |
String |
Apenas saída. Nome do recurso do recurso RetailEndpoint. |
|---|---|---|
displayName |
String |
Opcional. Nome a apresentar do RetailEndpoint. |
descrição |
String |
Opcional. A descrição do RetailEndpoint. |
deployedProductRecognitionIndex |
String |
Apenas saída. Nome de recurso do ProductRecognitionIndex implementado neste RetailEndpoint. |
productRecognitionConfig |
objeto |
Opcional. Configuração para o reconhecimento de produtos. |
tagRecognitionConfig |
objeto |
Opcional. Configuração para o reconhecimento de etiquetas. |
resourceState |
enum |
Apenas saída. Estado do RetailProductRecognitionIndex. |
etiquetas |
map (key: string, value: string) |
As etiquetas com metadados definidos pelo utilizador para organizar o seu RetailProductRecognitionIndex. As chaves e os valores das etiquetas não podem ter mais de 64 carateres (pontos de código Unicode) e só podem conter letras minúsculas, carateres numéricos, sublinhados e travessões. São permitidos carateres internacionais. Consulte https://goo.gl/xmQnxf para mais informações e exemplos de etiquetas. Um objeto que contém uma lista de pares "chave": valor. Exemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }. |
createTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora de criação. |
updateTime |
string (formato Timestamp) |
Apenas saída. A data/hora da atualização. |
RetailProductRecognitionConfig
Representação JSON
{
"productDetectionModel": string,
"detectionConfidenceThreshold": float,
"recognitionConfidenceThreshold": float,
"additionalConfig": { object }
}
Campos
|
| productDetectionModel | de string | Obrigatório. Modelo a usar para detetar produtos em imagens de entrada. Valores suportados: "builtin/stable" (o valor predefinido) ou o nome do recurso do modelo do Vertex AI. |
|---|---|---|
| detectionConfidenceThreshold | flutuante | Opcional. Limite de confiança para filtrar os resultados da deteção. Se não for definido, é usado um valor predefinido do sistema. |
| recognitionConfidenceThreshold | flutuante | Opcional. Limite de confiança para filtrar os resultados do reconhecimento. Se não for definido, é usado um valor predefinido do sistema. |
| additionalConfig | objeto (formato Struct) | Opcional. Configurações adicionais para o reconhecimento de produtos. |
RetailTagRecognitionConfig
Representação JSON
{
"tagDetectionModel": string,
"tagParsingModel": string,
"detectionConfidenceThreshold": float,
"parsingConfidenceThreshold": float,
"additionalConfig": { object }
}
Campos
| tagDetectionModel | de string | Obrigatório. Modelo a usar para detetar etiquetas em imagens de entrada. Valores suportados: recurso de modelo do Vertex AI. |
|---|---|---|
| tagParsingModel | de string | Obrigatório. Modelo para analisar texto em etiquetas detetadas. Valores suportados: recurso de modelo do Vertex AI. |
| detectionConfidenceThreshold | flutuante | Opcional. Limite de confiança para filtrar os resultados da deteção. Se não for definido, é usado um valor predefinido do sistema. |
| parsingConfidenceThreshold | flutuante | Opcional. Limite de confiança para filtrar resultados da análise sintática de texto. Se não for definido, é usado um valor predefinido do sistema. |
| additionalConfig | objeto (formato Struct) | Opcional. Configurações adicionais para o reconhecimento de etiquetas. |
Método: projects.locations.retailEndpoints.create
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*}/retailEndpoints
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido contém uma instância de RetailEndpoint.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância recém-criada de
RetailEndpoint.
Método: projects.locations.retailEndpoints.get
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailEndpoint identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de RetailEndpoint.
Método: projects.locations.retailEndpoints.list
Pedido HTTP
GET https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{parent=projects/*/locations/*}/retailEndpoints
Parâmetros de caminho
| pai ou mãe | de string | Obrigatório. Identificador principal. |
Parâmetros de consulta
| filtrar | de string | Opcional. Uma expressão para filtrar os resultados do pedido. |
|---|---|---|
| pageToken | de string | Opcional. Um token que identifica uma página de resultados que o servidor deve devolver. |
| pageSize | número inteiro | Opcional. Tamanho da página solicitado. O servidor pode devolver menos itens do que o pedido. Se não for especificado, o servidor seleciona uma predefinição adequada. |
| orderBy | de string | Opcional. Uma lista de campos separados por vírgulas para ordenar por ordem ascendente. Use "desc" após o nome de um campo para ordem descendente. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém dados com a seguinte estrutura:
Representação JSON
{
"retailEndpoints": [
{
object (RetailEndpoint)
}
],
"nextPageToken": string
}
Método: projects.locations.retailEndpoints.delete
Pedido HTTP
DELETE https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{name=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*
Parâmetros de caminho
| nome | de string | Obrigatório. RetailEndpoint identificador. |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta está vazio.
Método: projects.locations.retailEndpoints.deployRetailProductRecognitionIndex
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:deployRetailProductRecognitionIndex
Parâmetros de caminho
| retailEndpoint | de string | Obrigatório. Nome do recurso do RetailEndpoint
recurso no qual o
RetailProductRecognitionIndex está implementado. |
Corpo do pedido
Representação JSON
{
"retailProductRecognitionIndex": string,
}
Campos
| retailProductRecognitionIndex | de string | Obrigatório. O nome do recurso de
RetailProductRecognitionIndex
a implementar. |
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de Operation.
Método: projects.locations.retailEndpoints.undeployRetailProductRecognitionIndex
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:undeployRetailProductRecognitionIndex
Parâmetros de caminho
| retailEndpoint | de string | Obrigatório. Nome do recurso do recurso no qual a anulação da implementação vai atuar.RetailEndpoint |
Corpo do pedido
O corpo do pedido tem de estar vazio.
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de Operation.
Método: projects.locations.retailEndpoints.batchAnalyze
Pedido HTTP
POST https://visionai.googleapis.com/v1alpha1/{retailEndpoint=projects/*/locations/*/retailEndpoints/*}:batchAnalyze
Parâmetros de caminho
| retailEndpoint | de string | Obrigatório. Nome do recurso do RetailEndpoint
para publicar o pedido de inferência. |
Corpo do pedido
Representação JSON
{
"gcsSource": string,
"features": { object(Feature) },
// Union field output can be only one of the following:
"outputGcsDestination": string,
"corpus": string,
// End of list of possible types for union field output.
"bigqueryTable": string
}
Campos
| gcsSource | de string | Obrigatório. A localização do Cloud Storage para o conteúdo de entrada. Podem ser fornecidas várias localizações de entrada. O conteúdo de todas as localizações de entrada é processado num lote. Conteúdo suportado: um ficheiro TXT em que cada linha é o caminho completo para uma imagem. É possível suportar um máximo de 50 mil imagens num pedido. |
|---|---|---|
| outputGcsDestination | de string | Opcional. A localização do Cloud Storage do diretório onde a saída vai ser escrita. |
| corpus | de string | Opcional. Nome do recurso do corpus do banco de dados de imagens. Ainda não é suportado. |
| bigqueryTable | de string | Opcional. Nome do recurso da tabela do BigQuery para exportações de anotações. No formato "projects/*/datasets/*/tables/*". Se estiver definido, as anotações geradas a partir da inferência de ML também são exportadas para a tabela do BigQuery especificada. Ainda não é suportado. |
| features[] | Objeto | Obrigatório. O tipo de inferência de ML a realizar. |
Funcionalidade
Representação JSON
{
"type": enum(Type),
"productRecognitionConfig": object(RetailProductRecognitionConfig),
"tagRecognitionConfig": object(RetailTagRecognitionConfig)
}
Campos
| escrever | enum | Obrigatório. O tipo de funcionalidade. |
|---|---|---|
| productRecognitionConfig | objeto | Opcional. Por pedido substituições para a funcionalidade de reconhecimento de produtos. Só é eficaz se o tipo estiver definido como TYPE_PRODUCT_RECOGNITION. |
| tagRecognitionConfig | objeto | Opcional. Substituições por pedido para a funcionalidade de reconhecimento de etiquetas. Só é eficaz se o tipo estiver definido como TYPE_TAG_RECOGNITION. |
Corpo da resposta
Se for bem-sucedido, o corpo da resposta contém uma instância de Operation.
Tipos
GcsSource
Representação JSON
{
"uris": [string]
}
Campos
| uris[] | de string | Obrigatório. Referências a caminhos do Cloud Storage. |
Tipo
Valores ENUM
| TYPE_UNSPECIFIED | O valor predefinido. Não deve ser usado. |
|---|---|
| TYPE_PRODUCT_RECOGNITION | Reconhecimento de produtos. Tem de ser usado num
RetailEndpoint com o
RetailProductRecognitionIndex implementado. |
| TYPE_TAG_RECOGNITION | Deteção e análise de etiquetas. Tem de ser usada num
RetailEndpoint com
RetailTagRecognitionConfig. |
RetailProductIoFormat
Representação JSON
{
"retailProduct": { object(RetailProduct) },
"retailProductImages": [ { object(RetailProductImage) }]
}
Campos
| retailProduct | objeto | Obrigatório. RetailProduct a importar |
|---|---|---|
| retailProductImages[ ] | objeto | Opcional. RetailProductImages do RetailProduct fornecido a importar. |
RetailResourceState
Valores ENUM
| RETAIL_RESOURCE_STATE_UNSPECIFIED | O valor predefinido. Não deve ser usado. |
|---|---|
| RETAIL_RESOURCE_STATE_CREATING | Estado: a criar. |
| RETAIL_RESOURCE_STATE_CREATED | Estado criado. |
| RETAIL_RESOURCE_STATE_UPDATING | A atualizar o estado. |
| RETAIL_RESOURCE_STATE_DELETED | Estado eliminado. |
| RETAIL_RESOURCE_STATE_ERROR | Erro de estado. |