使用客户端库检测图片中的标签

本页面介绍了如何以您偏好的编程语言开始使用 Vision API。

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如需在 Cloud Shell Editor 中直接获取有关此任务的分步指导，请点击操作演示：

操作演示

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以下部分将引导您完成与点击操作演示相同的步骤。

准备工作

1. 登录您的 Google Cloud 帐号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个帐号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

2. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

3. 确保您的 Cloud 项目已启用结算功能。了解如何检查项目是否已启用结算功能。

4. 启用 Vision API。

   启用 API

5. 创建服务帐号：

   1. 在 Cloud Console 中，转到创建服务帐号页面。

      转到“创建服务帐号”
   2. 选择您的项目。

   3. 在服务帐号名称字段中，输入一个名称。Cloud Console 会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

      在服务帐号说明字段中，输入说明。例如，Service account for quickstart。

   4. 点击创建并继续。

   5. 如需提供对项目的访问权限，请向服务帐号授予以下角色：Project > Owner。

      在选择角色列表中，选择一个角色。

      如需添加其他角色，请点击 添加其他角色，然后添加其他各个角色。

      注意：角色字段会影响您的服务帐号可以访问项目中的哪些资源。您可以撤消这些角色或稍后授予其他角色。在生产环境中，请勿授予 Owner、Editor 或 Viewer 角色。请改为授予满足您需求的预定义角色或自定义角色。
   6. 点击继续。

   7. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

      不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

6. 创建服务帐号密钥：

   1. 在 Cloud Console 中，点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
   2. 点击密钥。
   3. 点击添加密钥，然后点击创建新密钥。
   4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
   5. 点击关闭。

7. 将环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。 此变量仅适用于当前的 shell 会话，因此，如果您打开新的会话，请重新设置该变量。

   示例：Linux 或 macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   将 KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

   例如：

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   示例：Windows

   对于 PowerShell：

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   将 KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

   例如：

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   对于命令提示符：

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   将 KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

8. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

9. 确保您的 Cloud 项目已启用结算功能。了解如何检查项目是否已启用结算功能。

10. 启用 Vision API。

    启用 API

11. 创建服务帐号：

    1. 在 Cloud Console 中，转到创建服务帐号页面。

       转到“创建服务帐号”
    2. 选择您的项目。

    3. 在服务帐号名称字段中，输入一个名称。Cloud Console 会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

       在服务帐号说明字段中，输入说明。例如，Service account for quickstart。

    4. 点击创建并继续。

    5. 如需提供对项目的访问权限，请向服务帐号授予以下角色：Project > Owner。

       在选择角色列表中，选择一个角色。

       如需添加其他角色，请点击 添加其他角色，然后添加其他各个角色。

       注意：角色字段会影响您的服务帐号可以访问项目中的哪些资源。您可以撤消这些角色或稍后授予其他角色。在生产环境中，请勿授予 Owner、Editor 或 Viewer 角色。请改为授予满足您需求的预定义角色或自定义角色。
    6. 点击继续。

    7. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

       不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

12. 创建服务帐号密钥：

    1. 在 Cloud Console 中，点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
    2. 点击密钥。
    3. 点击添加密钥，然后点击创建新密钥。
    4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
    5. 点击关闭。

13. 将环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。 此变量仅适用于当前的 shell 会话，因此，如果您打开新的会话，请重新设置该变量。

    示例：Linux 或 macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    将 KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

    例如：

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

    示例：Windows

    对于 PowerShell：

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    将 KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

    例如：

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

    对于命令提示符：

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    将 KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

安装客户端库

Go

go get cloud.google.com/go/vision/apiv1

Java

如需详细了解如何设置 Java 开发环境，请参阅 Java 开发环境设置指南。

注意：如果您的应用使用 Spring Framework，则还可以使用 Spring 模块。

如果您使用的是 Maven，请将以下代码添加到您的 pom.xml 文件中。如需详细了解 BOM，请参阅 Google Cloud Platform 库 BOM。

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>25.4.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-vision</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

如果您使用的是 Gradle，请将以下代码添加到您的依赖项中：

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:25.4.0')

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vision'

如果您使用的是 sbt，请将以下代码添加到您的依赖项中：

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-vision" % "2.1.1"

如果您使用的是 Visual Studio Code、IntelliJ 或 Eclipse，可以通过以下 IDE 插件将客户端库添加到您的项目中：

• Cloud Code for VS Code
• Cloud Code for IntelliJ
• Cloud Tools for Eclipse

上述插件还提供其他功能，例如服务帐号密钥管理。如需了解详情，请参阅各个插件相应的文档。

注意：Cloud Java 客户端库目前不支持 Android。

Node.js

如需详细了解如何设置 Node.js 开发环境，请参阅 Node.js 开发环境设置指南。

npm install --save @google-cloud/vision

Python

如需详细了解如何设置 Python 开发环境，请参阅 Python 开发环境设置指南。

pip install --upgrade google-cloud-vision

标签检测

现在，您可以使用 Vision API 来请求图片中的信息，例如标签检测。请运行以下代码以执行您的第一个图片标签检测请求。

这些代码示例使用链接的 GitHub 代码库 (wakeupcat.jpg) 中提供的图片资源。通过克隆代码库、手动保存或运行以下命令来获取图片：

wget https://raw.githubusercontent.com/googleapis/python-vision/master/samples/snippets/quickstart/resources/wakeupcat.jpg

Go

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Go 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Vision Go API 参考文档。

在 GitHub 上查看 反馈

// Sample vision-quickstart uses the Google Cloud Vision API to label an image.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Sets the name of the image file to annotate.
	filename := "../testdata/cat.jpg"

	file, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to read file: %v", err)
	}
	defer file.Close()
	image, err := vision.NewImageFromReader(file)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create image: %v", err)
	}

	labels, err := client.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to detect labels: %v", err)
	}

	fmt.Println("Labels:")
	for _, label := range labels {
		fmt.Println(label.Description)
	}
}

Java

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Java 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Vision Java API 参考文档。

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// Imports the Google Cloud client library

import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.EntityAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ImageAnnotatorClient vision = ImageAnnotatorClient.create()) {

      // The path to the image file to annotate
      String fileName = "./resources/wakeupcat.jpg";

      // Reads the image file into memory
      Path path = Paths.get(fileName);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString imgBytes = ByteString.copyFrom(data);

      // Builds the image annotation request
      List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();
      Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
      Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build();
      AnnotateImageRequest request =
          AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
      requests.add(request);

      // Performs label detection on the image file
      BatchAnnotateImagesResponse response = vision.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        for (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Node.js 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Vision Node.js API 参考文档。

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async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const vision = require('@google-cloud/vision');

  // Creates a client
  const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

  // Performs label detection on the image file
  const [result] = await client.labelDetection('./resources/wakeupcat.jpg');
  const labels = result.labelAnnotations;
  console.log('Labels:');
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}
quickstart();

Python

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Python 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Vision Python API 参考文档。

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import io
import os

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision

# Instantiates a client
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# The name of the image file to annotate
file_name = os.path.abspath('resources/wakeupcat.jpg')

# Loads the image into memory
with io.open(file_name, 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()

image = vision.Image(content=content)

# Performs label detection on the image file
response = client.label_detection(image=image)
labels = response.label_annotations

print('Labels:')
for label in labels:
    print(label.description)

恭喜！您已向 Vision 发送了第一个请求。

结果怎么样？

成功了！

太棒了！ 您对本快速入门有何看法？我们可以在哪些方面做出改进？ 欢迎提供您的意见！

遇到了问题！

我们对此深表遗憾。 请告诉我们您遇到了什么问题。我们会予以修正。

清理

为避免系统因本快速入门中使用的资源向您的 Google 帐号收取费用，请按照以下步骤操作：

• 使用 Cloud Console 删除不需要的项目。

后续步骤

详细了解我们的 Vision API 客户端库。