Labels mithilfe der Befehlszeile in einem Bild erkennen

Labels mithilfe der Befehlszeile in einem Bild erkennen

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie mit der REST-Benutzeroberfläche und dem Befehl curl drei Anfragen zur Elementerkennung und Annotation an die Vision API senden.

Mit der Vision API können Google-Technologien zur visuellen Erkennung leicht in Entwickleranwendungen eingebunden werden. Sie können Bilddaten und die gewünschten Elementtypen an die Vision API senden, die dann anhand der für Sie interessanten Bildattribute eine entsprechende Antwort zurückgibt. Weitere Informationen zu den angebotenen Elementtypen finden Sie in der Liste aller Vision API-Elemente.

Hinweis

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Install the Google Cloud CLI.
Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.
Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:
gcloud init
Create or select a Google Cloud project.
Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.
• Create a Google Cloud project:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

• Select the Google Cloud project that you created:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Vision API:
gcloud services enable vision.googleapis.com
Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/storage.objectViewer
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
Replace the following:
• PROJECT_ID: your project ID.
• USER_IDENTIFIER: the identifier for your user account—for example, [e-mail].
• ROLE: the IAM role that you grant to your user account.

Install the Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Create or select a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

• Create a Google Cloud project:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

• Select the Google Cloud project that you created:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API:

gcloud services enable vision.googleapis.com

Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/storage.objectViewer

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

Replace the following:

• PROJECT_ID: your project ID.
• USER_IDENTIFIER: the identifier for your user account—for example, [e-mail].
• ROLE: the IAM role that you grant to your user account.

Anfrage zur Annotation eines Bildes stellen

Nachdem Sie die Schritte unter Hinweis abgeschlossen haben, können Sie die Vision API zum Annotieren einer Bilddatei verwenden.

In diesem Beispiel senden Sie mit curl eine Anfrage mit folgendem Bild an die Vision API:

Cloud Storage-URI:

gs://cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg

HTTPS-URL:

https://console.cloud.google.com/storage/browser/cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg



Bildnachweis: Steve Long auf Unsplash.

JSON-Anfrage erstellen

Die folgende request.json-Datei zeigt, wie Sie drei images:annotate-Elemente anfordern und die Ergebnisse in der Antwort begrenzen.

Erstellen Sie die JSON-Anfragedatei mit folgendem Text und speichern Sie sie als Nur-Text-Datei request.json in Ihrem Arbeitsverzeichnis:

request.json

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "LABEL_DETECTION",
          "maxResults": 3
        },
        {
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION",
          "maxResults": 1
        },
        {
          "type": "TEXT_DETECTION",
          "maxResults": 1,
          "model": "builtin/latest"
        }
      ]
    }
  ]
}

Details zum Feldwert

• image.source.gcsImageUri – gibt das in einem Cloud Storage-Bucket gespeicherte Bild an. Bei einem öffentlich zugänglichen URI ändern Sie diese Anfrage in image.source.imageUri oder in image.content, um eine Base64-codierte Stringdarstellung eines Bildes zu übergeben.
• features – ein Objekt, das einen bestimmten Elementtyp darstellt. Sie können mehrere Elementtypen für ein einzelnes Bild anfordern.
• type – der Aufzählungswert, der ein Element spezifiziert.
• maxResults (optional) – ein Wert, der die Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse begrenzt.
• model (optional) – falls zutreffend, können Sie Ihr Modell durch Angabe von entweder builtin/stable (Standardwert, falls keine Angabe gemacht wird) oder builtin/latest auswählen. Eine Liste der kürzlich aktualisierten Modelle finden Sie in den Versionshinweisen.

Anfrage senden

Sie verwenden curl und den Textinhalt von request.json, um die Anfrage an die Vision API zu senden. Geben Sie Folgendes in die Befehlszeile ein:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate -d @request.json

• Der curl-Beispielbefehl ruft mit dem Befehl gcloud auth print-access-token ein Authentifizierungstoken ab.
• Beachten Sie, dass Sie bei Übergabe eines Dateinamens an curl die Option -d (für „Daten“) verwenden und vor den Dateinamen ein @-Zeichen setzen müssen. Diese Datei sollte sich in dem Verzeichnis befinden, in dem Sie den Befehl curl ausführen.

Antwort interpretieren

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese sehen:

Der JSON-Text der Anfrage enthielt maxResults für jeden Annotationstyp. Daher sehen Sie in der JSON-Antwort dies:

• drei labelAnnotations-Ergebnisse
• ein textAnnotations-Ergebnis (zur Verdeutlichung gekürzt)
• ein localizedObjectAnnotations-Ergebnis

Antwort

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] for an image that is 100 pixels by 100 pixels. For more information, see the API Reference documentation.

{
  "responses": [
    {
      "labelAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/09g5pq",
          "description": "People",
          "score": 0.9504782,
          "topicality": 0.9504782
        },
        {
          "mid": "/m/01c8br",
          "description": "Street",
          "score": 0.8911568,
          "topicality": 0.8911568
        },
        {
          "mid": "/m/079bkr",
          "description": "Mode of transport",
          "score": 0.89089024,
          "topicality": 0.89089024
        }
      ],
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "zh",
          "description": "牛牛面馆\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 159,
                "y": 212
              },
              {
                "x": 947,
                "y": 212
              },
              {
                "x": 947,
                "y": 354
              },
              {
                "x": 159,
                "y": 354
              }
            ]
          }
        },
        ...
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
          {
            ...
                "paragraphs": [
                  {
                    ...
                    "words": [
                      {
                        ...
                        "symbols": [
                          {
                            ...
                ],
                "blockType": "TEXT"
              }
            ]
          }
        ],
        "text": "牛牛面馆\n"
      },
      "localizedObjectAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01g317",
          "name": "Person",
          "score": 0.94413143,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.26063988,
                "y": 0.46869153
              },
              {
                "x": 0.40736017,
                "y": 0.46869153
              },
              {
                "x": 0.40736017,
                "y": 0.8957791
              },
              {
                "x": 0.26063988,
                "y": 0.8957791
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Ergebnisse der Labelerkennung

1. description: "People", score: 0.950
2. description: "Street", score: 0.891
3. description: "Mode of transport", score: 0.890



Bildnachweis: Steve Long auf Unsplash (Annotationen hinzugefügt).

Ergebnisse der Texterkennung

• Text: 牛牛面馆\n
• vertices: (x: 159, y: 212), (x: 947, y: 212), (x: 947, y: 354), (x: 159, y: 354)



Bildnachweis: Steve Long auf Unsplash (Annotationen hinzugefügt).

Ergebnisse der Objekterkennung

• name: "Person", score: 0.944
• normalized vertices: (x: 0.260, y: 0.468), (x: 0.407, y: 0.468), (x: 0.407, y: 0.895), (x: 0.260, y: 0.895)



Bildnachweis: Steve Long auf Unsplash (Annotationen hinzugefügt).

Das wars! Sie haben Ihre erste Anfrage an die Vision API gesendet.

Bereinigen

Löschen Sie das Google Cloud -Projekt zusammen mit den Ressourcen, damit Ihrem Google Cloud -Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden.

Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.

gcloud auth revoke

Nächste Schritte

• Alle Featuretypen und ihre Verwendung ansehen
• Mit der Vision API in der Sprache Ihrer Wahl starten, indem Sie eine Vision API-Clientbibliothek nutzen
• Anleitungen verwenden, um mehr über bestimmte Features zu erfahren, Beispielannotationen anzusehen und Annotationen für einzelne Dateien oder Bilder abzurufen
• Weitere Informationen zu Batch-Bild-Annotationen und Datei-Annotationen (PDF/TIFF/GIF)
• Umfassende Liste der Codebeispiele für die Clientbibliothek