Detete sugestões de corte

As sugestões de recorte sugerem vértices para uma área recortada numa imagem.

Nota: a API Vision suporta agora a anotação de imagens em lote assíncrona offline para todas as funcionalidades. Este pedido assíncrono suporta até 2000 ficheiros de imagem e devolve ficheiros JSON de resposta que são armazenados no seu contentor do Cloud Storage. Para mais informações sobre esta funcionalidade, consulte o artigo Anotação de imagens em lote offline.

Crédito da imagem: Yasmin Dangor no Unsplash (imagem original e recortada apresentada).

Sugestão de corte aplicada (formato 2:1):

Pedidos de deteção de sugestões de recorte

Configure o seu Google Cloud projeto e autenticação

Se não tiver criado um Google Cloud projeto, faça-o agora. Expanda esta secção para ver instruções.

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create 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.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Se estiver a usar um fornecedor de identidade (IdP) externo, primeiro, tem de iniciar sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.

Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

gcloud init

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create 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.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Se estiver a usar um fornecedor de identidade (IdP) externo, primeiro, tem de iniciar sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.

Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

gcloud init

Detetar sugestões de recorte numa imagem local

Pode usar a API Vision para realizar a deteção de caraterísticas num ficheiro de imagem local.

Para pedidos REST, envie o conteúdo do ficheiro de imagem como uma string codificada em base64 no corpo do pedido.

Para pedidos da gcloud e da biblioteca de cliente, especifique o caminho para uma imagem local no seu pedido.

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Esta string deve ser semelhante à seguinte string:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Visite o tópico codificação base64 para mais informações.
• PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.

Considerações específicas do campo:

• cropHintsParams.aspectRatios - Um número de vírgula flutuante que corresponde às proporções especificadas para as imagens (largura:altura). Pode fornecer até 16 proporções de recorte.

Método HTTP e URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

Corpo JSON do pedido:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
             2.0
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

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" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

Se o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

Resposta:

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.

Devido à omissão de coordenadas zero (consulte a nota acima), as coordenadas da sugestão de recorte na resposta correspondem a:

• {"x": 0, "y": 520}, {"x": 2369, "y": 520},{"x": 2369,"y": 1729}, {"x": 0, "y": 1729}.

{
  "responses": [
    {
      "cropHintsAnnotation": {
        "cropHints": [
          {
            "boundingPoly": {
              "vertices": [
                {
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 1729
                },
                {
                  "y": 1729
                }
              ]
            },
            "confidence": 0.79999995,
            "importanceFraction": 0.66999996
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go Vision.

Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// detectCropHints gets suggested croppings the Vision API for an image at the given file path.
func detectCropHints(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	res, err := client.CropHints(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Crop hints:")
	for _, hint := range res.CropHints {
		for _, v := range hint.BoundingPoly.Vertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%d,%d)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da API Vision com as bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Java.

Nota: para utilizadores da estrutura Spring do Java, o Spring Cloud Google Cloud oferece uma forma de configurar automaticamente as definições de autenticação e os objetos de cliente para usar a API Vision.

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.CropHint;
import com.google.cloud.vision.v1.CropHintsAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectCropHints {
  public static void detectCropHints() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectCropHints(filePath);
  }

  // Suggests a region to crop to for a local file.
  public static void detectCropHints(String filePath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

    Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.CROP_HINTS).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // 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 client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.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 full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        CropHintsAnnotation annotation = res.getCropHintsAnnotation();
        for (CropHint hint : annotation.getCropHintsList()) {
          System.out.println(hint.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js Vision.

Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

// Find crop hints for the local file
const [result] = await client.cropHints(fileName);
const cropHints = result.cropHintsAnnotation;
cropHints.cropHints.forEach((hintBounds, hintIdx) => {
  console.log(`Crop Hint ${hintIdx}:`);
  hintBounds.boundingPoly.vertices.forEach((bound, boundIdx) => {
    console.log(`  Bound ${boundIdx}: (${bound.x}, ${bound.y})`);
  });
});

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python Vision.

Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

def detect_crop_hints(path):
    """Detects crop hints in an image."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()
    image = vision.Image(content=content)

    crop_hints_params = vision.CropHintsParams(aspect_ratios=[1.77])
    image_context = vision.ImageContext(crop_hints_params=crop_hints_params)

    response = client.crop_hints(image=image, image_context=image_context)
    hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints

    for n, hint in enumerate(hints):
        print(f"\nCrop Hint: {n}")

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in hint.bounding_poly.vertices
        ]

        print("bounds: {}".format(",".join(vertices)))

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

Idiomas adicionais

C#: Siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para .NET.

PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para PHP.

Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para Ruby.

Detetar sugestões de recorte numa imagem remota

Pode usar a API Vision para realizar a deteção de funcionalidades num ficheiro de imagem remoto localizado no Cloud Storage ou na Web. Para enviar um pedido de ficheiro remoto, especifique o URL da Web do ficheiro ou o URI do Google Cloud Storage no corpo do pedido.

Atenção: quando obtém imagens de URLs HTTP/HTTPS, a Google não pode garantir que o pedido será concluído. O seu pedido pode falhar se o anfitrião especificado negar o pedido (por exemplo, devido à limitação de pedidos ou à prevenção de DoS) ou se a Google limitar os pedidos ao site para evitar abusos. Como prática recomendada, não dependa de imagens alojadas externamente para aplicações de produção.

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um ficheiro de imagem válido num contentor do Cloud Storage. Tem de ter, pelo menos, privilégios de leitura para o ficheiro. Exemplo:
  • gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg

• PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.

Considerações específicas do campo:

• cropHintsParams.aspectRatios - Um número de vírgula flutuante que corresponde às proporções especificadas para as imagens (largura:altura). Pode fornecer até 16 proporções de recorte.

Método HTTP e URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

Corpo JSON do pedido:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
             2.0
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

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" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

Se o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

Resposta:

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.

Devido à omissão de coordenadas zero (consulte a nota acima), as coordenadas da sugestão de recorte na resposta correspondem a:

• {"x": 0, "y": 520}, {"x": 2369, "y": 520},{"x": 2369,"y": 1729}, {"x": 0, "y": 1729}.

{
  "responses": [
    {
      "cropHintsAnnotation": {
        "cropHints": [
          {
            "boundingPoly": {
              "vertices": [
                {
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 1729
                },
                {
                  "y": 1729
                }
              ]
            },
            "confidence": 0.79999995,
            "importanceFraction": 0.66999996
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java Vision.

Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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.CropHint;
import com.google.cloud.vision.v1.CropHintsAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectCropHintsGcs {

  public static void detectCropHintsGcs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
    detectCropHintsGcs(filePath);
  }

  // Suggests a region to crop to for a remote file on Google Cloud Storage.
  public static void detectCropHintsGcs(String gcsPath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
    Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.CROP_HINTS).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // 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 client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.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 full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        CropHintsAnnotation annotation = res.getCropHintsAnnotation();
        for (CropHint hint : annotation.getCropHintsList()) {
          System.out.println(hint.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go Vision.

Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// detectCropHints gets suggested croppings the Vision API for an image at the given file path.
func detectCropHintsURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	res, err := client.CropHints(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Crop hints:")
	for _, hint := range res.CropHints {
		for _, v := range hint.BoundingPoly.Vertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%d,%d)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js Vision.

Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';

// Find crop hints for the remote file
const [result] = await client.cropHints(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const cropHints = result.cropHintsAnnotation;
cropHints.cropHints.forEach((hintBounds, hintIdx) => {
  console.log(`Crop Hint ${hintIdx}:`);
  hintBounds.boundingPoly.vertices.forEach((bound, boundIdx) => {
    console.log(`  Bound ${boundIdx}: (${bound.x}, ${bound.y})`);
  });
});

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python Vision.

Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

def detect_crop_hints_uri(uri):
    """Detects crop hints in the file located in Google Cloud Storage."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    crop_hints_params = vision.CropHintsParams(aspect_ratios=[1.77])
    image_context = vision.ImageContext(crop_hints_params=crop_hints_params)

    response = client.crop_hints(image=image, image_context=image_context)
    hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints

    for n, hint in enumerate(hints):
        print(f"\nCrop Hint: {n}")

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in hint.bounding_poly.vertices
        ]

        print("bounds: {}".format(",".join(vertices)))

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

gcloud

Para realizar a deteção de texto, use o comando gcloud ml vision suggest-crop conforme mostrado no exemplo seguinte:

gcloud ml vision suggest-crop gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg

Idiomas adicionais

C#: Siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para .NET.

PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para PHP.

Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para Ruby.

Experimentar

Experimente a deteção de sugestões de recorte abaixo. Pode usar a imagem já especificada (gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg) ou especificar a sua própria imagem em alternativa. Envie o pedido selecionando Executar.



Crédito da imagem: Yasmin Dangor no Unsplash.

Corpo do pedido:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
            2
          ]
        }
      }
    }
  ]
}