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Rilevamento dei suggerimenti di ritaglio

Suggerimenti di ritaglio suggerisce i vertici per un'area di ritaglio su un'immagine.

Immagine prima del ritaglio — *Credito immagine*: Yasmin Dangor su Unsplash (*è mostrata l'immagine originale e ritagliata*).

Suggerimento di ritaglio applicato (proporzioni 2:1):

Richieste di rilevamento dei suggerimenti di ritaglio

Configura il progetto Google Cloud e l'autenticazione

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gcloud init

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Rilevamento di suggerimenti di ritaglio su un'immagine locale

Puoi utilizzare l'API Vision per eseguire il rilevamento delle funzionalità su un file immagine locale.

Per le richieste REST, invia i contenuti del file immagine come stringa codificata in base64 nel corpo della richiesta.

Per le richieste gcloud e della libreria client, specifica il percorso di un'immagine locale nella richiesta.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

BASE64_ENCODED_IMAGE: la rappresentazione base64 (stringa ASCII) dei dati immagine binari. Questa stringa dovrebbe essere simile alla stringa riportata di seguito:
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
Per ulteriori informazioni, consulta l'argomento codifica base64.
PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.

Considerazioni specifiche per i campi:

cropHintsParams.aspectRatios - Un valore float che corrisponde alle proporzioni specificate per le immagini (larghezza:altezza). Puoi specificare fino a 16 rapporti di ritaglio.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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 la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Risposta:

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

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

Per autenticarti a Vision, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


// 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida dell'API Vision sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento Java dell'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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

Per autenticarti a Vision, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


// 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

Per autenticarti a Vision, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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)
        )

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per Ruby.

Rilevare i suggerimenti di ritaglio su un'immagine remota

Puoi utilizzare l'API Vision per eseguire il rilevamento delle funzionalità su un file immagine remoto che si trova su Cloud Storage o sul web. Per inviare una richiesta di file remoto, specifica l'URL web o l'URI Cloud Storage del file nel corpo della richiesta.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: il percorso di un file immagine valido in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno dei privilegi di lettura per il file. Esempio:
- ```
gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg
```
PROJECT_ID: il tuo Google Cloud ID progetto.

Considerazioni specifiche per i campi:

cropHintsParams.aspectRatios - Un valore float che corrisponde alle proporzioni specificate per le immagini (larghezza:altezza). Puoi specificare fino a 16 rapporti di ritaglio.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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 la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Risposta:

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

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Java.

Per autenticarti a Vision, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


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

Per autenticarti a Vision, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


// 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

Per autenticarti a Vision, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


// 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

Per autenticarti a Vision, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per eseguire il rilevamento del testo, utilizza il comando gcloud ml vision suggest-crop come mostrato nell'esempio seguente:

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

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per Ruby.

Prova

Prova il rilevamento dei suggerimenti di ritaglio di seguito. Puoi utilizzare l'immagine già specificata (gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg) o specificare la tua immagine al suo posto. Invia la richiesta selezionando Esegui.

Corpo della richiesta:

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