Gesichter erkennen

Mithilfe der Gesichtserkennung können Sie in einem Bild mehrere Gesichter und die damit verknüpften wichtigsten Gesichtsmerkmale wie den Gesichtsausdruck oder Kopfbedeckungen (wearing headwear) erkennen.

Eine Gesichtserkennung zur Identifizierung von Personen wird nicht unterstützt.

Hinweis: Die Vision API unterstützt jetzt für alle Features die asynchrone Offline-Batch-Bildannotation. Diese asynchrone Anfrage unterstützt bis zu 2.000 Bilddateien und gibt JSON-Antwortdateien zurück, die in Ihrem Cloud Storage-Bucket gespeichert werden. Weitere Informationen zu diesem Feature finden Sie unter Batch-Bildannotation offline.

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Gesichtserkennungsanfragen

Projekt in Google Cloud und Authentifizierung einrichten

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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.

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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

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

gcloud init

Gesichter in einem lokalen Bild erkennen

Sie können die Vision API für die Erkennung von Features in einer lokalen Bilddatei verwenden.

Senden Sie bei REST-Anfragen den Inhalt der Bilddatei als base64-codierten String im Text Ihrer Anfrage.

Geben Sie für Anfragen mit gcloud und Clientbibliotheken den Pfad zu einem lokalen Bild in Ihrer Anfrage an.

REST

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: base64-Darstellung (ASCII-String) der Binärbilddaten. Dieser String sollte in etwa so aussehen:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Weitere Informationen erhalten Sie unter Base64-Codierung.
• RESULTS_INT (optional): Ein ganzzahliger Wert für die Anzahl der Ergebnisse, die zurückgegeben werden soll. Wenn Sie das Feld "maxResults" und seinen Wert weglassen, gibt die API den Standardwert von 10 Ergebnissen zurück. Dieses Feld gilt nicht für die folgenden Featuretypen: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION und CROP_HINTS.
• PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "FACE_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Eine FACE_DETECTION-Antwort enthält Begrenzungsrahmen für alle erkannten Gesichter, erkannte markante Stellen im Gesicht (Augen, Nase, Mund usw.) und Konfidenzbeurteilungen für Gesichts- und Bildeigenschaften (Freude, Trauer, Wut, Überraschung usw.).

Antwort

{
  "responses": [
    {
      "faceAnnotations": [
        {
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1077,
                "y": 157
              },
              {
                "x": 2146,
                "y": 157
              },
              {
                "x": 2146,
                "y": 1399
              },
              {
                "x": 1077,
                "y": 1399
              }
            ]
          },
          "fdBoundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1112,
                "y": 407
              },
              {
                "x": 1946,
                "y": 407
              },
              {
                "x": 1946,
                "y": 1270
              },
              {
                "x": 1112,
                "y": 1270
              }
            ]
          },
          "landmarks": [
            {
              "type": "LEFT_EYE",
              "position": {
                "x": 1368.748,
                "y": 739.0957,
                "z": 0.0024604797
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE",
              "position": {
                "x": 1660.6105,
                "y": 751.5844,
                "z": -117.06496
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1284.3208,
                "y": 666.61487,
                "z": 63.41506
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1418.9249,
                "y": 671.49414,
                "z": -83.82396
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1556.9579,
                "y": 672.2199,
                "z": -139.39935
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1771.4799,
                "y": 682.65845,
                "z": -131.66716
              }
            },
            {
              "type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
              "position": {
                "x": 1479.6194,
                "y": 741.87305,
                "z": -114.84635
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_TIP",
              "position": {
                "x": 1443.3151,
                "y": 917.5109,
                "z": -194.49301
              }
            },
            {
              "type": "UPPER_LIP",
              "position": {
                "x": 1466.7897,
                "y": 1025.3483,
                "z": -130.1202
              }
            },
            {
              "type": "LOWER_LIP",
              "position": {
                "x": 1467.2588,
                "y": 1147.0403,
                "z": -109.24505
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_LEFT",
              "position": {
                "x": 1376.8649,
                "y": 1066.0856,
                "z": -6.8136826
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_RIGHT",
              "position": {
                "x": 1652,
                "y": 1079.3108,
                "z": -106.93649
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_CENTER",
              "position": {
                "x": 1485.5554,
                "y": 1087.2388,
                "z": -110.68126
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
              "position": {
                "x": 1571.9475,
                "y": 944.9213,
                "z": -124.11806
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
              "position": {
                "x": 1395.2339,
                "y": 938.12787,
                "z": -58.072197
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
              "position": {
                "x": 1468.4205,
                "y": 968.8732,
                "z": -132.09975
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1357.8658,
                "y": 711.2427,
                "z": -14.618992
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1423.6936,
                "y": 750.4164,
                "z": -23.540215
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1360.5627,
                "y": 762.87415,
                "z": -1.2607727
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1313.72,
                "y": 739.443,
                "z": 50.216393
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1661.6622,
                "y": 718.6839,
                "z": -134.17404
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1730.0901,
                "y": 763.57104,
                "z": -116.365845
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1660.8823,
                "y": 777.3474,
                "z": -120.8635
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1590.8903,
                "y": 753.5044,
                "z": -91.84842
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
              "position": {
                "x": 1345.7522,
                "y": 640.18243,
                "z": -27.887913
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
              "position": {
                "x": 1660.5848,
                "y": 648.36145,
                "z": -153.73691
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EAR_TRAGION",
              "position": {
                "x": 1274.1006,
                "y": 826.2645,
                "z": 422.6642
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EAR_TRAGION",
              "position": {
                "x": 2014.8041,
                "y": 908.56537,
                "z": 149.61232
              }
            },
            {
              "type": "FOREHEAD_GLABELLA",
              "position": {
                "x": 1476.2395,
                "y": 669.9625,
                "z": -120.59111
              }
            },
            {
              "type": "CHIN_GNATHION",
              "position": {
                "x": 1477.3256,
                "y": 1269.3269,
                "z": -67.748795
              }
            },
            {
              "type": "CHIN_LEFT_GONION",
              "position": {
                "x": 1336.8848,
                "y": 1096.2242,
                "z": 286.73004
              }
            },
            {
              "type": "CHIN_RIGHT_GONION",
              "position": {
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              },
              {
                "x": 1100,
                "y": 167
              },
              {
                "x": 1100,
                "y": 534
              },
              {
                "x": 785,
                "y": 534
              }
            ]
          },
          "fdBoundingPoly": {
            "vertices": [
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              },
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                "x": 1101,
                "y": 220
              },
              {
                "x": 1101,
                "y": 506
              },
              {
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                "x": 933.74615,
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              }
            },
            {
              "type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 901.93494,
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            },
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              "position": {
                "x": 957.4015,
                "y": 319.9436,
                "z": -6.8983736
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 987.50134,
                "y": 308.46817,
                "z": 13.108145
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1031.5519,
                "y": 298.8843,
                "z": 65.60683
              }
            },
            {
              "type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
              "position": {
                "x": 979.4568,
                "y": 336.0551,
                "z": 3.8077774
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_TIP",
              "position": {
                "x": 1003.45795,
                "y": 398.80377,
                "z": -17.351936
              }
            },
            {
              "type": "UPPER_LIP",
              "position": {
                "x": 1000.16614,
                "y": 432.11664,
                "z": 5.2740355
              }
            },
            {
              "type": "LOWER_LIP",
              "position": {
                "x": 1004.0378,
                "y": 456.92422,
                "z": 13.545323
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_LEFT",
              "position": {
                "x": 961.922,
                "y": 448.64325,
                "z": 11.117096
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_RIGHT",
              "position": {
                "x": 1025.2979,
                "y": 432.70157,
                "z": 47.89795
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_CENTER",
              "position": {
                "x": 1002.51434,
                "y": 443.3482,
                "z": 13.021965
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
              "position": {
                "x": 1015.5027,
                "y": 402.8421,
                "z": 28.03568
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
              "position": {
                "x": 969.764,
                "y": 413.05563,
                "z": 3.1156778
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
              "position": {
                "x": 997.8564,
                "y": 416.98083,
                "z": 3.3404813
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 930.542,
                "y": 343.17078,
                "z": -6.9020395
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
              "position": {
                "x": 950.7726,
                "y": 348.11346,
                "z": 9.216144
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 933.6862,
                "y": 359.50848,
                "z": -1.3347243
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
              "position": {
                "x": 914.83966,
                "y": 356.1447,
                "z": -1.4299142
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1006.59766,
                "y": 319.50406,
                "z": 38.31219
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1021.45886,
                "y": 327.68784,
                "z": 61.100002
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1009.46686,
                "y": 336.0832,
                "z": 43.87975
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
              "position": {
                "x": 991.17535,
                "y": 331.97632,
                "z": 34.4881
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
              "position": {
                "x": 928.40436,
                "y": 317.13898,
                "z": -14.411907
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
              "position": {
                "x": 1008.5887,
                "y": 294.364,
                "z": 32.917953
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EAR_TRAGION",
              "position": {
                "x": 835.18915,
                "y": 395.7093,
                "z": 81.31065
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EAR_TRAGION",
              "position": {
                "x": 1024.4136,
                "y": 360.64178,
                "z": 182.02446
              }
            },
            {
              "type": "FOREHEAD_GLABELLA",
              "position": {
                "x": 975.5221,
                "y": 315.06647,
                "z": 0.31154716
              }
            },
            {
              "type": "CHIN_GNATHION",
              "position": {
                "x": 1010.74097,
                "y": 503.23572,
                "z": 29.966637
              }
            },
            {
              "type": "CHIN_LEFT_GONION",
              "position": {
                "x": 891.86237,
                "y": 466.7829,
                "z": 58.84553
              }
            },
            {
              "type": "CHIN_RIGHT_GONION",
              "position": {
                "x": 1031.9008,
                "y": 428.13455,
                "z": 145.42484
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_CHEEK_CENTER",
              "position": {
                "x": 929.4197,
                "y": 418.09122,
                "z": 4.574672
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_CHEEK_CENTER",
              "position": {
                "x": 1033.7278,
                "y": 390.5432,
                "z": 65.6329
              }
            }
          ],
          "rollAngle": -12.077273,
          "panAngle": 27.194477,
          "tiltAngle": -5.252778,
          "detectionConfidence": 0.38126788,
          "landmarkingConfidence": 0.040030442,
          "joyLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
          "sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
          "angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
          "surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
          "underExposedLikelihood": "LIKELY",
          "blurredLikelihood": "VERY_LIKELY",
          "headwearLikelihood": "VERY_UNLIKELY"
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Go-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

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

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

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	annotations, err := client.DetectFaces(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}
	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No faces found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Faces:")
		for i, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, "  Face", i)
			fmt.Fprintln(w, "    Anger:", annotation.AngerLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Joy:", annotation.JoyLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Surprise:", annotation.SurpriseLikelihood)
		}
	}
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Java-Einrichtungsanleitung in der Vision API-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Java-Referenzdokumentation zur Vision API.

Hinweis: Für Java-Nutzer mit Spring-Framework bietet Spring Cloud Google Cloud eine Möglichkeit zur automatischen Konfiguration der Authentifizierungseinstellungen und Clientobjekte für die Verwendung der Vision API.

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.FaceAnnotation;
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 DetectFaces {

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

  // Detects faces in the specified local image.
  public static void detectFaces(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.FACE_DETECTION).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
        for (FaceAnnotation annotation : res.getFaceAnnotationsList()) {
          System.out.format(
              "anger: %s%njoy: %s%nsurprise: %s%nposition: %s",
              annotation.getAngerLikelihood(),
              annotation.getJoyLikelihood(),
              annotation.getSurpriseLikelihood(),
              annotation.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Node.js-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

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

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

  const [result] = await client.faceDetection(fileName);
  const faces = result.faceAnnotations;
  console.log('Faces:');
  faces.forEach((face, i) => {
    console.log(`  Face #${i + 1}:`);
    console.log(`    Joy: ${face.joyLikelihood}`);
    console.log(`    Anger: ${face.angerLikelihood}`);
    console.log(`    Sorrow: ${face.sorrowLikelihood}`);
    console.log(`    Surprise: ${face.surpriseLikelihood}`);
  });
}
detectFaces();

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Python-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def detect_faces(path):
    """Detects faces 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)

    response = client.face_detection(image=image)
    faces = response.face_annotations

    # Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
    likelihood_name = (
        "UNKNOWN",
        "VERY_UNLIKELY",
        "UNLIKELY",
        "POSSIBLE",
        "LIKELY",
        "VERY_LIKELY",
    )
    print("Faces:")

    for face in faces:
        print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}")
        print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}")
        print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}")

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

        print("face 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)
        )

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der C#-Einrichtungsanleitung auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der PHP-Einrichtungsanleitung auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Ruby-Einrichtungsanleitung auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Gesichter in einem Remote-Bild erkennen

Sie können die Vision API für die Erkennung von Features in einer Remote-Bilddatei verwenden, die sich in Cloud Storage oder im Web befindet. Zum Senden einer Remote-Dateianfrage geben Sie die Web-URL oder den Cloud Storage-URI der Datei im Anfragetext an.

Achtung: Wenn Bilder von HTTP- bzw. HTTPS-URLs abgerufen werden, kann Google nicht gewährleisten, dass die Anfrage abgeschlossen wird. Ihre Anfrage kann fehlschlagen, wenn der angegebene Host die Anfrage ablehnt, z. B. aufgrund von Anfragebeschränkungen oder Prävention von DoS-Angriffen, oder wenn Google Anfragen beschränkt, um Missbrauch zu verhindern. Als Best Practice sollten Sie sich für Produktionsanwendungen nicht auf extern gehostete Bilder verlassen.

REST

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: Pfad zu einer gültigen Bilddatei in einem Cloud Storage-Bucket. Sie müssen zumindest Leseberechtigungen für die Datei haben. Beispiel:
  • gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg

• RESULTS_INT (optional): Ein ganzzahliger Wert für die Anzahl der Ergebnisse, die zurückgegeben werden soll. Wenn Sie das Feld "maxResults" und seinen Wert weglassen, gibt die API den Standardwert von 10 Ergebnissen zurück. Dieses Feld gilt nicht für die folgenden Featuretypen: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION und CROP_HINTS.
• PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
       },
       "features": [
         {
           "maxResults": RESULTS_INT,
           "type": "FACE_DETECTION"
         }
       ]
    }
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Eine FACE_DETECTION-Antwort enthält Begrenzungsrahmen für alle erkannten Gesichter, erkannte markante Stellen im Gesicht (Augen, Nase, Mund usw.) und Konfidenzbeurteilungen für Gesichts- und Bildeigenschaften (Freude, Trauer, Wut, Überraschung usw.).

Antwort

{
  "responses": [
    {
      "faceAnnotations": [
        {
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1077,
                "y": 157
              },
              {
                "x": 2146,
                "y": 157
              },
              {
                "x": 2146,
                "y": 1399
              },
              {
                "x": 1077,
                "y": 1399
              }
            ]
          },
          "fdBoundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1112,
                "y": 407
              },
              {
                "x": 1946,
                "y": 407
              },
              {
                "x": 1946,
                "y": 1270
              },
              {
                "x": 1112,
                "y": 1270
              }
            ]
          },
          "landmarks": [
            {
              "type": "LEFT_EYE",
              "position": {
                "x": 1368.748,
                "y": 739.0957,
                "z": 0.0024604797
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE",
              "position": {
                "x": 1660.6105,
                "y": 751.5844,
                "z": -117.06496
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1284.3208,
                "y": 666.61487,
                "z": 63.41506
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1418.9249,
                "y": 671.49414,
                "z": -83.82396
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1556.9579,
                "y": 672.2199,
                "z": -139.39935
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
              "position": {
                "x": 1771.4799,
                "y": 682.65845,
                "z": -131.66716
              }
            },
            {
              "type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
              "position": {
                "x": 1479.6194,
                "y": 741.87305,
                "z": -114.84635
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_TIP",
              "position": {
                "x": 1443.3151,
                "y": 917.5109,
                "z": -194.49301
              }
            },
            {
              "type": "UPPER_LIP",
              "position": {
                "x": 1466.7897,
                "y": 1025.3483,
                "z": -130.1202
              }
            },
            {
              "type": "LOWER_LIP",
              "position": {
                "x": 1467.2588,
                "y": 1147.0403,
                "z": -109.24505
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_LEFT",
              "position": {
                "x": 1376.8649,
                "y": 1066.0856,
                "z": -6.8136826
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_RIGHT",
              "position": {
                "x": 1652,
                "y": 1079.3108,
                "z": -106.93649
              }
            },
            {
              "type": "MOUTH_CENTER",
              "position": {
                "x": 1485.5554,
                "y": 1087.2388,
                "z": -110.68126
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
              "position": {
                "x": 1571.9475,
                "y": 944.9213,
                "z": -124.11806
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
              "position": {
                "x": 1395.2339,
                "y": 938.12787,
                "z": -58.072197
              }
            },
            {
              "type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
              "position": {
                "x": 1468.4205,
                "y": 968.8732,
                "z": -132.09975
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1357.8658,
                "y": 711.2427,
                "z": -14.618992
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1423.6936,
                "y": 750.4164,
                "z": -23.540215
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1360.5627,
                "y": 762.87415,
                "z": -1.2607727
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1313.72,
                "y": 739.443,
                "z": 50.216393
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1661.6622,
                "y": 718.6839,
                "z": -134.17404
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1730.0901,
                "y": 763.57104,
                "z": -116.365845
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
              "position": {
                "x": 1660.8823,
                "y": 777.3474,
                "z": -120.8635
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
              "position": {
                "x": 1590.8903,
                "y": 753.5044,
                "z": -91.84842
              }
            },
            {
              "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
              "position": {
                "x": 1345.7522,
                "y": 640.18243,
                "z": -27.887913
              }
            },
            {
              "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
              "position": {
                "x": 1660.5848,
                "y": 648.36145,
                "z": -153.73691
              }
            },
            {
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}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Go-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

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

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	annotations, err := client.DetectFaces(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}
	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No faces found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Faces:")
		for i, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, "  Face", i)
			fmt.Fprintln(w, "    Anger:", annotation.AngerLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Joy:", annotation.JoyLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Surprise:", annotation.SurpriseLikelihood)
		}
	}
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Java-Einrichtungsanleitung in der Vision API-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Java-Referenzdokumentation zur Vision API.

Hinweis: Für Java-Nutzer mit Spring-Framework bietet Spring Cloud Google Cloud eine Möglichkeit zur automatischen Konfiguration der Authentifizierungseinstellungen und Clientobjekte für die Verwendung der Vision API.

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.FaceAnnotation;
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 DetectFacesGcs {

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

  // Detects faces in the specified remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectFacesGcs(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.FACE_DETECTION).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
        for (FaceAnnotation annotation : res.getFaceAnnotationsList()) {
          System.out.format(
              "anger: %s%njoy: %s%nsurprise: %s%nposition: %s",
              annotation.getAngerLikelihood(),
              annotation.getJoyLikelihood(),
              annotation.getSurpriseLikelihood(),
              annotation.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Node.js-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// 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';

// Performs face detection on the gcs file
const [result] = await client.faceDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const faces = result.faceAnnotations;
console.log('Faces:');
faces.forEach((face, i) => {
  console.log(`  Face #${i + 1}:`);
  console.log(`    Joy: ${face.joyLikelihood}`);
  console.log(`    Anger: ${face.angerLikelihood}`);
  console.log(`    Sorrow: ${face.sorrowLikelihood}`);
  console.log(`    Surprise: ${face.surpriseLikelihood}`);
});

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Python-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def detect_faces_uri(uri):
    """Detects faces in the file located in Google Cloud Storage or the web."""
    from google.cloud import vision

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

    response = client.face_detection(image=image)
    faces = response.face_annotations

    # Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
    likelihood_name = (
        "UNKNOWN",
        "VERY_UNLIKELY",
        "UNLIKELY",
        "POSSIBLE",
        "LIKELY",
        "VERY_LIKELY",
    )
    print("Faces:")

    for face in faces:
        print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}")
        print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}")
        print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}")

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

        print("face 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

Verwenden Sie für die Gesichtserkennung den Befehl gcloud ml vision detect-faces, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

gcloud ml vision detect-faces gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der C#-Einrichtungsanleitung auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der PHP-Einrichtungsanleitung auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Ruby-Einrichtungsanleitung auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Jetzt ausprobieren

Probieren Sie die Gesichtserkennung jetzt aus. Sie können das bereits angegebene Bild verwenden (gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg) oder stattdessen ein eigenes Bild angeben. Wählen Sie zum Senden der Anfrage Ausführen aus.

Anfragetext:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 10,
          "type": "FACE_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg"
        }
      }
    }
  ]
}