Détecter des visages

La fonctionnalité Détection des visages détecte les visages dans une image, ainsi que leurs caractéristiques principales, telles que l'état émotionnel ou les accessoires portés (wearing headwear). Elle ne permet pas la reconnaissance faciale.

Détecter des visages dans une image locale

Protocole

Reportez-vous au point de terminaison de l'API images:annotate pour obtenir des informations complètes à ce sujet.

Pour lancer une détection des visages, utilisez une requête POST et spécifiez le corps de requête approprié comme suit :

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=YOUR_API_KEY

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "/9j/7QBEUGhvdG9zaG9...base64-encoded-image-content...fXNWzvDEeYxxxzj/Coa6Bax//Z"
      },
      "features": [
        {
          "type": "FACE_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

Pour en savoir plus sur la configuration du corps de la requête, consultez la documentation de référence sur AnnotateImageRequest.

C#

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour C# dans le guide de démarrage rapide de Vision avec les bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API Vision en langage C#.

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// Load an image from a local file.
var image = Image.FromFile(filePath);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
var response = client.DetectFaces(image);
int count = 1;
foreach (var faceAnnotation in response)
{
    Console.WriteLine("Face {0}:", count++);
    Console.WriteLine("  Joy: {0}", faceAnnotation.JoyLikelihood);
    Console.WriteLine("  Anger: {0}", faceAnnotation.AngerLikelihood);
    Console.WriteLine("  Sorrow: {0}", faceAnnotation.SorrowLikelihood);
    Console.WriteLine("  Surprise: {0}", faceAnnotation.SurpriseLikelihood);
}

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go du guide de démarrage rapide de Vision avec les bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API Vision en langage Go.

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// 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
	}

	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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de Vision avec les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision en langage Java.

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public static void detectFaces(String filePath, PrintStream out) throws Exception, 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(Type.FACE_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
  requests.add(request);

  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        out.printf("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()) {
        out.printf(
            "anger: %s\njoy: %s\nsurprise: %s\nposition: %s",
            annotation.getAngerLikelihood(),
            annotation.getJoyLikelihood(),
            annotation.getSurpriseLikelihood(),
            annotation.getBoundingPoly());
      }
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js du guide de démarrage rapide de Vision avec les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision en langage Node.js.

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// 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';

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}`);
});

PHP

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour PHP du guide de démarrage rapide de Vision avec les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision en langage PHP.

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namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

function detect_face($path, $outFile = null)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    // $path = 'path/to/your/image.jpg'
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->faceDetection($image);
    $faces = $response->getFaceAnnotations();

    # names of likelihood from google.cloud.vision.enums
    $likelihoodName = ['UNKNOWN', 'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY',
    'POSSIBLE','LIKELY', 'VERY_LIKELY'];

    printf("%d faces found:" . PHP_EOL, count($faces));
    foreach ($faces as $face) {
        $anger = $face->getAngerLikelihood();
        printf("Anger: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$anger]);

        $joy = $face->getJoyLikelihood();
        printf("Joy: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$joy]);

        $surprise = $face->getSurpriseLikelihood();
        printf("Surprise: %s" . PHP_EOL, $likelihoodName[$surprise]);

        # get bounds
        $vertices = $face->getBoundingPoly()->getVertices();
        $bounds = [];
        foreach ($vertices as $vertex) {
            $bounds[] = sprintf('(%d,%d)', $vertex->getX(), $vertex->getY());
        }
        print('Bounds: ' . join(', ',$bounds) . PHP_EOL);
        print(PHP_EOL);
    }
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de Vision avec les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision en langage Python.

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def detect_faces(path):
    """Detects faces in an image."""
    from google.cloud import vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with io.open(path, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.types.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('anger: {}'.format(likelihood_name[face.anger_likelihood]))
        print('joy: {}'.format(likelihood_name[face.joy_likelihood]))
        print('surprise: {}'.format(likelihood_name[face.surprise_likelihood]))

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

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

Ruby

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Ruby du guide de démarrage rapide de Vision avec les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision en langage Ruby.

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# image_path = "Path to local image file, eg. './image.png'"

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision::ImageAnnotator.new

response = image_annotator.face_detection image: image_path

response.responses.each do |res|
  res.face_annotations.each do |face|
    puts "Joy:      #{face.joy_likelihood}"
    puts "Anger:    #{face.anger_likelihood}"
    puts "Sorrow:   #{face.sorrow_likelihood}"
    puts "Surprise: #{face.surprise_likelihood}"
  end
end