Detecta etiquetas

Nota: La API de Vision ahora admite la anotación asíncrona de imágenes por lotes sin conexión para todas las funciones. Esta solicitud asíncrona admite hasta 2,000 archivos de imagen y muestra archivos JSON de respuesta que se almacenan en tu bucket de Cloud Storage. Para obtener más información sobre esta función, consulta Anotación de imágenes por lotes sin conexión.

La API de Vision puede detectar y extraer información sobre las entidades de una imagen en un amplio grupo de categorías.

Las etiquetas pueden identificar objetos generales, ubicaciones, actividades, especies de animales, productos y mucho más. Si necesitas etiquetas personalizadas de orientación, Cloud AutoML Vision te permite entrenar un modelo de aprendizaje automático personalizado para clasificar imágenes.

Las etiquetas se muestran solo en inglés. La API de Cloud Translation puede traducir etiquetas en inglés a muchos otros idiomas.

Créditos de imagen: Alex Knight en Unsplash.

Por ejemplo, la imagen anterior puede mostrar la siguiente lista de etiquetas:

Descripción	Puntuación
Calle	0.872
Instantánea	0.852
Pueblo	0.848
Noche	0.804
Callejón	0.713

¿Usas esta API en una app para dispositivos móviles? Prueba el aprendizaje automático de Firebase y ML Kit, que proporcionan los SDK de iOS y Android específicos de la plataforma para usar los servicios de Cloud Vision, así como las API de Vision de AA y las inferencias en el dispositivo mediante modelos de AA personalizados.

Solicitudes de detección de etiquetas

Configura el proyecto de Google Cloud y la autenticación

Si no has creado un proyecto de Google Cloud, hazlo ahora. Expande esta sección para obtener instrucciones.

1. 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.

2. 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

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Vision API.

   Enable the API

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

7. 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

8. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

9. Enable the Vision API.

   Enable the API

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

Detecta etiquetas en una imagen local

Puedes usar la API de Vision para realizar la detección de características en un archivo de imagen local.

Para las solicitudes de REST, envía el contenido del archivo de imagen como una string codificada en base64 en el cuerpo de tu solicitud.

Para las solicitudes de biblioteca cliente y gcloud, especifica la ruta a una imagen local en tu solicitud.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: Es la representación en base64 (string ASCII) de los datos de la imagen binaria. Esta string debería ser similar a la siguiente:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Visita Codificación en base64 para obtener más información.
• RESULTS_INT: Un valor de número entero de resultados que se mostrarán (opcional). Si omites el campo "maxResults" y su valor, la API muestra el valor predeterminado de 10 resultados. Este campo no se aplica a los siguientes tipos de funciones: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
• PROJECT_ID es el ID del proyecto de Google Cloud.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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

Si la solicitud se completa de forma correcta, el servidor muestra un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Una respuesta LABEL_DETECTION incluye las etiquetas detectadas, su puntuación, novedad y un ID de etiqueta opaco; en ella se ilustra lo siguiente:

• mid: si está presente, contiene un identificador generado por una máquina (MID) que corresponde a la entrada del gráfico de conocimiento de Google de la entidad. Ten en cuenta que los valores mid son únicos en distintos idiomas, por lo que puedes usarlos para relacionar entidades de diferentes idiomas. Para inspeccionar los valores de la MID, consulta la documentación de la API de gráfico de conocimiento de Google.
• description: Es la descripción de la etiqueta.
• score: Es la puntuación de confianza, varía de 0 (sin confianza) a 1 (confianza muy alta).
• topicality: Es la relevancia de la etiqueta ICA (Anotación del contenido de la imagen) para la imagen. Mide la importancia que tiene una etiqueta para el contexto general de una página.

{
 "responses": [
 {
 "labelAnnotations": [
 {
 "mid": "/m/01c8br",
"description": " Street",
"score": 0.87294734,
 "topicity": 0.87294734
 }, {
 "mid": "/m/06pg22",
 "description": "Instantánea",
"score": 0.3,0599,
"topicityness": 0.45990
 }, {
"mid": "/m/0dx1j",
"description": "Town",
"score": 0.481104, "topicityity": 0.481104 }, {
"mid": "/m/01d74z",
"description" ": "Night",
"score": 0.0408716, "topicity": 0.80408716 }, {
"mid": "/m/01lwf0",
 " description": "Alley",
"score": 0.7133322, "topicity": 0.7.133322
 }
 ]
 }
}

Go

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Go.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

// detectLabels gets labels from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLabels(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.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran la Guía de inicio rápido de la API de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Java.

Nota: Si eres un usuario del framework de Spring de Java, Spring Cloud Google Cloud te ofrece una manera de establecer de forma automática la configuración de la autenticación y los objetos cliente para usar la API de 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.EntityAnnotation;
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 DetectLabels {

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

  // Detects labels in the specified local image.
  public static void detectLabels(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.LABEL_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 (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Node.js que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Node.js.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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';

// Performs label detection on the local file
const [result] = await client.labelDetection(fileName);
const labels = result.labelAnnotations;
console.log('Labels:');
labels.forEach(label => console.log(label.description));

Python

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Python.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

def detect_labels(path):
    """Detects labels in the file."""
    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.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations
    print("Labels:")

    for label in labels:
        print(label.description)

    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 adicionales

C#: sigue lasinstrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Vision para PHP.

Ruby: sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Vision para Ruby.

Detecta etiquetas en una imagen remota

Puedes usar la API de Vision para realizar funciones de detección de características en un archivo de imagen remoto ubicado en Cloud Storage o en la Web. Para enviar una solicitud de archivo remoto, especifica la URL web del archivo o el URI de Cloud Storage en el cuerpo de la solicitud.

Precaución: Cuando se recuperan imágenes de URL HTTP/HTTPS, Google no puede garantizar que se completará la solicitud. Tu solicitud puede fallar si el host especificado la niega (por ejemplo, debido a una regulación de solicitud o a una prevención de DoS), o si Google limita las solicitudes al sitio para evitar abusos. Como práctica recomendada, no dependas de las imágenes alojadas de forma externa para las aplicaciones de producción.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: La ruta a un archivo de imagen válido en un depósito de Cloud Storage. Como mínimo, debes tener privilegios de lectura en el archivo. Ejemplo:
  • gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg

• RESULTS_INT: Un valor de número entero de resultados que se mostrarán (opcional). Si omites el campo "maxResults" y su valor, la API muestra el valor predeterminado de 10 resultados. Este campo no se aplica a los siguientes tipos de funciones: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
• PROJECT_ID es el ID del proyecto de Google Cloud.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "LABEL_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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

Si la solicitud se completa de forma correcta, el servidor muestra un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Una respuesta LABEL_DETECTION incluye las etiquetas detectadas, su puntuación, novedad y un ID de etiqueta opaco; en ella se ilustra lo siguiente:

• mid: si está presente, contiene un identificador generado por una máquina (MID) que corresponde a la entrada del gráfico de conocimiento de Google de la entidad. Ten en cuenta que los valores mid son únicos en distintos idiomas, por lo que puedes usarlos para relacionar entidades de diferentes idiomas. Para inspeccionar los valores de la MID, consulta la documentación de la API de gráfico de conocimiento de Google.
• description: Es la descripción de la etiqueta.
• score: Es la puntuación de confianza, varía de 0 (sin confianza) a 1 (confianza muy alta).
• topicality: es la relevancia de la etiqueta de anotación de contenido de imagen (ICA) para la imagen. Mide la importancia que tiene una etiqueta para el contexto general de una página.

{
 "responses": [
 {
 "labelAnnotations": [
 {
 "mid": "/m/01c8br",
"description": " Street",
"score": 0.87294734,
 "topicity": 0.87294734
 }, {
 "mid": "/m/06pg22",
 "description": "Instantánea",
"score": 0.3,0599,
"topicityness": 0.45990
 }, {
"mid": "/m/0dx1j",
"description": "Town",
"score": 0.481104, "topicityity": 0.481104 }, {
"mid": "/m/01d74z",
"description" ": "Night",
"score": 0.0408716, "topicity": 0.80408716 }, {
"mid": "/m/01lwf0",
 " description": "Alley",
"score": 0.7133322, "topicity": 0.7.133322
 }
 ]
 }
}

Go

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Go.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

// detectLabels gets labels from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLabelsURI(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.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran la Guía de inicio rápido de la API de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Java.

Nota: Si eres un usuario del framework de Spring de Java, Spring Cloud Google Cloud te ofrece una manera de establecer de forma automática la configuración de la autenticación y los objetos cliente para usar la API de 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.EntityAnnotation;
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 DetectLabelsGcs {

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

  // Detects labels in the specified remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectLabelsGcs(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.LABEL_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 (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Node.js que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Node.js.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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';

// Performs label detection on the gcs file
const [result] = await client.labelDetection(
  `gs://${bucketName}/${fileName}`
);
const labels = result.labelAnnotations;
console.log('Labels:');
labels.forEach(label => console.log(label.description));

Python

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Python.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

def detect_labels_uri(uri):
    """Detects labels in the file located in Google Cloud Storage or on the
    Web."""
    from google.cloud import vision

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

    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations
    print("Labels:")

    for label in labels:
        print(label.description)

    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 detectar etiquetas en una imagen, usa el comando gcloud ml vision detect-labels como se muestra en el siguiente ejemplo:

gcloud ml vision detect-labels gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg

Idiomas adicionales

C#: sigue lasinstrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Vision para PHP.

Ruby: sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Vision para Ruby.

Probar

Prueba la detección de etiquetas a continuación. Puedes usar la imagen ya especificada (gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg) o especificar tu propia imagen en su lugar. Si deseas enviar la solicitud, selecciona Ejecutar.

Créditos de imagen: Alex Knight en Unsplash.

Cuerpo de la solicitud:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 5,
          "type": "LABEL_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg"
        }
      }
    }
  ]
}