地標偵測功能可偵測圖片中常見的自然和人造結構。

地標偵測要求
設定 Google Cloud 專案和驗證
如果您尚未建立 Google Cloud 專案,請立即建立。展開這個部分即可查看操作說明。
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-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Vision API.
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Install the Google Cloud CLI.
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如果您使用外部識別資訊提供者 (IdP),請先 使用聯合身分登入 gcloud CLI。
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如要初始化 gcloud CLI,請執行下列指令:
gcloud init
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Vision API.
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Install the Google Cloud CLI.
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如果您使用外部識別資訊提供者 (IdP),請先 使用聯合身分登入 gcloud CLI。
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如要初始化 gcloud CLI,請執行下列指令:
gcloud init
- BASE64_ENCODED_IMAGE:二進位圖片資料的 Base64 表示法 (ASCII 字串)。這個字串應類似下列字串:
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
- RESULTS_INT:(選填) 要傳回的結果整數值。如果省略
"maxResults"
欄位及其值,API 會傳回預設值,也就是 10 個結果。這個欄位不適用於下列特徵類型:TEXT_DETECTION
、DOCUMENT_TEXT_DETECTION
或CROP_HINTS
。 - PROJECT_ID:您的 Google Cloud 專案 ID。
- CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI:Cloud Storage 值區中有效圖片檔案的路徑。您必須至少擁有檔案的讀取權限。
範例:
gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg
- RESULTS_INT:(選填) 要傳回的結果整數值。如果省略
"maxResults"
欄位及其值,API 會傳回預設值,也就是 10 個結果。這個欄位不適用於下列特徵類型:TEXT_DETECTION
、DOCUMENT_TEXT_DETECTION
或CROP_HINTS
。 - PROJECT_ID:您的 Google Cloud 專案 ID。
偵測本機圖片中的地標
您可以使用 Vision API 對本機圖片檔執行特徵偵測。
如果是 REST 要求,請在要求主體中,以 base64 編碼字串的形式傳送圖片檔案內容。
如果是 gcloud
和用戶端程式庫要求,請在要求中指定本機圖片的路徑。
REST
使用任何要求資料之前,請先替換以下項目:
HTTP 方法和網址:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
JSON 要求主體:
{ "requests": [ { "image": { "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE" }, "features": [ { "maxResults": RESULTS_INT, "type": "LANDMARK_DETECTION" }, ] } ] }
如要傳送要求,請選擇以下其中一個選項:
curl
將要求主體儲存在名為 request.json
的檔案中,然後執行下列指令:
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
將要求主體儲存在名為 request.json
的檔案中,然後執行下列指令:
$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
如果要求成功,伺服器會傳回 200 OK
HTTP 狀態碼與 JSON 格式的回應。
回覆:
{ "responses": [ { "landmarkAnnotations": [ { "mid": "/m/014lft", "description": "Saint Basil's Cathedral", "score": 0.7840959, "boundingPoly": { "vertices": [ { "x": 812, "y": 1058 }, { "x": 2389, "y": 1058 }, { "x": 2389, "y": 3052 }, { "x": 812, "y": 3052 } ] }, "locations": [ { "latLng": { "latitude": 55.752912, "longitude": 37.622315883636475 } } ] } ] } ] }
Go
在試用這個範例之前,請先按照Go「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Go API 參考說明文件。
如要向 Vision 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。
// detectLandmarks gets landmarks from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLandmarks(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.DetectLandmarks(ctx, image, nil, 10)
if err != nil {
return err
}
if len(annotations) == 0 {
fmt.Fprintln(w, "No landmarks found.")
} else {
fmt.Fprintln(w, "Landmarks:")
for _, annotation := range annotations {
fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
}
}
return nil
}
Java
在試用這個範例之前,請先按照使用用戶端程式庫的 Vision API 快速入門導覽課程中的 Java 設定操作說明進行操作。詳情請參閱 Vision API Java 參考說明文件。
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.LocationInfo;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class DetectLandmarks {
public static void detectLandmarks() throws IOException {
// TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
detectLandmarks(filePath);
}
// Detects landmarks in the specified local image.
public static void detectLandmarks(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.LANDMARK_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.getLandmarkAnnotationsList()) {
LocationInfo info = annotation.getLocationsList().listIterator().next();
System.out.format("Landmark: %s%n %s%n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
}
}
}
}
}
Node.js
在試用這個範例之前,請先按照Node.js「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Node.js API 參考說明文件。
如要向 Vision 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。
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 landmark detection on the local file
const [result] = await client.landmarkDetection(fileName);
const landmarks = result.landmarkAnnotations;
console.log('Landmarks:');
landmarks.forEach(landmark => console.log(landmark));
Python
在試用這個範例之前,請先按照Python「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Python API 參考說明文件。
如要向 Vision 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。
def detect_landmarks(path):
"""Detects landmarks 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.landmark_detection(image=image)
landmarks = response.landmark_annotations
print("Landmarks:")
for landmark in landmarks:
print(landmark.description)
for location in landmark.locations:
lat_lng = location.lat_lng
print(f"Latitude {lat_lng.latitude}")
print(f"Longitude {lat_lng.longitude}")
if response.error.message:
raise Exception(
"{}\nFor more info on error messages, check: "
"https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
)
其他語言
C#: 請按照用戶端程式庫頁面上的 C# 設定說明操作, 然後前往 .NET 適用的 Vision 參考說明文件。
PHP: 請按照用戶端程式庫頁面的 PHP 設定說明操作, 然後前往 PHP 適用的 Vision 參考文件。
Ruby: 請按照用戶端程式庫頁面的 Ruby 設定說明操作, 然後前往 Ruby 適用的 Vision 參考說明文件。
偵測遠端圖片中的地標
您可以透過 Vision API,對位於 Cloud Storage 或網路上的遠端圖片檔案執行特徵偵測。如要傳送遠端檔案要求,請在要求內文中指定檔案的網頁網址或 Cloud Storage URI。
REST
使用任何要求資料之前,請先替換以下項目:
HTTP 方法和網址:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
JSON 要求主體:
{ "requests": [ { "image": { "source": { "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI" } }, "features": [ { "maxResults": RESULTS_INT, "type": "LANDMARK_DETECTION" }, ] } ] }
如要傳送要求,請選擇以下其中一個選項:
curl
將要求主體儲存在名為 request.json
的檔案中,然後執行下列指令:
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
將要求主體儲存在名為 request.json
的檔案中,然後執行下列指令:
$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
如果要求成功,伺服器會傳回 200 OK
HTTP 狀態碼與 JSON 格式的回應。
回覆:
{ "responses": [ { "landmarkAnnotations": [ { "mid": "/m/014lft", "description": "Saint Basil's Cathedral", "score": 0.7840959, "boundingPoly": { "vertices": [ { "x": 812, "y": 1058 }, { "x": 2389, "y": 1058 }, { "x": 2389, "y": 3052 }, { "x": 812, "y": 3052 } ] }, "locations": [ { "latLng": { "latitude": 55.752912, "longitude": 37.622315883636475 } } ] } ] } ] }
Go
在試用這個範例之前,請先按照Go「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Go API 參考說明文件。
如要向 Vision 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。
// detectLandmarks gets landmarks from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLandmarksURI(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.DetectLandmarks(ctx, image, nil, 10)
if err != nil {
return err
}
if len(annotations) == 0 {
fmt.Fprintln(w, "No landmarks found.")
} else {
fmt.Fprintln(w, "Landmarks:")
for _, annotation := range annotations {
fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
}
}
return nil
}
Java
在試用這個範例之前,請先按照Java「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Java API 參考說明文件。
如要向 Vision 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。
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 com.google.cloud.vision.v1.LocationInfo;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class DetectLandmarksGcs {
public static void detectLandmarksGcs() throws IOException {
// TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
detectLandmarksGcs(filePath);
}
// Detects landmarks in the specified remote image on Google Cloud Storage.
public static void detectLandmarksGcs(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.LANDMARK_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.getLandmarkAnnotationsList()) {
LocationInfo info = annotation.getLocationsList().listIterator().next();
System.out.format("Landmark: %s%n %s%n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
}
}
}
}
}
Node.js
在試用這個範例之前,請先按照Node.js「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Node.js API 參考說明文件。
如要向 Vision 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。
// 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 landmark detection on the gcs file
const [result] = await client.landmarkDetection(
`gs://${bucketName}/${fileName}`
);
const landmarks = result.landmarkAnnotations;
console.log('Landmarks:');
landmarks.forEach(landmark => console.log(landmark));
Python
在試用這個範例之前,請先按照Python「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Python API 參考說明文件。
如要向 Vision 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。
def detect_landmarks_uri(uri):
"""Detects landmarks 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.landmark_detection(image=image)
landmarks = response.landmark_annotations
print("Landmarks:")
for landmark in landmarks:
print(landmark.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
如要執行地標偵測,請使用 gcloud ml vision detect-landmarks
指令,如下列範例所示:
gcloud ml vision detect-landmarks gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg
其他語言
C#: 請按照用戶端程式庫頁面上的 C# 設定說明操作, 然後前往 .NET 適用的 Vision 參考說明文件。
PHP: 請按照用戶端程式庫頁面的 PHP 設定說明操作, 然後前往 PHP 適用的 Vision 參考文件。
Ruby: 請按照用戶端程式庫頁面的 Ruby 設定說明操作, 然後前往 Ruby 適用的 Vision 參考說明文件。
立即試用
請試試下方地標偵測功能。你可以使用已指定的圖片 (gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg
),也可以指定自己的圖片。選取「Execute」,傳送要求。

要求主體:
{ "requests": [ { "features": [ { "maxResults": 10, "type": "LANDMARK_DETECTION" } ], "image": { "source": { "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg" } } } ] }