Rilevamento dei punti di riferimento

La funzionalità Rilevamento di punti di riferimento rileva strutture naturali e artificiali note all'interno di un'immagine.

Immagine della Cattedrale di San Basilio
Credito immagine: Nikolay Vorobyev su Unsplash (annotazioni aggiunte).

Richieste di rilevamento dei punti di riferimento

Configura il progetto Google Cloud e l'autenticazione

Rileva i punti di riferimento in un'immagine locale

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

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

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

REST

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

  • BASE64_ENCODED_IMAGE: la rappresentazione base64 (stringa ASCII) dei dati immagine binari. Questa stringa dovrebbe essere simile alla stringa riportata di seguito:
    • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
    Per ulteriori informazioni, consulta l'argomento codifica base64.
  • RESULTS_INT: (facoltativo) un valore intero dei risultati da restituire. Se ometti il campo "maxResults" e il relativo valore, l'API restituisce il valore predefinito di 10 risultati. Questo campo non si applica ai seguenti tipi di elementi: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
  • PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

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

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

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

Risposta: 

{
  "responses": [
    {
      "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

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

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


// 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

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


import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.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

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

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

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

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

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

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)
        )

Linguaggi aggiuntivi

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

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

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

Rilevare i punti di riferimento in un'immagine remota

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

REST

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

  • CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: il percorso di un file immagine valido in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno dei privilegi di lettura per il file. Esempio: 
    • gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg
  • RESULTS_INT: (facoltativo) un valore intero dei risultati da restituire. Se ometti il campo "maxResults" e il relativo valore, l'API restituisce il valore predefinito di 10 risultati. Questo campo non si applica ai seguenti tipi di elementi: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
  • PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

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

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

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

Risposta: 

{
  "responses": [
    {
      "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

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

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


// 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

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

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


import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.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

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

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

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';

// 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

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

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

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

Per eseguire il rilevamento di punti di riferimento, utilizza il comando gcloud ml vision detect-landmarks come mostrato nell'esempio seguente:

gcloud ml vision detect-landmarks gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg

Linguaggi aggiuntivi

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

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

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

Prova

Prova il rilevamento di punti di riferimento di seguito. Puoi utilizzare l'immagine già specificata (gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg) o specificare la tua immagine al suo posto. Invia la richiesta selezionando Esegui.

Immagine della Cattedrale di San Basilio
Credito immagine: Nikolay Vorobyev su Unsplash.

Corpo della richiesta:

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