Detecta puntos de referencia

La detección de puntos de referencia detecta estructuras populares naturales y artificiales en una imagen.

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 depósito de Google Cloud Storage. Para obtener más información sobre esta función, consulta Anotación de imágenes por lotes sin conexión.

Crédito de la imagen: Nikolay Vorobyev en Unsplash (anotaciones agregadas).

Solicitudes de detección de puntos de referencia

Configura tu proyecto de GCP y autenticación

Si no creaste un proyecto de Google Cloud Platform (GCP) ni las credenciales de cuenta de servicio, hazlo ahora. Expande esta sección para obtener instrucciones.

1. Accede a tu Cuenta de Google.

   Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

2. Configura un proyecto de Cloud Console.

   Configurar un proyecto

   Haz clic para realizar alguna de las siguientes acciones:

   • Crea o selecciona un proyecto.
   • Habilita la Vision API para ese proyecto.
   • Crea una cuenta de servicio.
   • Descargar una clave privada como JSON

   Puedes ver y administrar estos recursos en cualquier momento desde Cloud Console.

3. Configura la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo JSON que contiene la clave de tu cuenta de servicio. Esta variable solo se aplica a la sesión actual de shell. Por lo tanto, si abres una sesión nueva, deberás volver a configurar la variable.

   Ejemplo: Linux o macOS

   Reemplaza [PATH] por la ruta de acceso del archivo JSON que contiene la clave de tu cuenta de servicio.

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

   Por ejemplo:

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Ejemplo: Windows

   Reemplaza [PATH] por la ruta de acceso del archivo JSON que contiene la clave de tu cuenta de servicio.

   Con PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

   Por ejemplo:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\my-key.json"

   Con el símbolo del sistema:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]

4. Instala e inicializa el SDK de Cloud.

Detecta puntos de referencia en una imagen local

La API de Vision puede realizar una detección de características en un archivo de imagen local si envía los contenidos del archivo de imagen como una string codificada en base64 en el cuerpo de la solicitud.

LÍNEA DE CMD Y REST

Antes de usar cualquiera de los siguientes datos de solicitud, realiza estos 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.

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": 10,
          "type": "LANDMARK_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Asegúrate de haber establecido la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo de claves privadas de tu cuenta de servicio.

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 application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

PowerShell

Nota: Asegúrate de haber establecido la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo de claves privadas de tu cuenta de servicio.

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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.

Respuesta:

Nota: Valores de coordenadas cero omitidos. Cuando la API detecta un valor de coordenada (“x” o “y”) de 0, esa coordenada se omite en la respuesta JSON. Por lo tanto, una respuesta con un polígono de límite alrededor de toda la imagen sería
[{}, {“x”: 100}, {“x”: 100, “y”: 100}, {“y”: 100}] para una imagen de 100 por 100 píxeles. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API.

{
  "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
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

C#

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para C# 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 C#.

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// Load an image from a local file.
var image = Image.FromFile(filePath);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
var response = client.DetectLandmarks(image);
foreach (var annotation in response)
{
    if (annotation.Description != null)
        Console.WriteLine(annotation.Description);
}

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.

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// 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

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 GCP te ofrece una manera de establecer de forma automática la configuración de la autenticación y los objetos cliente para usar la API de Vision.

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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

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.

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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));

PHP

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para PHP 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 PHP.

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namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

// $path = 'path/to/your/image.jpg1'

function detect_landmark($path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->landmarkDetection($image);
    $landmarks = $response->getLandmarkAnnotations();

    printf('%d landmark found:' . PHP_EOL, count($landmarks));
    foreach ($landmarks as $landmark) {
        print($landmark->getDescription() . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

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.

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def detect_landmarks(path):
    """Detects landmarks in the file."""
    from google.cloud import vision
    import io
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with io.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('Latitude {}'.format(lat_lng.latitude))
            print('Longitude {}'.format(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))

Ruby

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Ruby 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 Ruby.

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

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision.image_annotator

response = image_annotator.landmark_detection image: image_path

response.responses.each do |res|
  res.landmark_annotations.each do |landmark|
    puts landmark.description

    landmark.locations.each do |location|
      puts "#{location.lat_lng.latitude}, #{location.lat_lng.longitude}"
    end
  end
end

Detecta puntos de referencia en una imagen remota

Para tu comodidad, la API de Vision puede realizar una detección de características directamente en un archivo de imagen ubicado en Google Cloud Storage o en la Web sin tener que enviar el contenido del archivo de imagen en el cuerpo de tu 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 niega la solicitud (por ejemplo, debido a una regulación de solicitud o una prevención de DoS), o si Google regula las solicitudes al sitio para evitar abusos. prevención. No debes depender de imágenes alojadas de forma externa para las aplicaciones de producción.

LÍNEA DE CMD Y REST

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

• cloud-storage-image-uri: Es 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/landmark/st_basils.jpeg

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": 10,
          "type": "LANDMARK_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Asegúrate de haber establecido la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo de claves privadas de tu cuenta de servicio.

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 application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

PowerShell

Nota: Asegúrate de haber establecido la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo de claves privadas de tu cuenta de servicio.

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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.

Respuesta:

Nota: Valores de coordenadas cero omitidos. Cuando la API detecta un valor de coordenada (“x” o “y”) de 0, esa coordenada se omite en la respuesta JSON. Por lo tanto, una respuesta con un polígono de límite alrededor de toda la imagen sería
[{}, {“x”: 100}, {“x”: 100, “y”: 100}, {“y”: 100}] para una imagen de 100 por 100 píxeles. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API.

{
  "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
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

C#

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para C# 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 C#.

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// Specify a Google Cloud Storage uri for the image
// or a publicly accessible HTTP or HTTPS uri.
var image = Image.FromUri(uri);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
var response = client.DetectLandmarks(image);
foreach (var annotation in response)
{
    if (annotation.Description != null)
        Console.WriteLine(annotation.Description);
}

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.

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// 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

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Java 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 Java.

Ver en GitHubComentarios

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

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.

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// 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));

PHP

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para PHP 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 PHP.

Ver en GitHubComentarios

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

// $path = 'gs://path/to/your/image.jpg'

function detect_landmark_gcs($path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $response = $imageAnnotator->landmarkDetection($path);
    $landmarks = $response->getLandmarkAnnotations();

    printf('%d landmark found:' . PHP_EOL, count($landmarks));
    foreach ($landmarks as $landmark) {
        print($landmark->getDescription() . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

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.

Ver en GitHubComentarios

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))

Ruby

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Ruby 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 Ruby.

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# image_path = "Google Cloud Storage URI, eg. 'gs://my-bucket/image.png'"

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision.image_annotator

response = image_annotator.landmark_detection image: image_path

response.responses.each do |res|
  res.landmark_annotations.each do |landmark|
    puts landmark.description

    landmark.locations.each do |location|
      puts "#{location.lat_lng.latitude}, #{location.lat_lng.longitude}"
    end
  end
end

gcloud

Para realizar una detección de puntos de referencia, usa el comando gcloud ml vision detect-landmarks como se muestra en el siguiente ejemplo:

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

Prueba

Prueba la detección de puntos de referencia que se muestra a continuación. Puedes usar la imagen ya especificada (gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg) o especificar tu propia imagen en su lugar. Si deseas enviar la solicitud, selecciona Ejecutar.

Crédito de la imagen: Nikolay Vorobyev en Unsplash.