Detecta puntos de referencia

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

Detecta puntos de referencia en una imagen local

Protocolo

Consulta el extremo de API images:annotate para ver todos los detalles.

Para realizar una detección de puntos de referencia, envía una solicitud POST y proporciona el cuerpo de solicitud correspondiente:

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": "LANDMARK_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

Consulta la documentación de referencia de AnnotateImageRequest para obtener más información sobre cómo configurar el cuerpo de la solicitud.

Si la solicitud tiene éxito, el servidor muestra un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Respuesta:

{
  "responses": [
    {
      "landmarkAnnotations": [
        {
          "mid": "/g/1hg4vfsw1",
          "description": "Palace of Fine Arts",
          "score": 0.47093904,
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 259,
                "y": 129
              },
              {
                "x": 523,
                "y": 129
              },
              {
                "x": 523,
                "y": 282
              },
              {
                "x": 259,
                "y": 282
              }
            ]
          },
          "locations": [
            {
              "latLng": {
                "latitude": 37.802900859931917,
                "longitude": -122.447777
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

C#

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para C# que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para C#.

// 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 esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Go.

// 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 esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Java.

public static void detectLandmarks(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.LANDMARK_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 (EntityAnnotation annotation : res.getLandmarkAnnotationsList()) {
        LocationInfo info = annotation.getLocationsList().listIterator().next();
        out.printf("Landmark: %s\n %s\n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
      }
    }
  }
}

Node.js

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

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 esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para PHP que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para PHP.

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 esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Python.

def detect_landmarks(path):
    """Detects landmarks in the file."""
    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.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))

Ruby

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Ruby que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Ruby.

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

require "google/cloud/vision"

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

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 mayor comodidad, Vision puede realizar la detección de puntos de referencia directo 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.

Protocolo

Consulta el extremo de API images:annotate para ver todos los detalles.

Para realizar una detección de puntos de referencia, envía una solicitud POST y proporciona el cuerpo de solicitud correspondiente:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=YOUR_API_KEY
{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "gs://YOUR_BUCKET_NAME/YOUR_FILE_NAME"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "LANDMARK_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

Consulta la documentación de referencia de AnnotateImageRequest para obtener más información sobre cómo configurar el cuerpo de la solicitud.

Si la solicitud tiene éxito, el servidor muestra un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Respuesta:

{
  "responses": [
    {
      "landmarkAnnotations": [
        {
          "mid": "/g/1hg4vfsw1",
          "description": "Palace of Fine Arts",
          "score": 0.47093904,
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 259,
                "y": 129
              },
              {
                "x": 523,
                "y": 129
              },
              {
                "x": 523,
                "y": 282
              },
              {
                "x": 259,
                "y": 282
              }
            ]
          },
          "locations": [
            {
              "latLng": {
                "latitude": 37.802900859931917,
                "longitude": -122.447777
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

C#

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para C# que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para C#.

// 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 esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Go.

// 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 esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Java.

public static void detectLandmarksGcs(String gcsPath, PrintStream out) throws Exception,
    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(Type.LANDMARK_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 (EntityAnnotation annotation : res.getLandmarkAnnotationsList()) {
        LocationInfo info = annotation.getLocationsList().listIterator().next();
        out.printf("Landmark: %s\n %s\n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
      }
    }
  }
}

Node.js

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

// 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 esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para PHP que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para PHP.

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 esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Python.

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.types.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)

Ruby

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Ruby que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Ruby.

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

require "google/cloud/vision"

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

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

¿Te ha resultado útil esta página? Enviar comentarios:

Enviar comentarios sobre...

Documentación de la API de Cloud Vision
Si necesitas ayuda, visita nuestra página de asistencia.