Rilevamento dei punti di riferimento

Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.

Il rilevamento dei marchi rileva le strutture naturali e umane più usate all'interno di un'immagine.

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

Richieste di rilevamento di punti di riferimento

Configurare il progetto GCP e l'autenticazione

Rileva punti di riferimento in un'immagine locale

L'API Vision può eseguire il rilevamento delle caratteristiche in un file immagine locale inviando il contenuto del file immagine come una stringa codificata in base64 nel corpo della richiesta.

REST &CMD LINE

Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • BASE64_ENCODED_IMAGE: la rappresentazione base64 (stringa ASCII) dei dati immagine binari. Questa stringa deve essere simile alla seguente stringa:
    • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
    Per ulteriori informazioni, visita l'argomento Codifica base64.
  • (Facoltativo) RESULTS_INT: 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 funzionalità: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

Curling

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente 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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente 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

Se la richiesta ha esito positivo, 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 per la configurazione di Go nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella Guida rapida all'API Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API 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 per la configurazione di Node.js nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision 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));

Python

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

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))

Lingue aggiuntive

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

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

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

Rilevare i punti di riferimento in un'immagine remota

Per comodità, l'API Vision può eseguire il rilevamento delle funzionalità direttamente in un file immagine situato in Google Cloud Storage o sul Web, senza dover inviare i contenuti del file immagine nel corpo della richiesta.

REST &CMD LINE

Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: il percorso di un file immagine valido in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno di privilegi di lettura per il file. Esempio:
    • gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg
  • (Facoltativo) RESULTS_INT: 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 funzionalità: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON 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:

Curling

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente 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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente 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

Se la richiesta ha esito positivo, 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 per la configurazione di Go nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision 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

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


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 per la configurazione di Node.js nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision 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));

Python

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

Lingue aggiuntive

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

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

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

Prova

Prova il rilevamento dei punti di riferimento qui sotto. Puoi utilizzare l'immagine già specificata (gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg) o specificarne una personalizzata in sostituzione. 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"
        }
      }
    }
  ]
}