Detectar propriedades das imagens

O recurso propriedades de imagem detecta atributos gerais como a cor dominante.

Observação: a API Vision agora é compatível com a anotação off-line de imagem em lote assíncrona para todos os recursos. Essa solicitação assíncrona é compatível com até 2.000 arquivos de imagem e retorna arquivos JSON de resposta que são armazenados no bucket do Cloud Storage. Saiba mais sobre esse recurso em Anotação off-line de imagens em lote.

Crédito da imagem: Jeremy Bishop em Unsplash (em inglês).

Cores dominantes detectadas:

Solicitações de detecção de propriedades de imagem

Configurar o projeto e a autenticação do Google Cloud

Se você ainda não criou um projeto do Google Cloud, faça isso agora. Expanda esta seção para instruções.

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Vision API.

   Enable the API

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

7. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

8. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

9. Enable the Vision API.

   Enable the API

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

Detectar propriedades em uma imagem local

Use a API Vision para detectar atributos em um arquivo de imagem local.

Para solicitações REST, envie o conteúdo do arquivo de imagem como uma string codificada em base64 no corpo da sua solicitação.

Para solicitações gcloud e da biblioteca de cliente, especifique o caminho para uma imagem local na sua solicitação.

O campo ColorInfo não inclui informações sobre o espaço de cores absoluto que precisa ser usado para interpretar o valor RGB. Por exemplo, sRGB, Adobe RGB, DCI-P3, BT.2020 etc. Por padrão, os aplicativos usam o sRGB.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Essa string precisa ser semelhante à seguinte:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Veja mais informações no tópico Codificação base64.
• RESULTS_INT: (opcional) um valor inteiro de resultados a serem retornados. Se você omitir o campo "maxResults" e o valor dele, a API retornará o valor padrão de 10 resultados. Esse campo não se aplica aos seguintes tipos de recursos: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION ou CROP_HINTS.
• PROJECT_ID pelo ID do projeto no Google Cloud.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

Resposta:

Observação: omitidos os valores de coordenadas zero. Quando é detectado pela API um valor de zero para uma coordenada ("x" ou "y"), essa coordenada é omitida na resposta JSON. Assim, uma resposta com um polígono delimitador ao redor da imagem inteira seria
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] para uma imagem com 100 pixels por 100 pixels. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API.

Resposta

{
  "responses": [
    {
      "imagePropertiesAnnotation": {
        "dominantColors": {
          "colors": [
            {
              "color": {
                "red": 243,
                "green": 177,
                "blue": 133
              },
              "score": 0.18074834,
              "pixelFraction": 0.013533333
            },
            {
              "color": {
                "red": 204,
                "green": 205,
                "blue": 213
              },
              "score": 0.092455424,
              "pixelFraction": 0.19266666
            },
            {
              "color": {
                "red": 114,
                "green": 77,
                "blue": 64
              },
              "score": 0.090447456,
              "pixelFraction": 0.034133334
            },
            {
              "color": {
                "red": 224,
                "green": 57,
                "blue": 64
              },
              "score": 0.010952942,
              "pixelFraction": 0.014266667
            },
            {
              "color": {
                "red": 248,
                "green": 125,
                "blue": 130
              },
              "score": 0.006984347,
              "pixelFraction": 0.0057333335
            },
            {
              "color": {
                "red": 150,
                "green": 107,
                "blue": 92
              },
              "score": 0.081589326,
              "pixelFraction": 0.019666666
            },
            {
              "color": {
                "red": 233,
                "green": 185,
                "blue": 158
              },
              "score": 0.08035342,
              "pixelFraction": 0.0122
            },
            {
              "color": {
                "red": 221,
                "green": 221,
                "blue": 226
              },
              "score": 0.045200635,
              "pixelFraction": 0.202
            },
            {
              "color": {
                "red": 105,
                "green": 77,
                "blue": 75
              },
              "score": 0.030223774,
              "pixelFraction": 0.013866667
            },
            {
              "color": {
                "red": 189,
                "green": 145,
                "blue": 123
              },
              "score": 0.028689377,
              "pixelFraction": 0.0069333334
            }
          ]
        }
      },
      "cropHintsAnnotation": {
        "cropHints": [
          {
            "boundingPoly": {
              "vertices": [
                {},
                {
                  "x": 2549
                },
                {
                  "x": 2549,
                  "y": 1699
                },
                {
                  "y": 1699
                }
              ]
            },
            "confidence": 0.79999995,
            "importanceFraction": 1
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionGo.

Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// detectProperties gets image properties from the Vision API for an image at the given file path.
func detectProperties(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
	}
	props, err := client.DetectImageProperties(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Dominant colors:")
	for _, quantized := range props.DominantColors.Colors {
		color := quantized.Color
		r := int(color.Red) & 0xff
		g := int(color.Green) & 0xff
		b := int(color.Blue) & 0xff
		fmt.Fprintf(w, "%2.1f%% - #%02x%02x%02x\n", quantized.PixelFraction*100, r, g, b)
	}

	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido da API Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Java.

Observação: para usuários do framework Spring do Java, o Spring Cloud do Google Cloud oferece uma maneira de configurar automaticamente as definições de autenticação e os objetos de cliente para usar a 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.ColorInfo;
import com.google.cloud.vision.v1.DominantColorsAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectProperties {
  public static void detectProperties() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectProperties(filePath);
  }

  // Detects image properties such as color frequency from the specified local image.
  public static void detectProperties(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.IMAGE_PROPERTIES).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
        DominantColorsAnnotation colors = res.getImagePropertiesAnnotation().getDominantColors();
        for (ColorInfo color : colors.getColorsList()) {
          System.out.format(
              "fraction: %f%nr: %f, g: %f, b: %f%n",
              color.getPixelFraction(),
              color.getColor().getRed(),
              color.getColor().getGreen(),
              color.getColor().getBlue());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionNode.js.

Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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 property detection on the local file
const [result] = await client.imageProperties(fileName);
const colors = result.imagePropertiesAnnotation.dominantColors.colors;
colors.forEach(color => console.log(color));

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionPython.

Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

def detect_properties(path):
    """Detects image properties 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.image_properties(image=image)
    props = response.image_properties_annotation
    print("Properties:")

    for color in props.dominant_colors.colors:
        print(f"fraction: {color.pixel_fraction}")
        print(f"\tr: {color.color.red}")
        print(f"\tg: {color.color.green}")
        print(f"\tb: {color.color.blue}")
        print(f"\ta: {color.color.alpha}")

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Vision para .NET.

PHP: Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Vision para PHP.

Ruby Siga estas instruções:Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite oDocumentação de referência do Vision para Ruby.

Detectar propriedades em uma imagem remota

É possível usar a API Vision para realizar a detecção de recursos em um arquivo de imagem remoto localizado no Cloud Storage ou na Web. Para enviar uma solicitação de arquivo remoto, especifique o URL da Web do arquivo ou o URI do Cloud Storage no corpo da solicitação.

O campo ColorInfo não inclui informações sobre o espaço de cores absoluto que precisa ser usado para interpretar o valor RGB. Por exemplo, sRGB, Adobe RGB, DCI-P3, BT.2020 etc. Por padrão, os aplicativos usam o sRGB.

Cuidado: ao buscar imagens de URLs HTTP/HTTPS, o Google não pode garantir que a solicitação será concluída. A solicitação poderá falhar se o host especificado negar a solicitação (por exemplo, devido à limitação de solicitações ou DoS) ou se o Google limitar as solicitações de prevenção de abuso para o site. Como prática recomendada, não dependa de imagens hospedadas externamente para aplicativos de produção.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um arquivo de imagem válido em um bucket do Cloud Storage. Você precisa ter, pelo menos, privilégios de leitura para o arquivo. Exemplo:
  • gs://cloud-samples-data/vision/image_properties/bali.jpeg

• RESULTS_INT: (opcional) um valor inteiro de resultados a serem retornados. Se você omitir o campo "maxResults" e o valor dele, a API retornará o valor padrão de 10 resultados. Esse campo não se aplica aos seguintes tipos de recursos: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION ou CROP_HINTS.
• PROJECT_ID pelo ID do projeto no Google Cloud.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

Resposta:

Observação: omitidos os valores de coordenadas zero. Quando é detectado pela API um valor de zero para uma coordenada ("x" ou "y"), essa coordenada é omitida na resposta JSON. Assim, uma resposta com um polígono delimitador ao redor da imagem inteira seria
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] para uma imagem com 100 pixels por 100 pixels. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API.

Resposta

{
  "responses": [
    {
      "imagePropertiesAnnotation": {
        "dominantColors": {
          "colors": [
            {
              "color": {
                "red": 243,
                "green": 177,
                "blue": 133
              },
              "score": 0.18074834,
              "pixelFraction": 0.013533333
            },
            {
              "color": {
                "red": 204,
                "green": 205,
                "blue": 213
              },
              "score": 0.092455424,
              "pixelFraction": 0.19266666
            },
            {
              "color": {
                "red": 114,
                "green": 77,
                "blue": 64
              },
              "score": 0.090447456,
              "pixelFraction": 0.034133334
            },
            {
              "color": {
                "red": 224,
                "green": 57,
                "blue": 64
              },
              "score": 0.010952942,
              "pixelFraction": 0.014266667
            },
            {
              "color": {
                "red": 248,
                "green": 125,
                "blue": 130
              },
              "score": 0.006984347,
              "pixelFraction": 0.0057333335
            },
            {
              "color": {
                "red": 150,
                "green": 107,
                "blue": 92
              },
              "score": 0.081589326,
              "pixelFraction": 0.019666666
            },
            {
              "color": {
                "red": 233,
                "green": 185,
                "blue": 158
              },
              "score": 0.08035342,
              "pixelFraction": 0.0122
            },
            {
              "color": {
                "red": 221,
                "green": 221,
                "blue": 226
              },
              "score": 0.045200635,
              "pixelFraction": 0.202
            },
            {
              "color": {
                "red": 105,
                "green": 77,
                "blue": 75
              },
              "score": 0.030223774,
              "pixelFraction": 0.013866667
            },
            {
              "color": {
                "red": 189,
                "green": 145,
                "blue": 123
              },
              "score": 0.028689377,
              "pixelFraction": 0.0069333334
            }
          ]
        }
      },
      "cropHintsAnnotation": {
        "cropHints": [
          {
            "boundingPoly": {
              "vertices": [
                {},
                {
                  "x": 2549
                },
                {
                  "x": 2549,
                  "y": 1699
                },
                {
                  "y": 1699
                }
              ]
            },
            "confidence": 0.79999995,
            "importanceFraction": 1
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionGo.

Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// detectProperties gets image properties from the Vision API for an image at the given file path.
func detectPropertiesURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	props, err := client.DetectImageProperties(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Dominant colors:")
	for _, quantized := range props.DominantColors.Colors {
		color := quantized.Color
		r := int(color.Red) & 0xff
		g := int(color.Green) & 0xff
		b := int(color.Blue) & 0xff
		fmt.Fprintf(w, "%2.1f%% - #%02x%02x%02x\n", quantized.PixelFraction*100, r, g, b)
	}

	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionJava.

Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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.ColorInfo;
import com.google.cloud.vision.v1.DominantColorsAnnotation;
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 java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectPropertiesGcs {

  public static void detectPropertiesGcs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
    detectPropertiesGcs(filePath);
  }

  // Detects image properties such as color frequency from the specified remote image on Google
  // Cloud Storage.
  public static void detectPropertiesGcs(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.IMAGE_PROPERTIES).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
        DominantColorsAnnotation colors = res.getImagePropertiesAnnotation().getDominantColors();
        for (ColorInfo color : colors.getColorsList()) {
          System.out.format(
              "fraction: %f%nr: %f, g: %f, b: %f%n",
              color.getPixelFraction(),
              color.getColor().getRed(),
              color.getColor().getGreen(),
              color.getColor().getBlue());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionNode.js.

Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// 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 property detection on the gcs file
const [result] = await client.imageProperties(
  `gs://${bucketName}/${fileName}`
);
const colors = result.imagePropertiesAnnotation.dominantColors.colors;
colors.forEach(color => console.log(color));

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API VisionPython.

Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

def detect_properties_uri(uri):
    """Detects image properties 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.image_properties(image=image)
    props = response.image_properties_annotation
    print("Properties:")

    for color in props.dominant_colors.colors:
        print(f"frac: {color.pixel_fraction}")
        print(f"\tr: {color.color.red}")
        print(f"\tg: {color.color.green}")
        print(f"\tb: {color.color.blue}")
        print(f"\ta: {color.color.alpha}")

    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

Para realizar a detecção da propriedade de imagem, use o comando gcloud ml vision detect-image-properties, como mostrado no exemplo a seguir:

gcloud ml vision detect-image-properties gs://cloud-samples-data/vision/image_properties/bali.jpeg

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Vision para .NET.

PHP: Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Vision para PHP.

Ruby Siga estas instruções:Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite oDocumentação de referência do Vision para Ruby.

Testar

Teste a detecção de propriedades da imagem abaixo. É possível usar a imagem já especificada (gs://cloud-samples-data/vision/image_properties/bali.jpeg) ou determinar sua própria imagem. Envie a solicitação selecionando Executar.

Crédito da imagem: Jeremy Bishop em Unsplash (em inglês).

Corpo da solicitação:

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