Detectar propriedades das imagens

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

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

Cores dominantes detectadas:

cores dominantes detectadas na imagem de Bali

Solicitações de detecção de propriedades de imagem

Configurar o projeto e a autenticação do Google Cloud

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

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

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:

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.


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.

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

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

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:

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.

Imagem de Bali
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"
        }
      }
    }
  ]
}