Bildattribute erkennen

Mit der Funktion Bildattribute können Sie allgemeine Bildattribute wie etwa eine dominante Farbe erkennen.

Hinweis: Die Vision API unterstützt jetzt asynchrone Offline-Bildannotation im Batch für alle Features. Diese asynchrone Anfrage unterstützt bis zu 2.000 Bilddateien und gibt JSON-Antwortdateien zurück, die in Ihrem Cloud Storage-Bucket gespeichert sind. Weitere Informationen zu diesem Feature finden Sie unter Offline-Batch-Bildannotation.

Bildnachweis: Jeremy Bishop auf Unsplash.

Erkannte dominante Farben:

Anfragen zur Erkennung der Bildattribute

Google Cloud-Projekt und Authentifizierung einrichten

Wenn Sie noch kein Google Cloud-Projekt erstellt haben, tun Sie dies jetzt. Wenn Sie diesen Abschnitt maximieren, sehen Sie die entsprechende Anleitung.

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. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

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. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

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

Bildattribute in einem lokalen Bild erkennen

Sie können die Vision API für die Featureerkennung in einer lokalen Bilddatei verwenden.

Senden Sie bei REST-Anfragen den Inhalt der Bilddatei als base64-codierten String im Text Ihrer Anfrage.

Geben Sie für Anfragen zu gcloud und Clientbibliotheken den Pfad zu einem lokalen Image in Ihrer Anfrage an.

Das ColorInfo-Feld enthält keine Informationen zum absoluten Farbraum, der zur Interpretation des RGB-Werts verwendet werden sollte (z. B. sRGB, Adobe RGB, DCI-P3, BT.2020 usw.). Anwendungen sollten standardmäßig den Farbraum sRGB verwenden.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: Die Base64-Darstellung (ASCII-String) der Binärbilddaten. Dieser String sollte in etwa so aussehen:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Weitere Informationen erhalten Sie unter Base64-Codierung.
• RESULTS_INT: (Optional) Ein ganzzahliger Wert der Ergebnisse, die zurückgegeben werden sollen. Wenn Sie das Feld "maxResults" und seinen Wert weglassen, gibt die API den Standardwert von 10 Ergebnissen zurück. Dieses Feld gilt nicht für die folgenden Featuretypen: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION oder CROP_HINTS.
• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Antwort:

Hinweis: Null-Koordinatenwerte ausgelassen. Wenn die API den Wert 0,0 für eine Koordinate ("x" oder "y") erkennt, wird diese Koordinate in der JSON-Antwort ausgelassen. Eine Antwort mit einem Begrenzungspolygon um das gesamte Bild wäre also
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100}, {"y": 100}] für ein Bild mit 100 x 100 Pixeln. Weitere Informationen hierzu finden Sie in der API-Referenzdokumentation.

Antwort

{
 "responses": [
 {
 "imagePropertiesAnnotation": {
 "dominantColors": {
 "colors": [
 {
 "color": {
 "red": 243,
 "green": 177,
 "blue": 133
 }, "score": 0,1874834,
 "pixelFraction": 0,013533333
},
{
 "color": {
 "red": 204,
 "green": 205,
 "blue": 213
 },{101 } "score": 0,0924552424,
 "pixelFraction": 0.19266666
 },
 {
 "color": {
 "red": 114,
 "green": 77, "blue": 64
 },
 "score": 0,090447456,
 "pixelFraction": 0,034133334
},
{
 "color": {
 "red": 224,
 "green": 57,
 "blue": 64
 },
"score": 0,0952942,
"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,
 pixelPixelFracti on": 0,019666666
 },
 {
 "color": {
 "red": 233,
 "green": 185,
"blue": 158
 "},
 "score": 0,0835342,
 "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{ 101} },
 {
 "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
 }
 ]
 },
"Zuverlässigkeit": 0,99999995,
"importanceFraction": 1
 }
 ]
 }
 }
 ]
}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Go API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// 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

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von Java in der Vision API-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Java-Referenzdokumentation zur Vision API.

Hinweis: Für Java-Nutzer mit Spring-Framework bietet die Spring Cloud Google Cloud eine Möglichkeit zur automatischen Konfiguration der Authentifizierungseinstellungen und Clientobjekte für die Verwendung der Vision API.

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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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)
        )

Weitere Sprachen

C# Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Bildattribute in einem Remote-Bild erkennen

Sie können die Vision API verwenden, um eine Featureerkennung für eine Remote-Bilddatei durchzuführen, die sich in Cloud Storage oder im Web befindet. Zum Senden einer Remote-Dateianfrage geben Sie die Web-URL oder den Cloud Storage-URI der Datei im Anfragetext an.

Das ColorInfo-Feld enthält keine Informationen zum absoluten Farbraum, der zur Interpretation des RGB-Werts verwendet werden sollte (z. B. sRGB, Adobe RGB, DCI-P3, BT.2020 usw.). Anwendungen sollten standardmäßig den Farbraum sRGB verwenden.

Achtung: Beim Abrufen von Bildern von HTTP- oder HTTPS-URLs kann Google nicht garantieren, dass die Anfrage abgeschlossen wird. Ihre Anfrage kann fehlschlagen, wenn der angegebene Host die Anfrage ablehnt, z. B. aufgrund von Anfragebeschränkungen oder DoS-Prävention, oder wenn Google Anfragen beschränkt, um Missbrauch zu verhindern. Als Best Practice sollten Sie sich für Produktionsanwendungen nicht auf extern gehostete Bilder verlassen.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: Der Pfad zu einer gültigen Bilddatei in einem Cloud Storage-Bucket. Sie müssen zumindest Leseberechtigungen für die Datei haben. Beispiel:
  • gs://cloud-samples-data/vision/image_properties/bali.jpeg

• RESULTS_INT: (Optional) Ein ganzzahliger Wert der Ergebnisse, die zurückgegeben werden sollen. Wenn Sie das Feld "maxResults" und seinen Wert weglassen, gibt die API den Standardwert von 10 Ergebnissen zurück. Dieses Feld gilt nicht für die folgenden Featuretypen: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION oder CROP_HINTS.
• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Antwort:

Hinweis: Null-Koordinatenwerte ausgelassen. Wenn die API den Wert 0,0 für eine Koordinate ("x" oder "y") erkennt, wird diese Koordinate in der JSON-Antwort ausgelassen. Eine Antwort mit einem Begrenzungspolygon um das gesamte Bild wäre also
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100}, {"y": 100}] für ein Bild mit 100 x 100 Pixeln. Weitere Informationen hierzu finden Sie in der API-Referenzdokumentation.

Antwort

{
 "responses": [
 {
 "imagePropertiesAnnotation": {
 "dominantColors": {
 "colors": [
 {
 "color": {
 "red": 243,
 "green": 177,
 "blue": 133
 }, "score": 0,1874834,
 "pixelFraction": 0,013533333
},
{
 "color": {
 "red": 204,
 "green": 205,
 "blue": 213
 },{101 } "score": 0,0924552424,
 "pixelFraction": 0.19266666
 },
 {
 "color": {
 "red": 114,
 "green": 77, "blue": 64
 },
 "score": 0,090447456,
 "pixelFraction": 0,034133334
},
{
 "color": {
 "red": 224,
 "green": 57,
 "blue": 64
 },
"score": 0,0952942,
"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,
 pixelPixelFracti on": 0,019666666
 },
 {
 "color": {
 "red": 233,
 "green": 185,
"blue": 158
 "},
 "score": 0,0835342,
 "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{ 101} },
 {
 "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
 }
 ]
 },
"Zuverlässigkeit": 0,99999995,
"importanceFraction": 1
 }
 ]
 }
 }
 ]
}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Go API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// 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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Java-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// 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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

Verwenden Sie für die Erkennung der Bildattribute den Befehl gcloud ml vision detect-image-properties, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

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

Weitere Sprachen

C# Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Jetzt ausprobieren

Probieren Sie die Erkennung von Bildattribute jetzt aus. Sie können das bereits angegebene Bild verwenden (gs://cloud-samples-data/vision/image_properties/bali.jpeg) oder stattdessen ein eigenes Bild angeben. Wählen Sie zum Senden der Anfrage Ausführen aus.

Bildnachweis: Jeremy Bishop auf Unsplash.

Anfragetext:

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