Fitur Properti Gambar mendeteksi atribut umum gambar, seperti warna dominan.

Warna dominan yang terdeteksi:

Permintaan deteksi properti gambar
Menyiapkan autentikasi dan project Google Cloud Anda
Jika Anda belum membuat project Google Cloud, lakukan sekarang. Luaskan bagian ini untuk menampilkan petunjuk.
- 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.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vision API.
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
Mendeteksi Properti Gambar pada gambar lokal
Anda dapat menggunakan Vision API untuk melakukan deteksi fitur pada file gambar lokal.
Untuk permintaan REST, kirim konten file gambar sebagai string yang berenkode base64 dalam isi permintaan Anda.
Untuk permintaan gcloud
library klien, tentukan jalur ke gambar lokal dalam permintaan
Anda.
Kolom
ColorInfo
tidak berisi informasi tentang
ruang warna absolut yang harus
digunakan untuk menafsirkan nilai RGB (misalnya sRGB,
Adobe RGB, DCI-P3, BT.2020, dll.). Secara default, aplikasi harus mengasumsikan
ruang warna sRGB.
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, buat penggantian berikut:
- BASE64_ENCODED_IMAGE: Representasi
base64 (string ASCII) dari data gambar biner Anda. String ini akan terlihat seperti
string berikut:
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
- RESULTS_INT: (Opsional) Nilai bilangan bulat dari hasil yang akan
ditampilkan. Jika Anda menghilangkan kolom
"maxResults"
dan nilainya, API akan menampilkan nilai default 10 hasil. Kolom ini tidak berlaku untuk jenis fitur berikut:TEXT_DETECTION
,DOCUMENT_TEXT_DETECTION
, atauCROP_HINTS
. - PROJECT_ID: Google Cloud Project ID Anda.
Metode HTTP dan URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Isi JSON permintaan:
{ "requests": [ { "image": { "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE " }, "features": [ { "maxResults":RESULTS_INT , "type": "IMAGE_PROPERTIES" }, ] } ] }
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
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"
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
$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
Jika permintaan berhasil, server akan menampilkan kode status HTTP 200 OK
dan
respons dalam format JSON.
Respons:
Respons
{ "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 } ] } } ] }
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Go API.
Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di Panduan Memulai Vision API Menggunakan Library Klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Java Vision API.
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Node.js API.
Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Python API.
Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
C#: Ikuti Petunjuk penyiapan C# di halaman library klien, lalu kunjungi Dokumentasi referensi Vision untuk .NET.
PHP: Ikuti Petunjuk penyiapan PHP di halaman library klien, lalu buka Dokumentasi referensi Vision untuk PHP.
Ruby: Ikuti Petunjuk penyiapan Ruby di halaman library klien, lalu kunjungi Dokumentasi referensi Vision untuk Ruby.
Mendeteksi Properti Gambar pada gambar jarak jauh
Anda dapat menggunakan Vision API untuk melakukan deteksi fitur pada file gambar jarak jauh yang terletak di Cloud Storage atau di Web. Untuk mengirim permintaan file jarak jauh, tentukan URL Web atau Cloud Storage URI file dalam isi permintaan.
Kolom
ColorInfo
tidak berisi informasi tentang
ruang warna absolut yang harus
digunakan untuk menafsirkan nilai RGB (misalnya sRGB,
Adobe RGB, DCI-P3, BT.2020, dll.). Secara default, aplikasi harus mengasumsikan
ruang warna sRGB.
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, buat penggantian berikut:
- CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: jalur ke file gambar
yang valid di bucket Cloud Storage. Anda setidaknya harus memiliki hak istimewa baca ke file tersebut.
Contoh:
gs://cloud-samples-data/vision/image_properties/bali.jpeg
- RESULTS_INT: (Opsional) Nilai bilangan bulat dari hasil yang akan
ditampilkan. Jika Anda menghilangkan kolom
"maxResults"
dan nilainya, API akan menampilkan nilai default 10 hasil. Kolom ini tidak berlaku untuk jenis fitur berikut:TEXT_DETECTION
,DOCUMENT_TEXT_DETECTION
, atauCROP_HINTS
. - PROJECT_ID: Google Cloud Project ID Anda.
Metode HTTP dan URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Isi JSON permintaan:
{ "requests": [ { "image": { "source": { "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI " } }, "features": [ { "maxResults":RESULTS_INT , "type": "IMAGE_PROPERTIES" }, ] } ] }
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
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"
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
$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
Jika permintaan berhasil, server akan menampilkan kode status HTTP 200 OK
dan
respons dalam format JSON.
Respons:
Respons
{ "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 } ] } } ] }
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Go API.
Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Java API.
Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Node.js API.
Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Python API.
Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Untuk melakukan deteksi properti gambar, gunakan
gcloud ml vision detect-image-properties
perintah seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut:
gcloud ml vision detect-image-propertiesgs://cloud-samples-data/vision/image_properties/bali.jpeg
C#: Ikuti Petunjuk penyiapan C# di halaman library klien, lalu kunjungi Dokumentasi referensi Vision untuk .NET.
PHP: Ikuti Petunjuk penyiapan PHP di halaman library klien, lalu buka Dokumentasi referensi Vision untuk PHP.
Ruby: Ikuti Petunjuk penyiapan Ruby di halaman library klien, lalu kunjungi Dokumentasi referensi Vision untuk Ruby.
Cobalah
Coba deteksi properti gambar di bawah ini. Anda dapat menggunakan
gambar yang sudah ditetapkan (gs://cloud-samples-data/vision/image_properties/bali.jpeg
)
atau menentukan gambar Anda sendiri sebagai gantinya. Kirim permintaan dengan memilih
Jalankan.

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