检测标签

注意：Vision API 现在支持将离线异步批量图片注释用于所有特征。此异步请求支持多达 2,000 个图片文件，并返回存储在您的 Cloud Storage 存储桶中的响应 JSON 文件。如需详细了解此功能，请参阅离线批量图片注释。

Vision API 可以检测和提取与图片内多组类别的实体相关的信息。

标签可以用来识别普通物体、地理位置、活动、动物品种和商品等。如果您需要有针对性的自定义标签，则可以使用 Cloud AutoML Vision 训练自定义机器学习模型，以便对图片进行分类。

标签仅以英文形式返回。Cloud Translation API 可以将英文标签翻译成多种其他语言。

图片来源： Unsplash 用户 Alex Knight。

例如，上图可能会返回下面的一列标签：

说明	分数
街道	0.872
快照	0.852
镇	0.848
夜间	0.804
小巷	0.713

需要在移动设备应用中使用此 API？请试用 Firebase 机器学习和机器学习套件，它们为使用 Cloud Vision 服务提供了特定于平台的 Android 和 iOS SDK，以及使用自定义机器学习模型的设备端 ML Vision API 和设备端推理。

标签检测请求

设置您的 Google Cloud 项目和身份验证

如果您尚未创建 Google Cloud 项目，请立即创建。展开本部分可查看相关说明。

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

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. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

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. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

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

检测本地图片中的标签

您可以使用 Vision API 对本地图片文件执行特征检测。

对于 REST 请求，请将图片文件的内容作为 base64 编码的字符串在请求正文中发送。

对于 gcloud 和客户端库请求，请在请求中指定本地图片的路径。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• BASE64_ENCODED_IMAGE：二进制图片数据的 base64 表示（ASCII 字符串）。此字符串应类似于以下字符串：
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  如需了解详情，请参阅 base64 编码主题。
• RESULTS_INT：（可选）要返回的结果的整数值。如果您省略 "maxResults" 字段及其值，则 API 会默认返回 10 个结果。此字段不适用于以下功能类型：TEXT_DETECTION、DOCUMENT_TEXT_DETECTION 或 CROP_HINTS。
• PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。

HTTP 方法和网址：

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

请求 JSON 正文：

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

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

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

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$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

如果请求成功，服务器将返回一个 200 OK HTTP 状态代码以及 JSON 格式的响应。

LABEL_DETECTION 响应包含已检测到的标签、标签的分数、话题性和不透明的标签 ID，其中：

• mid -（如果存在）包含一个由机器生成且与该实体的 Google 知识图谱条目相对应的标识符 (MID)。请注意，mid 值在不同语言中各不相同，因此，您可以使用这些值将来自不同语言的实体关联在一起。如需检查 MID 值，请参阅 Google Knowledge Graph API 文档。
• description - 标签说明。
• score - 置信度分数，范围为 0（零置信度）到 1（极高置信度）。
• topicality - ICA（图片内容注释）标签与图片的相关性。它衡量标签对于整个页面上下文的重要程度。

    {
  "responses": [
    {
      "labelAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01c8br",
          "description": "Street",
          "score": 0.87294734,
          "topicality": 0.87294734
        },
        {
          "mid": "/m/06pg22",
          "description": "Snapshot",
          "score": 0.8523099,
          "topicality": 0.8523099
        },
        {
          "mid": "/m/0dx1j",
          "description": "Town",
          "score": 0.8481104,
          "topicality": 0.8481104
        },
        {
          "mid": "/m/01d74z",
          "description": "Night",
          "score": 0.80408716,
          "topicality": 0.80408716
        },
        {
          "mid": "/m/01lwf0",
          "description": "Alley",
          "score": 0.7133322,
          "topicality": 0.7133322
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Go 设置说明进行操作。 如需了解详情，请参阅 Vision Go API 参考文档。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

// detectLabels gets labels from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLabels(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.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

在试用此示例之前，请按照Vision API 快速入门：使用客户端库中的 Java 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Vision API Java 参考文档。

注意：对于 Java Spring 框架用户，Spring Cloud Google Cloud 提供了一种身份验证设置和客户端对象的自动配置方法来使用 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.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.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectLabels {

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

  // Detects labels in the specified local image.
  public static void detectLabels(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.LABEL_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.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Node.js 设置说明进行操作。 如需了解详情，请参阅 Vision Node.js API 参考文档。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

// Imports the Google Cloud client library
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 label detection on the local file
const [result] = await client.labelDetection(fileName);
const labels = result.labelAnnotations;
console.log('Labels:');
labels.forEach(label => console.log(label.description));

Python

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Python 设置说明进行操作。 如需了解详情，请参阅 Vision Python API 参考文档。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

def detect_labels(path):
    """Detects labels 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.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations
    print("Labels:")

    for label in labels:
        print(label.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)
        )

其他语言

C#： 请按照客户端库页面上的 C# 设置说明操作，然后访问 .NET 版 Vision 参考文档。

PHP： 请按照客户端库页面上的 PHP 设置说明操作，然后访问 PHP 版 Vision 参考文档。

Ruby 版： 请按照客户端库页面上的 Ruby 设置说明操作，然后访问 Ruby 版 Vision 参考文档。

检测远程图片中的标签

您可以使用 Vision API 对位于 Cloud Storage 或网络中的远程图片文件执行特征检测。如需发送远程文件请求，请在请求正文中指定文件的网址或 Cloud Storage URI。

警告：从 HTTP/HTTPS 网址提取图片时，Google 无法保证请求会完成。如果指定的主机拒绝请求（例如，由于请求限制或 DoS 攻击防范），或者如果 Google 为了防止滥用而限制对网站的请求，则您的请求可能会失败。最佳实践是，对于生产应用不要依赖外部托管的图片。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI：Cloud Storage 存储桶中有效图片文件的路径。您必须至少拥有该文件的读取权限。 示例：
  • gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg

• RESULTS_INT：（可选）要返回的结果的整数值。如果您省略 "maxResults" 字段及其值，则 API 会默认返回 10 个结果。此字段不适用于以下功能类型：TEXT_DETECTION、DOCUMENT_TEXT_DETECTION 或 CROP_HINTS。
• PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。

HTTP 方法和网址：

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

请求 JSON 正文：

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

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

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

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$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

如果请求成功，服务器将返回一个 200 OK HTTP 状态代码以及 JSON 格式的响应。

LABEL_DETECTION 响应包含已检测到的标签、标签的分数、话题性和不透明的标签 ID，其中：

• mid -（如果存在）包含一个由机器生成且与该实体的 Google 知识图谱条目相对应的标识符 (MID)。请注意，mid 值在不同语言中各不相同，因此，您可以使用这些值将来自不同语言的实体关联在一起。如需检查 MID 值，请参阅 Google Knowledge Graph API 文档。
• description - 标签说明。
• score - 置信度分数，范围为 0（零置信度）到 1（极高置信度）。
• topicality - 图片内容注释 (ICA) 标签与图片的相关性。它衡量标签对于整个页面上下文的重要程度。

    {
  "responses": [
    {
      "labelAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01c8br",
          "description": "Street",
          "score": 0.87294734,
          "topicality": 0.87294734
        },
        {
          "mid": "/m/06pg22",
          "description": "Snapshot",
          "score": 0.8523099,
          "topicality": 0.8523099
        },
        {
          "mid": "/m/0dx1j",
          "description": "Town",
          "score": 0.8481104,
          "topicality": 0.8481104
        },
        {
          "mid": "/m/01d74z",
          "description": "Night",
          "score": 0.80408716,
          "topicality": 0.80408716
        },
        {
          "mid": "/m/01lwf0",
          "description": "Alley",
          "score": 0.7133322,
          "topicality": 0.7133322
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Go 设置说明进行操作。 如需了解详情，请参阅 Vision Go API 参考文档。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

// detectLabels gets labels from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLabelsURI(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.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

在试用此示例之前，请按照Vision API 快速入门：使用客户端库中的 Java 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Vision API Java 参考文档。

注意：对于 Java Spring 框架用户，Spring Cloud Google Cloud 提供了一种身份验证设置和客户端对象的自动配置方法来使用 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.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 java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectLabelsGcs {

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

  // Detects labels in the specified remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectLabelsGcs(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.LABEL_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.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Node.js 设置说明进行操作。 如需了解详情，请参阅 Vision Node.js API 参考文档。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

// 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 label detection on the gcs file
const [result] = await client.labelDetection(
  `gs://${bucketName}/${fileName}`
);
const labels = result.labelAnnotations;
console.log('Labels:');
labels.forEach(label => console.log(label.description));

Python

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 Python 设置说明进行操作。 如需了解详情，请参阅 Vision Python API 参考文档。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

def detect_labels_uri(uri):
    """Detects labels 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.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations
    print("Labels:")

    for label in labels:
        print(label.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

如需检测图片中的标签，请使用 gcloud ml vision detect-labels 命令，如以下示例所示：

gcloud ml vision detect-labels gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg

其他语言

C#： 请按照客户端库页面上的 C# 设置说明操作，然后访问 .NET 版 Vision 参考文档。

PHP： 请按照客户端库页面上的 PHP 设置说明操作，然后访问 PHP 版 Vision 参考文档。

Ruby 版： 请按照客户端库页面上的 Ruby 设置说明操作，然后访问 Ruby 版 Vision 参考文档。

试用

请尝试下面的标签检测。您可以使用已指定的图片 (gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg) 或指定您自己的图片。选择执行即可发送请求。

图片来源： Unsplash 用户 Alex Knight。

请求正文：

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 5,
          "type": "LABEL_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg"
        }
      }
    }
  ]
}