Détecter des thèmes

Remarque : L'API Vision est désormais compatible avec l'annotation asynchrone d'images par lot hors connexion pour toutes les caractéristiques. Cette requête asynchrone accepte jusqu'à 2 000 fichiers image et renvoie des fichiers de réponse JSON, qui sont stockés dans votre bucket Cloud Storage. Pour plus d'informations sur cette fonctionnalité, reportez-vous à la section Annotation d'images par lot hors connexion.

L'API Cloud Vision peut détecter et extraire des informations sur les entités d'une image, dans un large groupe de catégories.

Les libellés permettent d'identifier d'une manière générale des objets, des lieux, des activités, des espèces animales, des produits, etc. Si vous avez besoin de libellés personnalisés ciblés, Cloud AutoML Vision vous permet d'entraîner un modèle de machine learning personnalisé pour classifier des images.

Les libellés ne sont renvoyés qu'en anglais. L'API Cloud Translation peut traduire les libellés en anglais dans plusieurs autres langues.

Crédit image :Alex Knight sur Unsplash.

Par exemple, l'image ci-dessus peut correspondre à la liste de libellés suivante :

Description	Note
Rue	0.872
Snapshot	0.852
Ville	0.848
Nuit	0.804
Allée	0.713

Vous utilisez cette API dans une application mobile ? Essayez Firebase Machine Learning et le ML Kit, qui fournissent des SDK Android et iOS spécifiques pour l'utilisation des services Cloud Vision, ainsi que des API ML Vision et des inférences utilisables sur ces appareils à l'aide de modèles de ML personnalisés.

Requêtes de détection de libellés

Configurer votre authentification et votre projet Google Cloud

Si vous n'avez pas encore créé de projet Google Cloud, faites-le maintenant. Développez cette section pour obtenir la marche à suivre.

1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

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

Détecter les libellés dans une image locale

L'API Vision permet de détecter des caractéristiques dans un fichier image local.

Pour les requêtes REST, envoyez le contenu du fichier image en tant que chaîne encodée en base64 dans le corps de votre requête.

Pour les requêtes gcloud et les bibliothèques clientes, spécifiez le chemin d'accès à une image locale dans votre requête.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• BASE64_ENCODED_IMAGE : représentation en base64 (chaîne ASCII) de vos données d'image binaires. Cette chaîne doit ressembler à la chaîne suivante :
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Consultez la section encodage en base64 pour plus d'informations.
• RESULTS_INT : (facultatif) valeur entière des résultats à renvoyer. Si vous omettez le champ "maxResults" et sa valeur, l'API renvoie la valeur par défaut de 10 résultats. Ce champ ne s'applique pas aux types de fonctionnalités suivants : TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION ou CROP_HINTS.
• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Si la requête aboutit, le serveur affiche un code d'état HTTP 200 OK et la réponse au format JSON.

Une réponse LABEL_DETECTION inclut les libellés détectés, leur score, leur thématique et un ID de libellé opaque, où :

• mid, s'il est présent, contient un identifiant généré automatiquement correspondant à l'entrée de l'entité sur Google Knowledge Graph. Notez que les valeurs mid restent uniques dans les différentes langues. Vous pouvez donc les utiliser pour associer des entités dans différentes langues. Pour inspecter ces valeurs mid, consultez la documentation de l'API Google Knowledge Graph.
• description : description du libellé.
• score : score de confiance, qui varie de 0 (niveau de confiance nul) à 1 (niveau de confiance très élevé).
• topicality : pertinence du libellé ICA (Image Content Annotation) par rapport à l'image. Cette valeur permet de mesurer l'importance d'un libellé par rapport au contexte global d'une page.

 {
 "responses": [
 {
 "labelAnnotations": [
 {
 "mid": "/m/01c8br",
 "description": "
 Street",
 "score": 0,87294734,
 "topicity": 0,87294734
 },
 {
 "mid": "/m/06pg22",
"description": "Snapshot",
 "score": 0.85209,
 "topicity": 0,85209
 },
 {
 "mid": "/m/0dx1j",
 "description": "Town",
 "score": 0.848104,
 "topicity": 0,848104
 },
 {
 "mid": "/m/01d74z",
 "description" ": "Nuit",
 "score": 0.08408716,
"topicity": 0,80.0408716
 },
 {
 "mid": "/m/01lwf0",
 " description": "Alley",
 "score": 0.713332,
 "topicity": 0.713332
 }
 ]
 }
 ]
}

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Go.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Java.

Remarque : Pour les utilisateurs du framework Spring de Java, Spring Cloud Google Cloud permet de configurer automatiquement les paramètres d'authentification et les objets client à utiliser avec l'API Cloud 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.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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Python.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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)
        )

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration de C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Vision pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Vision pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration de Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Vision pour Ruby.

Détecter les libellés dans une image distante

LAPI Vision permet de détecter des caractéristiques dans un fichier image distant situé dans Cloud Storage ou sur le Web. Pour envoyer une requête de fichier distant, spécifiez l'URL Web ou l'URI Cloud Storage du fichier dans le corps de la requête.

Attention : Lorsque les images sont récupérées par le biais d'URL HTTP/HTTPS, Google ne peut pas garantir que la requête sera traitée. La requête peut échouer si l'hôte spécifié la rejette (par exemple en raison de mesures de limitation du trafic ou de protection contre les attaques DoS) ou si Google limite l'accès au site afin d'empêcher tout abus. Vos applications de production ne doivent pas dépendre d'images hébergées en externe.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI : chemin d'accès à un fichier image valide dans un bucket Cloud Storage. Il faut au minimum disposer des droits en lecture sur le fichier. Exemple :

  • gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg

• RESULTS_INT : (facultatif) valeur entière des résultats à renvoyer. Si vous omettez le champ "maxResults" et sa valeur, l'API renvoie la valeur par défaut de 10 résultats. Ce champ ne s'applique pas aux types de fonctionnalités suivants : TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION ou CROP_HINTS.
• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Si la requête aboutit, le serveur affiche un code d'état HTTP 200 OK et la réponse au format JSON.

Une réponse LABEL_DETECTION inclut les libellés détectés, leur score, leur thématique et un ID de libellé opaque, où :

• mid, s'il est présent, contient un identifiant généré automatiquement correspondant à l'entrée de l'entité sur Google Knowledge Graph. Notez que les valeurs mid restent uniques dans les différentes langues. Vous pouvez donc les utiliser pour associer des entités dans différentes langues. Pour inspecter ces valeurs mid, consultez la documentation de l'API Google Knowledge Graph.
• description : description du libellé.
• score : score de confiance, qui varie de 0 (niveau de confiance nul) à 1 (niveau de confiance très élevé).
• topicality : pertinence du libellé ICA (Image Content Annotation) par rapport à l'image. Cette valeur permet de mesurer l'importance d'un libellé par rapport au contexte global d'une page.

 {
 "responses": [
 {
 "labelAnnotations": [
 {
 "mid": "/m/01c8br",
 "description": "
 Street",
 "score": 0,87294734,
 "topicity": 0,87294734
 },
 {
 "mid": "/m/06pg22",
"description": "Snapshot",
 "score": 0.85209,
 "topicity": 0,85209
 },
 {
 "mid": "/m/0dx1j",
 "description": "Town",
 "score": 0.848104,
 "topicity": 0,848104
 },
 {
 "mid": "/m/01d74z",
 "description" ": "Nuit",
 "score": 0.08408716,
"topicity": 0,80.0408716
 },
 {
 "mid": "/m/01lwf0",
 " description": "Alley",
 "score": 0.713332,
 "topicity": 0.713332
 }
 ]
 }
 ]
}

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Go.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Java.

Remarque : Pour les utilisateurs du framework Spring de Java, Spring Cloud Google Cloud permet de configurer automatiquement les paramètres d'authentification et les objets client à utiliser avec l'API Cloud 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.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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement 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 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Python.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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

Pour détecter les libellés dans une image, utilisez la commande gcloud ml vision detect-labels comme indiqué dans l'exemple suivant :

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

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration de C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Vision pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Vision pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration de Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur Vision pour Ruby.

Essayer

Essayez la détection des libellés ci-dessous. Vous pouvez utiliser l'image déjà spécifiée gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg ou spécifier votre propre image à la place. Pour envoyer la requête, cliquez sur Exécuter.

Crédit image :Alex Knight sur Unsplash.

Corps de la requête :

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 5,
          "type": "LABEL_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
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