Detectar etiquetas

Nota: La API Vision ahora admite la anotación de imágenes por lotes asíncrona sin conexión para todas las funciones. Esta solicitud asíncrona admite hasta 2000 archivos de imagen y devuelve archivos JSON de respuesta que se almacenan en tu segmento de Cloud Storage. Para obtener más información sobre esta función, consulta el artículo Anotación de imágenes por lotes sin conexión.

La API Vision puede detectar y extraer información sobre entidades de una imagen en un amplio grupo de categorías.

Las etiquetas pueden identificar objetos generales, ubicaciones, actividades, especies de animales, productos y más. Si necesitas etiquetas personalizadas específicas, Cloud AutoML Vision te permite entrenar un modelo de aprendizaje automático personalizado para clasificar imágenes.

Las etiquetas solo se devuelven en inglés. La API Cloud Translation puede traducir etiquetas en inglés a cualquiera de los otros idiomas disponibles.

Crédito de la imagen: Alex Knight en Unsplash.

Por ejemplo, la imagen de arriba puede devolver la siguiente lista de etiquetas:

Descripción	Puntuación
Calle	0,872
Captura	0,852
Localidad	0,848
Noche	0,804
Callejón	0,713

¿Vas a usar esta API en una aplicación para dispositivos móviles? Prueba Firebase Machine Learning y ML Kit, que proporcionan SDKs de Android y iOS específicos de cada plataforma para usar los servicios de Cloud Vision, así como APIs de ML Vision en el dispositivo y la inferencia en el dispositivo mediante modelos de aprendizaje automático personalizados.

Solicitudes de detección de etiquetas

Configurar el Google Cloud proyecto y la autenticación

Si no has creado un Google Cloud proyecto, hazlo ahora. Despliega esta sección para ver las instrucciones.

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.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Detectar etiquetas en una imagen local

Puedes usar la API Vision para detectar rasgos en un archivo de imagen local.

En el caso de las solicitudes REST, envíe el contenido del archivo de imagen como una cadena codificada en Base64 en el cuerpo de la solicitud.

En el caso de las solicitudes de gcloud y de bibliotecas de cliente, especifica la ruta a una imagen local en tu solicitud.

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: representación en base64 (cadena ASCII) de los datos de imagen binarios. Esta cadena debe ser similar a la siguiente:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Consulta el tema sobre la codificación en base64 para obtener más información.
• RESULTS_INT: (Opcional) Valor entero de los resultados que se van a devolver. Si omite el campo "maxResults" y su valor, la API devolverá el valor predeterminado de 10 resultados. Este campo no se aplica a los siguientes tipos de elemento: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
• PROJECT_ID: tu ID de proyecto Google Cloud .

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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 solicitud se realiza de forma correcta, el servidor devuelve un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Una respuesta LABEL_DETECTION incluye las etiquetas detectadas, su puntuación, su actualidad y un ID de etiqueta opaco.

• mid: si está presente, contiene un identificador generado por la máquina (MID) que corresponde a la entrada de la entidad en el gráfico de conocimiento de Google. Tenga en cuenta que los valores de mid siguen siendo únicos en los distintos idiomas, por lo que puede usarlos para vincular entidades de diferentes idiomas. Para inspeccionar los valores de MID, consulta la documentación de la API Google Knowledge Graph.
• description: la descripción de la etiqueta.
• score: la puntuación de confianza, que va de 0 (sin confianza) a 1 (confianza muy alta).
• topicality: relevancia de la etiqueta ICA (anotación de contenido de imagen) en la imagen. Mide la importancia o centralidad de una etiqueta en el contexto general de una página.

{
  "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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de Vision.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo 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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Java que se indican en la guía de inicio rápido de la API Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Vision en Java.

Nota: Para los usuarios del framework Spring de Java, Spring Cloud Google Cloud ofrece una forma de configurar automáticamente los ajustes de autenticación y los objetos de cliente para usar la API 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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Node.js que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vision.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo 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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Python que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vision.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo 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)
        )

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para .NET.

PHP Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para Ruby.

Detectar etiquetas en una imagen remota

Puede usar la API Vision para detectar características en un archivo de imagen remoto que se encuentre en Cloud Storage o en la Web. Para enviar una solicitud de archivo remoto, especifica la URL web o el URI de Cloud Storage del archivo en el cuerpo de la solicitud.

Precaución: Cuando se obtienen imágenes de URLs HTTP o HTTPS, Google no puede garantizar que la solicitud se complete. Es posible que tu solicitud falle si el host especificado la deniega (por ejemplo, debido a la limitación de solicitudes o a la prevención de DoS) o si Google limita las solicitudes al sitio para evitar abusos. Como práctica recomendada, no dependas de imágenes alojadas externamente para las aplicaciones de producción.

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: la ruta a un archivo de imagen válido en un segmento de Cloud Storage. Debe tener al menos privilegios de lectura en el archivo. Ejemplo:
  • gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg

• RESULTS_INT: (Opcional) Valor entero de los resultados que se van a devolver. Si omite el campo "maxResults" y su valor, la API devolverá el valor predeterminado de 10 resultados. Este campo no se aplica a los siguientes tipos de elemento: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
• PROJECT_ID: tu ID de proyecto Google Cloud .

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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 solicitud se realiza de forma correcta, el servidor devuelve un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Una respuesta LABEL_DETECTION incluye las etiquetas detectadas, su puntuación, su actualidad y un ID de etiqueta opaco.

• mid: si está presente, contiene un identificador generado por la máquina (MID) que corresponde a la entrada de la entidad en el gráfico de conocimiento de Google. Tenga en cuenta que los valores de mid siguen siendo únicos en los distintos idiomas, por lo que puede usarlos para vincular entidades de diferentes idiomas. Para inspeccionar los valores de MID, consulta la documentación de la API Google Knowledge Graph.
• description: la descripción de la etiqueta.
• score: la puntuación de confianza, que va de 0 (sin confianza) a 1 (confianza muy alta).
• topicality: la relevancia de la etiqueta de anotación de contenido de imagen (ICA) para la imagen. Mide la importancia o centralidad de una etiqueta en el contexto general de una página.

{
  "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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de Vision.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo 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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Java que se indican en la guía de inicio rápido de la API Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Vision en Java.

Nota: Para los usuarios del framework Spring de Java, Spring Cloud Google Cloud ofrece una forma de configurar automáticamente los ajustes de autenticación y los objetos de cliente para usar la API 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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Node.js que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vision.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo 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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Python que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vision.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo 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

Para detectar etiquetas en una imagen, usa el comando gcloud ml vision detect-labels, tal como se muestra en el siguiente ejemplo:

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

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para .NET.

PHP Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para Ruby.

Probar

Prueba la detección de etiquetas a continuación. Puedes usar la imagen que ya se ha especificado (gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg) o especificar otra en su lugar. Envía la solicitud seleccionando Ejecutar.



Crédito de la imagen: Alex Knight en Unsplash.

Cuerpo de la solicitud:

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