Vision 客户端库

本页面介绍如何开始使用 Vision API 的 Cloud 客户端库。如需详细了解 Cloud API 的客户端库(包括旧版 Google API 客户端库),请参阅客户端库说明

安装客户端库

C#

如需了解详情,请参阅设置 C# 开发环境

如果您使用的是 Visual Studio 2017 或更高版本,请打开 nuget 软件包管理器窗口并输入以下内容:

Install-Package Google.Apis

如果您使用 .NET Core 命令行界面工具来安装依赖项,请运行以下命令:

dotnet add package Google.Apis

Go

如需了解详情,请参阅设置 Go 开发环境

go get -u cloud.google.com/go/vision/apiv1

Java

如需了解详情,请参阅设置 Java 开发环境

如果您使用的是 Maven,请将以下代码添加到您的 pom.xml 文件中。如需详细了解 BOM,请参阅 Google Cloud Platform 库 BOM

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>23.1.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-vision</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

如果您使用的是 Gradle,请将以下代码添加到您的依赖项中:

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:23.1.0')

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vision'

如果您使用的是 sbt,请将以下代码添加到您的依赖项中:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-vision" % "2.0.13"

如果您使用的是 Visual Studio Code、IntelliJ 或 Eclipse,可以通过以下 IDE 插件将客户端库添加到您的项目中:

上述插件还提供其他功能,例如服务帐号密钥管理。如需了解详情,请参阅各个插件相应的文档。

Node.js

如需了解详情,请参阅设置 Node.js 开发环境

npm install --save @google-cloud/vision

PHP

如需了解详情,请参阅在 Google Cloud 上使用 PHP

composer require google/apiclient

Python

如需了解详情,请参阅设置 Python 开发环境

pip install --upgrade google-cloud-vision

Ruby

如需了解详情,请参阅设置 Ruby 开发环境

gem install google-api-client

设置身份验证

要运行客户端库,您必须先设置身份验证。完成此操作的一种方法是创建服务帐号并设置环境变量,如以下步骤所示。如需了解其他身份验证的方法,请参阅以服务帐号身份进行身份验证

Cloud Console

创建服务帐号:

  1. 在 Cloud Console 中,转到创建服务帐号页面。

    转到“创建服务帐号”
  2. 选择一个项目。
  3. 服务帐号名称字段中,输入一个名称。 Cloud Console 会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

    服务帐号说明字段中,输入说明。例如,Service account for quickstart

  4. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

    不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

创建服务帐号密钥:

  1. 在 Cloud Console 中,点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
  2. 点击密钥
  3. 依次点击添加密钥创建新密钥
  4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
  5. 点击关闭

命令行

您可以使用本地机器上的 Cloud SDK 或在 Cloud Shell 中运行以下命令。

  1. 创建服务帐号。将 NAME 替换为服务帐号的名称。

    gcloud iam service-accounts create NAME
  2. 生成密钥文件。将 FILE_NAME 替换为密钥文件的名称。

    gcloud iam service-accounts keys create FILE_NAME.json --iam-account=NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

通过设置环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 向应用代码提供身份验证凭据。 此变量仅适用于当前的 Shell 会话,因此,如果您打开新的会话,请重新设置该变量。

Linux 或 macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

例如:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Windows

对于 PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

例如:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

对于命令提示符:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

KEY_PATH 替换为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。

使用客户端库

以下示例展示了如何使用客户端库。

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


// Sample vision-quickstart uses the Google Cloud Vision API to label an image.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Sets the name of the image file to annotate.
	filename := "../testdata/cat.jpg"

	file, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to read file: %v", err)
	}
	defer file.Close()
	image, err := vision.NewImageFromReader(file)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create image: %v", err)
	}

	labels, err := client.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to detect labels: %v", err)
	}

	fmt.Println("Labels:")
	for _, label := range labels {
		fmt.Println(label.Description)
	}
}

Java

试用此示例之前,请按照《Vision 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 Java API 参考文档

// Imports the Google Cloud client library

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.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // 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 vision = ImageAnnotatorClient.create()) {

      // The path to the image file to annotate
      String fileName = "./resources/wakeupcat.jpg";

      // Reads the image file into memory
      Path path = Paths.get(fileName);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString imgBytes = ByteString.copyFrom(data);

      // Builds the image annotation request
      List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();
      Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
      Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build();
      AnnotateImageRequest request =
          AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
      requests.add(request);

      // Performs label detection on the image file
      BatchAnnotateImagesResponse response = vision.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 (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

async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const vision = require('@google-cloud/vision');

  // Creates a client
  const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

  // Performs label detection on the image file
  const [result] = await client.labelDetection('./resources/wakeupcat.jpg');
  const labels = result.labelAnnotations;
  console.log('Labels:');
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}
quickstart();

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

import io
import os

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision

# Instantiates a client
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# The name of the image file to annotate
file_name = os.path.abspath('resources/wakeupcat.jpg')

# Loads the image into memory
with io.open(file_name, 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()

image = vision.Image(content=content)

# Performs label detection on the image file
response = client.label_detection(image=image)
labels = response.label_annotations

print('Labels:')
for label in labels:
    print(label.description)

其他资源

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