Rilevamento di più oggetti

L'API Vision può rilevare ed estrarre più oggetti in un'immagine con la localizzazione degli oggetti.

La localizzazione degli oggetti identifica più oggetti in un'immagine e fornisce un'LocalizedObjectAnnotation per ogni oggetto nell'immagine. Ogni LocalizedObjectAnnotation identifica informazioni sull'oggetto, la sua posizione e i limiti rettangolari per la regione dell'immagine che contiene l'oggetto.

La localizzazione degli oggetti identifica gli oggetti significativi e meno in evidenza in un'immagine.

Le informazioni sugli oggetti vengono restituite solo in inglese. Cloud Translation può tradurre le etichette in inglese in varie altre lingue.

immagine con riquadri di delimitazione
Credito immagine: Bogdan Dada su Unsplash (annotazioni aggiunte).

Ad esempio, l'API restituisce le seguenti informazioni e i dati sulla posizione delimitata per gli oggetti nell'immagine precedente:

Nome mid Punteggio Limiti
Ruota per bicicletta /m/01bqk0 0,89648587 (0.32076266, 0.78941387), (0.43812272, 0.78941387), (0.43812272, 0.97331065), (0.32076266, 0.97331065)
In bici /m/0199g 0,886761 (0.312, 0.6616471), (0.638353, 0.6616471), (0.638353, 0.9705882), (0.312, 0.9705882)
Ruota per bicicletta /m/01bqk0 0,6345275 (0.5125398, 0.760708), (0.6256646, 0.760708), (0.6256646, 0.94601655), (0.5125398, 0.94601655)
Cornice /m/06z37_ 0,6207608 (0.79177403, 0.16160682), (0.97047985, 0.16160682), (0.97047985, 0.31348917), (0.79177403, 0.31348917)
Pneumatico /m/0h9mv 0,55886006 (0.32076266, 0.78941387), (0.43812272, 0.78941387), (0.43812272, 0.97331065), (0.32076266, 0.97331065)
Porta /m/02dgv 0,5160098 (0.77569866, 0.37104446), (0.9412425, 0.37104446), (0.9412425, 0.81507325), (0.77569866, 0.81507325)

mid contiene un identificatore (MID) generato automaticamente corrispondente alla voce del Knowledge Graph di Google di un'etichetta. Per informazioni sull'ispezione dei valori mid, consulta la documentazione dell'API Search di Knowledge Graph di Google.

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Richieste di localizzazione di oggetti

Configura il progetto Google Cloud e l'autenticazione

Rilevare oggetti in un'immagine locale

Puoi utilizzare l'API Vision per eseguire il rilevamento delle funzionalità su un file immagine locale.

Per le richieste REST, invia i contenuti del file immagine come stringa codificata in base64 nel corpo della richiesta.

Per le richieste gcloud e della libreria client, specifica il percorso di un'immagine locale nella richiesta.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • BASE64_ENCODED_IMAGE: la rappresentazione base64 (stringa ASCII) dei dati immagine binari. Questa stringa dovrebbe essere simile alla stringa riportata di seguito:
    • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
    Per ulteriori informazioni, consulta l'argomento codifica base64.
  • RESULTS_INT: (facoltativo) un valore intero dei risultati da restituire. Se ometti il campo "maxResults" e il relativo valore, l'API restituisce il valore predefinito di 10 risultati. Questo campo non si applica ai seguenti tipi di elementi: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
  • PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$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

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Risposta:

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjects(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.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida dell'API Vision sull'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento Java dell'API Vision.

/**
 * Detects localized objects in the specified local image.
 *
 * @param filePath The path to the file to perform localized object detection on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjects(String filePath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

  Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .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()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');
const fs = require('fs');

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = `/path/to/localImage.png`;
const request = {
  image: {content: fs.readFileSync(fileName)},
};

const [result] = await client.objectLocalization(request);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const vertices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  vertices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

def localize_objects(path):
    """Localize objects in the local image.

    Args:
    path: The path to the local 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)

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# riportate nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento di Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per Ruby.

Rilevare oggetti in un'immagine remota

Puoi utilizzare l'API Vision per eseguire il rilevamento delle funzionalità su un file immagine remoto che si trova su Cloud Storage o sul web. Per inviare una richiesta di file remoto, specifica l'URL web o l'URI Cloud Storage del file nel corpo della richiesta.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: il percorso di un file immagine valido in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno dei privilegi di lettura per il file. Esempio: 
    • https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png
  • RESULTS_INT: (facoltativo) un valore intero dei risultati da restituire. Se ometti il campo "maxResults" e il relativo valore, l'API restituisce il valore predefinito di 10 risultati. Questo campo non si applica ai seguenti tipi di elementi: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
  • PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION"
        },
      ]
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$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

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Risposta:

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjectsURI(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.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida dell'API Vision sull'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento Java dell'API Vision.

/**
 * Detects localized objects in a remote image on Google Cloud Storage.
 *
 * @param gcsPath The path to the remote file on Google Cloud Storage to detect localized objects
 *     on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjectsGcs(String gcsPath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();

  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .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()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    client.close();
    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// 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 line before running the sample.
 */
// const gcsUri = `gs://bucket/bucketImage.png`;

const [result] = await client.objectLocalization(gcsUri);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const veritices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  veritices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

def localize_objects_uri(uri):
    """Localize objects in the image on Google Cloud Storage

    Args:
    uri: The path to the file in Google Cloud Storage (gs://...)
    """
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

gcloud

Per rilevare le etichette in un'immagine, utilizza il comando gcloud ml vision detect-objects come mostrato nell'esempio seguente:

gcloud ml vision detect-objects https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# riportate nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento di Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision per Ruby.

Prova

Prova il rilevamento e la localizzazione degli oggetti con il seguente strumento. Puoi utilizzare l'immagine già specificata (https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png) o specificare la tua immagine al suo posto. Invia la richiesta selezionando Esegui.

immagine senza riquadri di delimitazione
Credito immagine: Bogdan Dada su Unsplash.

Corpo della richiesta:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 10,
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png"
        }
      }
    }
  ]
}