检测文件中的文本 (PDF/TIFF)

Vision API 可以检测并转录 Cloud Storage 中存储的 PDF 和 TIFF 文件中的文本。

必须使用 files:asyncBatchAnnotate 函数请求对 PDF 和 TIFF 执行文档文本检测;该函数将执行离线(异步)请求并通过 operations 资源提供其状态。

PDF/TIFF 请求的输出会写入在指定的 Cloud Storage 存储分区中创建的 JSON 文件。

限制

Vision API 可接受最多 2000 页的 PDF/TIFF 文件。如果文件包含更多页面,则会返回错误。

身份验证

files:asyncBatchAnnotate 请求不支持 API 密钥。如需了解如何使用服务帐号进行身份验证,请参阅使用服务帐号

用于进行身份验证的帐号必须能够访问您为输出指定的 Cloud Storage 存储分区(roles/editorroles/storage.objectCreator 或权限更高的角色)。

可以使用 API 密钥来查询该操作的状态;如需查看相关说明,请参阅使用 API 密钥

文档文本检测请求

目前,PDF/TIFF 文档检测仅适用于存储在 Cloud Storage 存储分区中的文件。响应 JSON 文件同样会保存到 Cloud Storage 存储分区。

2010 年美国人口普查 PDF 页面
gs://cloud-samples-data/vision/pdf_tiff/census2010.pdf来源美国人口普查局

REST 和命令行

在使用下面的任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • cloud-storage-bucket:用于保存输出文件的 Cloud Storage 存储分区/目录,采用以下格式表示:
    • gs://bucket/directory/
    发出请求的用户必须具有相应存储分区的写入权限。
  • cloud-storage-file-uri:Cloud Storage 存储分区中有效文件 (PDF/TIFF) 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/pdf_tiff/census2010.pdf
  • feature-type:有效的特征类型。 对于 files:asyncBatchAnnotate 请求,您可以使用以下特征类型:
    • DOCUMENT_TEXT_DETECTION
    • TEXT_DETECTION

特定于字段的注意事项

  • inputConfig - 用于替换其他 Vision API 请求中所用的 image 字段。它包含两个子字段:
    • gcsSource.uri - PDF 或 TIFF 文件的 Google Cloud Storage URI(可供发出请求的用户或服务帐号访问)。
    • mimeType - 接受的文件类型之一:application/pdfimage/tiff
  • outputConfig - 指定输出详细信息。它包含两个子字段:
    • gcsDestination.uri - 有效的 Google Cloud Storage URI。该存储分区必须可供发出请求的用户或服务帐号写入。文件名为 output-x-to-y,其中 xy 表示包含在该输出文件中的 PDF/TIFF 页码。如果该文件已存在,其内容将被覆盖。
    • batchSize - 指定每个输出 JSON 文件中应包含多少页输出。

HTTP 方法和网址:

POST https://vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate

请求 JSON 正文:

{
  "requests":[
    {
      "inputConfig": {
        "gcsSource": {
          "uri": "cloud-storage-file-uri"
        },
        "mimeType": "application/pdf"
      },
      "features": [
        {
          "type": "feature-type"
        }
      ],
      "outputConfig": {
        "gcsDestination": {
          "uri": "cloud-storage-bucket"
        },
        "batchSize": 1
      }
    }
  ]
}

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

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 application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate

PowerShell

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 application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate" | Select-Object -Expand Content
响应

如果 asyncBatchAnnotate 请求成功,返回的响应中将包含单个名称字段:

{
  "name": "projects/usable-auth-library/operations/1efec2285bd442df"
}

此名称表示具有一个关联 ID(例如 1efec2285bd442df)的长时间运行的操作,您可以使用 v1.operations API 对其进行查询。

如需检索您的 Vision 注释响应,请向 v1.operations 端点发送 GET 请求,同时在网址中传递操作 ID:

GET https://vision.googleapis.com/v1/operations/operation-id

例如:

curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/operations/1efec2285bd442df

如果操作正在进行:

{
  "name": "operations/1efec2285bd442df",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.OperationMetadata",
    "state": "RUNNING",
    "createTime": "2019-05-15T21:10:08.401917049Z",
    "updateTime": "2019-05-15T21:10:33.700763554Z"
  }
}

操作完成后,state 会显示为 DONE,并且结果会写入您指定的 Google Cloud Storage 文件中:

{
  "name": "operations/1efec2285bd442df",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.OperationMetadata",
    "state": "DONE",
    "createTime": "2019-05-15T20:56:30.622473785Z",
    "updateTime": "2019-05-15T20:56:41.666379749Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.AsyncBatchAnnotateFilesResponse",
    "responses": [
      {
        "outputConfig": {
          "gcsDestination": {
            "uri": "gs://your-bucket-name/folder/"
          },
          "batchSize": 1
        }
      }
    ]
  }
}

输出文件中的 JSON 类似于图片 [文档文本检测请求](/vision/docs/ocr) 的 JSON;不过,前者多了一个 context 字段,用于显示指定的 PDF 或 TIFF 位置以及相应文件中的页数:

output-1-to-1.json

Go

在试用此示例之前,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


// detectAsyncDocumentURI performs Optical Character Recognition (OCR) on a
// PDF file stored in GCS.
func detectAsyncDocumentURI(w io.Writer, gcsSourceURI, gcsDestinationURI string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	request := &visionpb.AsyncBatchAnnotateFilesRequest{
		Requests: []*visionpb.AsyncAnnotateFileRequest{
			{
				Features: []*visionpb.Feature{
					{
						Type: visionpb.Feature_DOCUMENT_TEXT_DETECTION,
					},
				},
				InputConfig: &visionpb.InputConfig{
					GcsSource: &visionpb.GcsSource{Uri: gcsSourceURI},
					// Supported MimeTypes are: "application/pdf" and "image/tiff".
					MimeType: "application/pdf",
				},
				OutputConfig: &visionpb.OutputConfig{
					GcsDestination: &visionpb.GcsDestination{Uri: gcsDestinationURI},
					// How many pages should be grouped into each json output file.
					BatchSize: 2,
				},
			},
		},
	}

	operation, err := client.AsyncBatchAnnotateFiles(ctx, request)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "Waiting for the operation to finish.")

	resp, err := operation.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "%v", resp)

	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 API 参考文档

/**
 * Performs document text OCR with PDF/TIFF as source files on Google Cloud Storage.
 *
 * @param gcsSourcePath The path to the remote file on Google Cloud Storage to detect document
 *     text on.
 * @param gcsDestinationPath The path to the remote file on Google Cloud Storage to store the
 *     results on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 */
public static void detectDocumentsGcs(String gcsSourcePath, String gcsDestinationPath)
    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 client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    List<AsyncAnnotateFileRequest> requests = new ArrayList<>();

    // Set the GCS source path for the remote file.
    GcsSource gcsSource = GcsSource.newBuilder().setUri(gcsSourcePath).build();

    // Create the configuration with the specified MIME (Multipurpose Internet Mail Extensions)
    // types
    InputConfig inputConfig =
        InputConfig.newBuilder()
            .setMimeType(
                "application/pdf") // Supported MimeTypes: "application/pdf", "image/tiff"
            .setGcsSource(gcsSource)
            .build();

    // Set the GCS destination path for where to save the results.
    GcsDestination gcsDestination =
        GcsDestination.newBuilder().setUri(gcsDestinationPath).build();

    // Create the configuration for the System.output with the batch size.
    // The batch size sets how many pages should be grouped into each json System.output file.
    OutputConfig outputConfig =
        OutputConfig.newBuilder().setBatchSize(2).setGcsDestination(gcsDestination).build();

    // Select the Feature required by the vision API
    Feature feature = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.DOCUMENT_TEXT_DETECTION).build();

    // Build the OCR request
    AsyncAnnotateFileRequest request =
        AsyncAnnotateFileRequest.newBuilder()
            .addFeatures(feature)
            .setInputConfig(inputConfig)
            .setOutputConfig(outputConfig)
            .build();

    requests.add(request);

    // Perform the OCR request
    OperationFuture<AsyncBatchAnnotateFilesResponse, OperationMetadata> response =
        client.asyncBatchAnnotateFilesAsync(requests);

    System.out.println("Waiting for the operation to finish.");

    // Wait for the request to finish. (The result is not used, since the API saves the result to
    // the specified location on GCS.)
    List<AsyncAnnotateFileResponse> result =
        response.get(180, TimeUnit.SECONDS).getResponsesList();

    // Once the request has completed and the System.output has been
    // written to GCS, we can list all the System.output files.
    Storage storage = StorageOptions.getDefaultInstance().getService();

    // Get the destination location from the gcsDestinationPath
    Pattern pattern = Pattern.compile("gs://([^/]+)/(.+)");
    Matcher matcher = pattern.matcher(gcsDestinationPath);

    if (matcher.find()) {
      String bucketName = matcher.group(1);
      String prefix = matcher.group(2);

      // Get the list of objects with the given prefix from the GCS bucket
      Bucket bucket = storage.get(bucketName);
      com.google.api.gax.paging.Page<Blob> pageList = bucket.list(BlobListOption.prefix(prefix));

      Blob firstOutputFile = null;

      // List objects with the given prefix.
      System.out.println("Output files:");
      for (Blob blob : pageList.iterateAll()) {
        System.out.println(blob.getName());

        // Process the first System.output file from GCS.
        // Since we specified batch size = 2, the first response contains
        // the first two pages of the input file.
        if (firstOutputFile == null) {
          firstOutputFile = blob;
        }
      }

      // Get the contents of the file and convert the JSON contents to an AnnotateFileResponse
      // object. If the Blob is small read all its content in one request
      // (Note: the file is a .json file)
      // Storage guide: https://cloud.google.com/storage/docs/downloading-objects
      String jsonContents = new String(firstOutputFile.getContent());
      Builder builder = AnnotateFileResponse.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(jsonContents, builder);

      // Build the AnnotateFileResponse object
      AnnotateFileResponse annotateFileResponse = builder.build();

      // Parse through the object to get the actual response for the first page of the input file.
      AnnotateImageResponse annotateImageResponse = annotateFileResponse.getResponses(0);

      // Here we print the full text from the first page.
      // The response contains more information:
      // annotation/pages/blocks/paragraphs/words/symbols
      // including confidence score and bounding boxes
      System.out.format("%nText: %s%n", annotateImageResponse.getFullTextAnnotation().getText());
    } else {
      System.out.println("No MATCH");
    }
  }
}

Node.js

在试用此示例之前,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


// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision').v1;

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// Bucket where the file resides
// const bucketName = 'my-bucket';
// Path to PDF file within bucket
// const fileName = 'path/to/document.pdf';
// The folder to store the results
// const outputPrefix = 'results'

const gcsSourceUri = `gs://${bucketName}/${fileName}`;
const gcsDestinationUri = `gs://${bucketName}/${outputPrefix}/`;

const inputConfig = {
  // Supported mime_types are: 'application/pdf' and 'image/tiff'
  mimeType: 'application/pdf',
  gcsSource: {
    uri: gcsSourceUri,
  },
};
const outputConfig = {
  gcsDestination: {
    uri: gcsDestinationUri,
  },
};
const features = [{type: 'DOCUMENT_TEXT_DETECTION'}];
const request = {
  requests: [
    {
      inputConfig: inputConfig,
      features: features,
      outputConfig: outputConfig,
    },
  ],
};

const [operation] = await client.asyncBatchAnnotateFiles(request);
const [filesResponse] = await operation.promise();
const destinationUri =
  filesResponse.responses[0].outputConfig.gcsDestination.uri;
console.log('Json saved to: ' + destinationUri);

Python

在试用此示例之前,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

def async_detect_document(gcs_source_uri, gcs_destination_uri):
    """OCR with PDF/TIFF as source files on GCS"""
    import json
    import re
    from google.cloud import vision
    from google.cloud import storage

    # Supported mime_types are: 'application/pdf' and 'image/tiff'
    mime_type = 'application/pdf'

    # How many pages should be grouped into each json output file.
    batch_size = 2

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    feature = vision.Feature(
        type_=vision.Feature.Type.DOCUMENT_TEXT_DETECTION)

    gcs_source = vision.GcsSource(uri=gcs_source_uri)
    input_config = vision.InputConfig(
        gcs_source=gcs_source, mime_type=mime_type)

    gcs_destination = vision.GcsDestination(uri=gcs_destination_uri)
    output_config = vision.OutputConfig(
        gcs_destination=gcs_destination, batch_size=batch_size)

    async_request = vision.AsyncAnnotateFileRequest(
        features=[feature], input_config=input_config,
        output_config=output_config)

    operation = client.async_batch_annotate_files(
        requests=[async_request])

    print('Waiting for the operation to finish.')
    operation.result(timeout=420)

    # Once the request has completed and the output has been
    # written to GCS, we can list all the output files.
    storage_client = storage.Client()

    match = re.match(r'gs://([^/]+)/(.+)', gcs_destination_uri)
    bucket_name = match.group(1)
    prefix = match.group(2)

    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)

    # List objects with the given prefix.
    blob_list = list(bucket.list_blobs(prefix=prefix))
    print('Output files:')
    for blob in blob_list:
        print(blob.name)

    # Process the first output file from GCS.
    # Since we specified batch_size=2, the first response contains
    # the first two pages of the input file.
    output = blob_list[0]

    json_string = output.download_as_string()
    response = json.loads(json_string)

    # The actual response for the first page of the input file.
    first_page_response = response['responses'][0]
    annotation = first_page_response['fullTextAnnotation']

    # Here we print the full text from the first page.
    # The response contains more information:
    # annotation/pages/blocks/paragraphs/words/symbols
    # including confidence scores and bounding boxes
    print('Full text:\n')
    print(annotation['text'])

gcloud

您使用的 gcloud 命令取决于文件类型。

  • 如需执行 PDF 文本检测,请使用 gcloud ml vision detect-text-pdf 命令,如以下示例所示:

    gcloud ml vision detect-text-pdf gs://my_bucket/input_file  gs://my_bucket/out_put_prefix
    
  • 如需执行 TIFF 文本检测,请使用 gcloud ml vision detect-text-tiff 命令,如以下示例所示:

    gcloud ml vision detect-text-tiff gs://my_bucket/input_file  gs://my_bucket/out_put_prefix
    

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。

多地区支持

现可指定洲级数据存储和 OCR 处理。目前支持以下区域:

  • us:仅限美国
  • eu:欧盟

位置

借助 Cloud Vision,您可以控制存储和处理项目资源的位置。具体来说,您可以将 Cloud Vision 配置为仅在欧盟地区存储和处理您的数据。

默认情况下,Cloud Vision 会在全球位置存储和处理资源,这意味着 Cloud Vision 不保证您的资源将保留在特定位置或区域内。如果您选择欧盟位置,Google 只会在欧盟地区存储和处理您的数据。您和您的用户可以从任意位置访问该数据。

使用 API 设置位置

Vision API 支持全球 API 端点 (vision.googleapis.com) 以及两个基于区域的端点:欧盟端点 (eu-vision.googleapis.com) 和美国端点 (us-vision.googleapis.com)。使用这些端点进行特定于区域的处理。例如,要仅在欧盟地区存储和处理数据,请使用 URI eu-vision.googleapis.com 代替 vision.googleapis.com 进行 REST API 调用:

  • https://eu-vision.googleapis.com/v1/images:annotate
  • https://eu-vision.googleapis.com/v1/images:asyncBatchAnnotate
  • https://eu-vision.googleapis.com/v1/files:annotate
  • https://eu-vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate

要仅在美国存储和处理您的数据,请在上面列出的方法中使用 US 端点 (us-vision.googleapis.com)。

使用客户端库设置位置

默认情况下,Vision API 客户端库会访问全球 API 端点 (vision.googleapis.com)。要仅在欧盟地区存储和处理您的数据,您需要明确设置端点 (eu-vision.googleapis.com)。以下代码示例展示了如何配置此设置。

REST 和命令行

在使用下面的任何请求数据之前,请先进行以下替换:

  • cloud-storage-image-uri:Cloud Storage 存储分区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/pdf_tiff/census2010.pdf
  • cloud-storage-bucket:用于保存输出文件的 Cloud Storage 存储分区/目录,采用以下格式表示:
    • gs://bucket/directory/
    发出请求的用户必须具有相应存储分区的写入权限。
  • feature-type:有效的特征类型。 对于 files:asyncBatchAnnotate 请求,您可以使用以下特征类型:
    • DOCUMENT_TEXT_DETECTION
    • TEXT_DETECTION

特定于字段的注意事项

  • inputConfig - 用于替换其他 Vision API 请求中所用的 image 字段。它包含两个子字段:
    • gcsSource.uri - PDF 或 TIFF 文件的 Google Cloud Storage URI(可供发出请求的用户或服务帐号访问)。
    • mimeType - 接受的文件类型之一:application/pdfimage/tiff
  • outputConfig - 指定输出详细信息。它包含两个子字段:
    • gcsDestination.uri - 有效的 Google Cloud Storage URI。该存储分区必须可供发出请求的用户或服务帐号写入。文件名为 output-x-to-y,其中 xy 表示包含在该输出文件中的 PDF/TIFF 页码。如果该文件已存在,其内容将被覆盖。
    • batchSize - 指定每个输出 JSON 文件中应包含多少页输出。

HTTP 方法和网址:

POST https://eu-vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate

请求 JSON 正文:

{
  "requests":[
    {
      "inputConfig": {
        "gcsSource": {
          "uri": "cloud-storage-image-uri"
        },
        "mimeType": "application/pdf"
      },
      "features": [
        {
          "type": "feature-type"
        }
      ],
      "outputConfig": {
        "gcsDestination": {
          "uri": "cloud-storage-bucket"
        },
        "batchSize": 1
      }
    }
  ]
}

如需发送请求,请选择以下方式之一:

curl

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 application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://eu-vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate

PowerShell

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 application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://eu-vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate" | Select-Object -Expand Content
响应

如果 asyncBatchAnnotate 请求成功,返回的响应中将包含单个名称字段:

{
  "name": "projects/usable-auth-library/operations/1efec2285bd442df"
}

此名称表示具有一个关联 ID(例如 1efec2285bd442df)的长时间运行的操作,您可以使用 v1.operations API 对其进行查询。

如需检索您的 Vision 注释响应,请向 v1.operations 端点发送 GET 请求,同时在网址中传递操作 ID:

GET https://vision.googleapis.com/v1/operations/operation-id

例如:

curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/operations/1efec2285bd442df

如果操作正在进行:

{
  "name": "operations/1efec2285bd442df",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.OperationMetadata",
    "state": "RUNNING",
    "createTime": "2019-05-15T21:10:08.401917049Z",
    "updateTime": "2019-05-15T21:10:33.700763554Z"
  }
}

操作完成后,state 会显示为 DONE,并且结果会写入您指定的 Google Cloud Storage 文件中:

{
  "name": "operations/1efec2285bd442df",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.OperationMetadata",
    "state": "DONE",
    "createTime": "2019-05-15T20:56:30.622473785Z",
    "updateTime": "2019-05-15T20:56:41.666379749Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.AsyncBatchAnnotateFilesResponse",
    "responses": [
      {
        "outputConfig": {
          "gcsDestination": {
            "uri": "gs://your-bucket-name/folder/"
          },
          "batchSize": 1
        }
      }
    ]
  }
}

如果使用了 DOCUMENT_TEXT_DETECTION 特征,则输出文件中的 JSON 类似于图片文档文本检测响应的 JSON;如果使用了 TEXT_DETECTION 特征,则类似于图片文本检测响应的 JSON。输出将包含一个额外的 context 字段,用于显示指定的 PDF 或 TIFF 的位置以及相应文件中的页数:

output-1-to-1.json

Go

在试用此示例之前,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

import (
	"context"
	"fmt"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"google.golang.org/api/option"
)

// setEndpoint changes your endpoint.
func setEndpoint(endpoint string) error {
	// endpoint := "eu-vision.googleapis.com:443"

	ctx := context.Background()
	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx, option.WithEndpoint(endpoint))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewImageAnnotatorClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	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 API 参考文档

ImageAnnotatorSettings settings =
    ImageAnnotatorSettings.newBuilder().setEndpoint("eu-vision.googleapis.com:443").build();

// 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.
ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create(settings);

Node.js

在试用此示例之前,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

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

async function setEndpoint() {
  // Specifies the location of the api endpoint
  const clientOptions = {apiEndpoint: 'eu-vision.googleapis.com'};

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

  // Performs text detection on the image file
  const [result] = await client.textDetection('./resources/wakeupcat.jpg');
  const labels = result.textAnnotations;
  console.log('Text:');
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}
setEndpoint();

Python

在试用此示例之前,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

from google.cloud import vision

client_options = {'api_endpoint': 'eu-vision.googleapis.com'}

client = vision.ImageAnnotatorClient(client_options=client_options)

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