Quickstart: Using the command line

This page shows you how to send three feature detection and annotation requests to Cloud Vision using the REST interface and the curl command.

Cloud Vision API enables easy integration of Google vision recognition technologies into developer applications. You can send image data and desired feature types to the Vision API, which then returns a corresponding response based on the image attributes you are interested in. For more information about the feature types offered, see the List of all Vision API features.

Before you begin

  1. Connectez-vous à votre compte Google.

    Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

  2. Sélectionnez ou créez un projet Google Cloud Platform.

    Accéder à la page "Gérer les ressources"

  3. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud Platform.

    Découvrir comment activer la facturation

  4. Activez Vision API.

    Activer l'API.

  5. Configurez l'authentification en procédant comme suit :
    1. Dans la console GCP, accédez à la page Créer une clé de compte de service.

      Accéder à la page "Créer une clé de compte de service"
    2. Dans la liste Compte de service, sélectionnez Nouveau compte de service.
    3. Dans le champ Nom du compte de service, saisissez un nom.
    4. Dans la liste Rôle, sélectionnez Projet > Propriétaire.

      Remarque : Le champ Rôle autorise votre compte de service à accéder aux ressources. Vous pouvez afficher et modifier ce champ ultérieurement à l'aide de la console GCP. Si vous développez une application de production, spécifiez des autorisations plus précises que Projet > Propriétaire. Pour plus d'informations, consultez la page Attribuer des rôles aux comptes de service.
    5. Cliquez sur Créer. Un fichier JSON contenant votre clé est téléchargé sur votre ordinateur.
  6. Définissez la variable d'environnement GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS pour pointer vers le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service. Cette variable ne s'applique qu'à la session de shell actuelle. Par conséquent, si vous ouvrez une nouvelle session, vous devez de nouveau la définir.

  7. Installez et initialisez le SDK Cloud.

Make an image annotation request

After completing the Before you begin steps you can use Vision API to annotate an image file.

In this example you use curl to send a request to the Vision API using the following image:

Google Cloud Storage URI:

gs://cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg

HTTPS URL:

https://console.cloud.google.com/storage/browser/cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg

Shanghai street image
Image credit: Steve Long, Unsplash.

Create the request JSON

The following request.json file demonstrates how to request three images:annotate features and limit the results in the response.

Create the JSON request file with the following text, and save it as a request.json plain text file in your working directory:

request.json

{
  'requests': [
    {
      'image': {
        'source': {
          'gcsImageUri': 'gs://cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg'
        }
      },
      'features': [
        {
          'type': 'LABEL_DETECTION',
          'maxResults': 3
        },
        {
          'type': 'OBJECT_LOCALIZATION',
          'maxResults': 1
        },
        {
          'type': 'TEXT_DETECTION',
          'maxResults': 1,
          'model': 'builtin/latest'
        },
      ]
    }
  ]
}

Send the request

You use curl and the body content from request.json to send the request to the Cloud Vision API. Enter the following on your command line:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate -d @request.json

Interpret the response

You should see a JSON response similar to the one below.

The request JSON body specified maxResults for each annotation type. Consequently, you will see the following in the response JSON:

Label detection results

  1. description: "People", score: 0.950
  2. description: "Street", score: 0.891
  3. description: "Mode of transport", score: 0.890
Shanghai street image

Text detection results

  • text: 牛牛面馆\n
  • vertices: (x: 159, y: 212), (x: 947, y: 212), (x: 947, y: 354), (x: 159, y: 354 )
Shanghai street image

Object detection results

  • name: "Person", score: 0.944
  • normalized vertices: (x: 0.260, y: 0.468), (x: 0.407, y: 0.468), (x: 0.407, y: 0.895), (x: 0.260, y: 0.895)
Shanghai street image

Congratulations! You've sent your first request to Vision API.

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Cloud Vision API Documentation
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