Vision-Clientbibliotheken

Auf dieser Seite werden die ersten Schritte mit den Cloud-Clientbibliotheken für die Vision API beschrieben. Clientbibliotheken erleichtern den Zugriff auf Google Cloud APIs mit einer unterstützten Sprache. Sie können Google Cloud APIs direkt verwenden, indem Sie Rohanfragen an den Server senden. Clientbibliotheken bieten jedoch Vereinfachungen, die den zu schreibenden Code erheblich reduzieren.

Weitere Informationen zu den Cloud-Clientbibliotheken und den älteren Google API-Clientbibliotheken finden Sie unter Erläuterung zu Clientbibliotheken.

Clientbibliothek installieren

C++

Weitere Informationen zu den Anforderungen und Abhängigkeiten der Clientbibliothek finden Sie unter C++ Entwicklungsumgebung einrichten.

C#

Wenn Sie Visual Studio 2017 oder höher verwenden, öffnen Sie das Fenster „nuget package manager” und geben Sie Folgendes ein:

Install-Package Google.Apis

Wenn Sie die .NET Core-Befehlszeilentools zum Installieren der Abhängigkeiten verwenden, führen Sie den folgenden Befehl aus:

dotnet add package Google.Apis

Weitere Informationen finden Sie unter .NET-Entwicklungsumgebung einrichten.

Go

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

Weitere Informationen finden Sie unter Go-Entwicklungsumgebung einrichten.

Java

If you are using Maven, add the following to your pom.xml file. For more information about BOMs, see The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.39.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

If you are using Gradle, add the following to your dependencies:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vision:3.42.0'

If you are using sbt, add the following to your dependencies:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-vision" % "3.42.0"

If you're using Visual Studio Code, IntelliJ, or Eclipse, you can add client libraries to your project using the following IDE plugins:

The plugins provide additional functionality, such as key management for service accounts. Refer to each plugin's documentation for details.

Weitere Informationen finden Sie unter Java-Entwicklungsumgebung einrichten.

Node.js

npm install --save @google-cloud/vision

Weitere Informationen finden Sie unter Node.js-Entwicklungsumgebung einrichten.

PHP

composer require google/apiclient

Weitere Informationen finden Sie unter PHP auf Google Cloud verwenden.

Python

pip install --upgrade google-cloud-vision

Weitere Informationen finden Sie unter Python-Entwicklungsumgebung einrichten.

Ruby

gem install google-api-client

Weitere Informationen finden Sie unter Ruby-Entwicklungsumgebung einrichten.

Authentifizierung einrichten

Zur Authentifizierung von Aufrufen an Google Cloud APIs unterstützen Clientbibliotheken Standardanmeldedaten für Anwendungen (Application Default Credentials, ADC). Die Bibliotheken suchen nach Anmeldedaten an einer Reihe von definierten Standorten und verwenden diese Anmeldedaten für Authentifizierungsanfragen an die API. Mit ADC können Sie Anmeldedaten für Ihre Anwendung in verschiedenen Umgebungen bereitstellen, z. B. in der lokalen Entwicklung oder Produktion, ohne den Anwendungscode ändern zu müssen.

In Produktionsumgebungen hängt die Art der Einrichtung von ADC vom Dienst und Kontext ab. Weitere Informationen finden Sie unter Standardanmeldedaten für Anwendungen einrichten.

Für eine lokale Entwicklungsumgebung können Sie ADC mit den Anmeldedaten einrichten, die Ihrem Google-Konto zugeordnet sind:

  1. Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

    gcloud init
  2. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

    Ein Anmeldebildschirm wird angezeigt. Nach der Anmeldung werden Ihre Anmeldedaten in der lokalen Anmeldedatendatei für ADC gespeichert.

Clientbibliothek verwenden

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der Clientbibliothek.

C++


#include "google/cloud/vision/v1/image_annotator_client.h"
#include <iostream>

int main(int argc, char* argv[]) try {
  auto constexpr kDefaultUri =
      "gs://cloud-samples-data/vision/label/wakeupcat.jpg";
  if (argc > 2) {
    std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " [gcs-uri]\n"
              << "  The gcs-uri must be in gs://... format. It defaults to "
              << kDefaultUri << "\n";
    return 1;
  }
  auto uri = std::string{argc == 2 ? argv[1] : kDefaultUri};

  namespace vision = ::google::cloud::vision_v1;
  auto client =
      vision::ImageAnnotatorClient(vision::MakeImageAnnotatorConnection());

  // Define the image we want to annotate
  google::cloud::vision::v1::Image image;
  image.mutable_source()->set_image_uri(uri);
  // Create a request to annotate this image with Request text annotations for a
  // file stored in GCS.
  google::cloud::vision::v1::AnnotateImageRequest request;
  *request.mutable_image() = std::move(image);
  request.add_features()->set_type(
      google::cloud::vision::v1::Feature::TEXT_DETECTION);

  google::cloud::vision::v1::BatchAnnotateImagesRequest batch_request;
  *batch_request.add_requests() = std::move(request);
  auto batch = client.BatchAnnotateImages(batch_request);
  if (!batch) throw std::move(batch).status();

  // Find the longest annotation and print it
  auto result = std::string{};
  for (auto const& response : batch->responses()) {
    for (auto const& annotation : response.text_annotations()) {
      if (result.size() < annotation.description().size()) {
        result = annotation.description();
      }
    }
  }
  std::cout << "The image contains this text: " << result << "\n";

  return 0;
} catch (google::cloud::Status const& status) {
  std::cerr << "google::cloud::Status thrown: " << status << "\n";
  return 1;
}

Go


// 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

// 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

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


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



def run_quickstart() -> vision.EntityAnnotation:
    """Provides a quick start example for Cloud Vision."""

    # Instantiates a client
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    # The URI of the image file to annotate
    file_uri = "gs://cloud-samples-data/vision/label/wakeupcat.jpg"

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

    # 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)

    return labels

Weitere Informationen

C++

Die folgende Liste enthält Links zu weiteren Ressourcen im Zusammenhang mit der Clientbibliothek für C++:

C#

Die folgende Liste enthält Links zu weiteren Ressourcen im Zusammenhang mit der Clientbibliothek für C#:

Go

Die folgende Liste enthält Links zu weiteren Ressourcen im Zusammenhang mit der Clientbibliothek für Go:

Java

Die folgende Liste enthält Links zu weiteren Ressourcen im Zusammenhang mit der Clientbibliothek für Java:

Node.js

Die folgende Liste enthält Links zu weiteren Ressourcen im Zusammenhang mit der Clientbibliothek für Node.js:

PHP

Die folgende Liste enthält Links zu weiteren Ressourcen im Zusammenhang mit der Clientbibliothek für PHP:

Python

Die folgende Liste enthält Links zu weiteren Ressourcen im Zusammenhang mit der Clientbibliothek für Python:

Ruby

Die folgende Liste enthält Links zu weiteren Ressourcen im Zusammenhang mit der Clientbibliothek für Ruby:

Zusätzliche Clientbibliotheken

Zusätzlich zu den oben gezeigten Bibliotheken ist Spring Cloud Google Cloud für Java-Anwendungen verfügbar. Die Spring Vision API unterstützt Sie bei der Verwendung von Cloud Vision in jeder Anwendung, die mit dem Spring Framework erstellt wurde.

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