Library klien Vision

Halaman ini menunjukkan cara memulai Library Klien Cloud untuk Vision API. Library klien mempermudah akses Google Cloud API dari bahasa yang didukung. Meskipun Anda dapat menggunakan Google Cloud API secara langsung dengan membuat permintaan mentah ke server, library klien memberikan penyederhanaan yang secara signifikan mengurangi jumlah kode yang perlu Anda tulis.

Baca selengkapnya tentang Library Klien Cloud dan Library Klien Google API yang lebih lama di Penjelasan library klien.

Menginstal library klien

C++

Lihat Menyiapkan lingkungan pengembangan C++ untuk mengetahui detail tentang persyaratan library klien ini dan menginstal dependensi.

C#

Jika Anda menggunakan Visual Studio 2017 atau versi yang lebih baru, buka jendela pengelola paket nuget dan ketikkan berikut ini:

Install-Package Google.Apis

Jika Anda menggunakan alat antarmuka command line .NET Core untuk menginstal dependensi, jalankan perintah berikut:

dotnet add package Google.Apis

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan Lingkungan Pengembangan C#.

Go

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

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Go.

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>26.50.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

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

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vision:3.51.0'

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

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-vision" % "3.51.0"

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.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Java.

Node.js

npm install --save @google-cloud/vision

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Node.js.

PHP

composer require google/apiclient

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan PHP di Google Cloud.

Python

pip install --upgrade google-cloud-vision

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Python.

Ruby

gem install google-api-client

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Ruby.

Menyiapkan autentikasi

Untuk mengautentikasi panggilan ke Google Cloud API, library klien mendukung Kredensial Default Aplikasi (ADC); library ini mencari kredensial dalam kumpulan lokasi yang ditentukan dan menggunakan kredensial tersebut untuk mengautentikasi permintaan ke API. Dengan ADC, Anda dapat menyediakan kredensial untuk aplikasi di berbagai lingkungan, seperti pengembangan lokal atau produksi, tanpa perlu mengubah kode aplikasi.

Untuk lingkungan produksi, cara Anda menyiapkan ADC bergantung pada layanan dan konteks. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan Kredensial Default Aplikasi.

Untuk lingkungan pengembangan lokal, Anda dapat menyiapkan ADC dengan kredensial yang terkait dengan Akun Google Anda:

  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.

    Layar login akan muncul. Setelah Anda login, kredensial Anda disimpan dalam file kredensial lokal yang digunakan oleh ADC.

Menggunakan library klien

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan library klien.

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

Referensi lainnya

C++

Daftar berikut berisi link ke referensi lainnya yang terkait dengan library klien untuk C++:

C#

Daftar berikut berisi link ke referensi lainnya yang terkait dengan library klien untuk C#:

Go

Daftar berikut berisi link ke referensi lainnya yang terkait dengan library klien untuk Go:

Java

Daftar berikut berisi link ke referensi lainnya yang terkait dengan library klien untuk Java:

Node.js

Daftar berikut berisi link ke referensi lainnya yang terkait dengan library klien untuk Node.js:

PHP

Daftar berikut berisi link ke referensi lainnya yang terkait dengan library klien untuk PHP:

Python

Daftar berikut berisi link ke referensi lainnya yang terkait dengan library klien untuk Python:

Ruby

Daftar berikut berisi link ke referensi lainnya yang terkait dengan library klien untuk Ruby:

Library klien tambahan

Selain library yang ditunjukkan di atas, Spring Cloud Google Cloud tersedia untuk aplikasi Java. Spring Vision API membantu Anda menggunakan Cloud Vision di aplikasi apa pun yang dibuat dengan Framework Spring.

Untuk memulai, pelajari cara menambahkan Spring Cloud Vision ke aplikasi Anda.

Coba sendiri

Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa Cloud Vision API dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

Coba Cloud Vision API gratis