Esecuzione dell'app per il riconoscimento facciale

Esegui l'app che disegna caselle intorno ai volti rilevati in un'immagine.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Java.

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

/** Annotates an image using the Vision API. */
public static void main(String[] args) throws IOException, GeneralSecurityException {
  if (args.length != 2) {
    System.err.println("Usage:");
    System.err.printf(
        "\tjava %s inputImagePath outputImagePath\n", FaceDetectApp.class.getCanonicalName());
    System.exit(1);
  }
  Path inputPath = Paths.get(args[0]);
  Path outputPath = Paths.get(args[1]);
  if (!outputPath.toString().toLowerCase().endsWith(".jpg")) {
    System.err.println("outputImagePath must have the file extension 'jpg'.");
    System.exit(1);
  }

  FaceDetectApp app = new FaceDetectApp(getVisionService());
  List<FaceAnnotation> faces = app.detectFaces(inputPath, MAX_RESULTS);
  System.out.printf("Found %d face%s\n", faces.size(), faces.size() == 1 ? "" : "s");
  System.out.printf("Writing to file %s\n", outputPath);
  app.writeWithFaces(inputPath, outputPath, faces);
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

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

async function main(inputFile, outputFile) {
  const PImage = require('pureimage');
  outputFile = outputFile || 'out.png';
  const faces = await detectFaces(inputFile);
  console.log('Highlighting...');
  await highlightFaces(inputFile, faces, outputFile, PImage);
  console.log('Finished!');
}

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di PHP nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision PHP.

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

call_user_func($imageWriteFunc[$ext], $outputImage, $outFile);
printf('Output image written to %s' . PHP_EOL, $outFile);

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

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

def main(input_filename, output_filename, max_results):
    with open(input_filename, "rb") as image:
        faces = detect_face(image, max_results)
        print("Found {} face{}".format(len(faces), "" if len(faces) == 1 else "s"))

        print(f"Writing to file {output_filename}")
        # Reset the file pointer, so we can read the file again
        image.seek(0)
        highlight_faces(image, faces, output_filename)

Passaggi successivi

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