运行应用以进行人脸检测

运行应用以便在图像中检测到的人脸周围绘制方框。

深入探索

如需查看包含此代码示例的详细文档，请参阅以下内容：

代码示例

Java

试用此示例之前，请按照《Vision 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 Java API 参考文档。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。 

/** 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

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。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。 

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

试用此示例之前，请按照《Vision 快速入门：使用客户端库》中的 PHP 设置说明进行操作。 如需了解详情，请参阅 Vision PHP API 参考文档。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。 

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

Python

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。

如需向 Vision 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。 

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)

后续步骤

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