執行臉部偵測應用程式

執行應用程式，在圖片中偵測到的臉孔周圍繪製方塊。

深入探索

如需包含這個程式碼範例的詳細說明文件，請參閱下列內容：

程式碼範例

Java

在試用這個範例之前，請先按照Java「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Java API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。

/** 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

在試用這個範例之前，請先按照Node.js「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Node.js API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。

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

在試用這個範例之前，請先按照PHP「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision PHP API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。

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

Python

在試用這個範例之前，請先按照Python「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Python API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。

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)

後續步驟

如要搜尋及篩選其他 Google Cloud 產品的程式碼範例，請參閱Google Cloud 範例瀏覽器。