Invio di una richiesta di riconoscimento facciale

Invia una richiesta all'API Cloud Vision per rilevare i volti in un'immagine.

Per saperne di più

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

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Java.

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

/** Gets up to {@code maxResults} faces for an image stored at {@code path}. */
public List<FaceAnnotation> detectFaces(Path path, int maxResults) throws IOException {
  byte[] data = Files.readAllBytes(path);

  AnnotateImageRequest request =
      new AnnotateImageRequest()
          .setImage(new Image().encodeContent(data))
          .setFeatures(
              ImmutableList.of(
                  new Feature().setType("FACE_DETECTION").setMaxResults(maxResults)));
  Vision.Images.Annotate annotate =
      vision
          .images()
          .annotate(new BatchAnnotateImagesRequest().setRequests(ImmutableList.of(request)));
  // Due to a bug: requests to Vision API containing large images fail when GZipped.
  annotate.setDisableGZipContent(true);

  BatchAnnotateImagesResponse batchResponse = annotate.execute();
  assert batchResponse.getResponses().size() == 1;
  AnnotateImageResponse response = batchResponse.getResponses().get(0);
  if (response.getFaceAnnotations() == null) {
    throw new IOException(
        response.getError() != null
            ? response.getError().getMessage()
            : "Unknown error getting image annotations");
  }
  return response.getFaceAnnotations();
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

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

async function detectFaces(inputFile) {
  // Make a call to the Vision API to detect the faces
  const request = {image: {source: {filename: inputFile}}};
  const results = await client.faceDetection(request);
  const faces = results[0].faceAnnotations;
  const numFaces = faces.length;
  console.log(`Found ${numFaces} face${numFaces === 1 ? '' : 's'}.`);
  return faces;
}

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di PHP riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision PHP.

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

# annotate the image
// $path = 'path/to/your/image.jpg'
$image = file_get_contents($path);
$response = $imageAnnotator->faceDetection($image);
$faces = $response->getFaceAnnotations();

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

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

def detect_face(face_file, max_results=4):
    """Uses the Vision API to detect faces in the given file.

    Args:
        face_file: A file-like object containing an image with faces.

    Returns:
        An array of Face objects with information about the picture.
    """
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    content = face_file.read()
    image = vision.Image(content=content)

    return client.face_detection(image=image, max_results=max_results).face_annotations

Passaggi successivi

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