Mendeteksi wajah di file lokal

Melakukan deteksi wajah pada file lokal.

Jelajahi lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat artikel berikut:

Contoh kode

Go

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Go API.

Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 


// detectFaces gets faces from the Vision API for an image at the given file path.
func detectFaces(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	annotations, err := client.DetectFaces(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}
	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No faces found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Faces:")
		for i, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, "  Face", i)
			fmt.Fprintln(w, "    Anger:", annotation.AngerLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Joy:", annotation.JoyLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Surprise:", annotation.SurpriseLikelihood)
		}
	}
	return nil
}

Java

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Java API.

Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 


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.FaceAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectFaces {

  public static void detectFaces() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectFaces(filePath);
  }

  // Detects faces in the specified local image.
  public static void detectFaces(String filePath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

    Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.FACE_DETECTION).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // 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 client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.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 full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        for (FaceAnnotation annotation : res.getFaceAnnotationsList()) {
          System.out.format(
              "anger: %s%njoy: %s%nsurprise: %s%nposition: %s",
              annotation.getAngerLikelihood(),
              annotation.getJoyLikelihood(),
              annotation.getSurpriseLikelihood(),
              annotation.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Node.js API.

Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

// Imports the Google Cloud client library
const vision = require('@google-cloud/vision');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

async function detectFaces() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
   */
  // const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

  const [result] = await client.faceDetection(fileName);
  const faces = result.faceAnnotations;
  console.log('Faces:');
  faces.forEach((face, i) => {
    console.log(`  Face #${i + 1}:`);
    console.log(`    Joy: ${face.joyLikelihood}`);
    console.log(`    Anger: ${face.angerLikelihood}`);
    console.log(`    Sorrow: ${face.sorrowLikelihood}`);
    console.log(`    Surprise: ${face.surpriseLikelihood}`);
  });
}
detectFaces();

PHP

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan PHP di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision PHP API.

Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

/**
 * @param string $path    Path to the image, e.g. "path/to/your/image.jpg"
 * @param string $outFile Saves a copy of the image supplied in $path with a
 *                        rectangle drawn around the detected faces.
 */
function detect_face(string $path, string $outFile = null)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

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

    # names of likelihood from google.cloud.vision.enums
    $likelihoodName = ['UNKNOWN', 'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY',
    'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'];

    printf('%d faces found:' . PHP_EOL, count($faces));
    foreach ($faces as $face) {
        $anger = $face->getAngerLikelihood();
        printf('Anger: %s' . PHP_EOL, $likelihoodName[$anger]);

        $joy = $face->getJoyLikelihood();
        printf('Joy: %s' . PHP_EOL, $likelihoodName[$joy]);

        $surprise = $face->getSurpriseLikelihood();
        printf('Surprise: %s' . PHP_EOL, $likelihoodName[$surprise]);

        # get bounds
        $vertices = $face->getBoundingPoly()->getVertices();
        $bounds = [];
        foreach ($vertices as $vertex) {
            $bounds[] = sprintf('(%d,%d)', $vertex->getX(), $vertex->getY());
        }
        print('Bounds: ' . join(', ', $bounds) . PHP_EOL);
        print(PHP_EOL);
    }
}

Python

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vision menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Vision Python API.

Untuk melakukan autentikasi ke Vision, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

def detect_faces(path):
    """Detects faces in an image."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.Image(content=content)

    response = client.face_detection(image=image)
    faces = response.face_annotations

    # Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
    likelihood_name = (
        "UNKNOWN",
        "VERY_UNLIKELY",
        "UNLIKELY",
        "POSSIBLE",
        "LIKELY",
        "VERY_LIKELY",
    )
    print("Faces:")

    for face in faces:
        print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}")
        print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}")
        print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}")

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in face.bounding_poly.vertices
        ]

        print("face bounds: {}".format(",".join(vertices)))

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

Langkah selanjutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat browser contoh Google Cloud.