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Detectar etiquetas en archivos locales

Realiza la detección de etiquetas en un archivo local.

Investigar más

Para obtener documentación detallada que incluya este código de muestra, consulta lo siguiente:

Detect Labels

Código de ejemplo

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de Vision.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.


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

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

	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.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Java que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de Vision.


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.EntityAnnotation;
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 DetectLabels {

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

  // Detects labels in the specified local image.
  public static void detectLabels(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.LABEL_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 (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Node.js que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vision.

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

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

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

// Performs label detection on the local file
const [result] = await client.labelDetection(fileName);
const labels = result.labelAnnotations;
console.log('Labels:');
labels.forEach(label => console.log(label.description));

PHP

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de PHP que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API PHP de Vision.

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"
 */
function detect_label(string $path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->labelDetection($image);
    $labels = $response->getLabelAnnotations();

    if ($labels->count()) {
        print('Labels:' . PHP_EOL);
        foreach ($labels as $label) {
            print($label->getDescription() . PHP_EOL);
        }
    } else {
        print('No label found' . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Python que se indican en la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vision.

def detect_labels(path):
    """Detects labels in the file."""
    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.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations
    print("Labels:")

    for label in labels:
        print(label.description)

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

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