Détecter plusieurs objets dans un fichier local (version bêta)

Effectue la détection de plusieurs objets dans une image à l'aide d'un fichier local (pour le lancement de la version bêta).

Exemple de code

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Java.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

/**
 * Detects localized objects in the specified local image.
 *
 * @param filePath The path to the file to perform localized object detection on.
 * @param out A {@link PrintStream} to write detected objects to.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjects(String filePath, PrintStream out)
    throws Exception, IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

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

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

  // Perform the request
  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        out.format("Object name: %s\n", entity.getName());
        out.format("Confidence: %s\n", entity.getScore());
        out.format("Normalized Vertices:\n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> out.format("- (%s, %s)\n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Vision en langage Python.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

def localize_objects(path):
    """Localize objects in the local image.

    Args:
    path: The path to the local file.
    """
    from google.cloud import vision_v1p3beta1 as vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

Étape suivante

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