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Mehrere Objekte in einer Cloud Storage-Datei erkennen (Beta)

Objekterkennung für mehrere Objekte in einem Bild in einer in Cloud Storage gespeicherten Datei ausführen (für Betaversion)

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von Python in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Python-Referenzdokumentation zur Vision API.

def localize_objects_uri(uri):
    """Localize objects in the image on Google Cloud Storage

    Args:
    uri: The path to the file in Google Cloud Storage (gs://...)
    """
    from google.cloud import vision_v1p3beta1 as vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

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

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

Nächste Schritte

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