Détecter plusieurs objets dans un fichier Cloud Storage (version bêta)

Effectuez une détection d'objets pour plusieurs objets dans une image d'un fichier stocké dans Cloud Storage (pour le lancement de la version bêta).

Exemple de code

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du 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.

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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))

Étape suivante

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