Détecter plusieurs objets dans un fichier Cloud Storage (bêta)

Effectuez la détection de plusieurs objets dans une image correspondant à un fichier stocké dans Cloud Storage (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 Vision pour 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 a remote image on Google Cloud Storage.
 *
 * @param gcsPath The path to the remote file on Google Cloud Storage to detect localized objects
 *     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 detectLocalizedObjectsGcs(String gcsPath, PrintStream out)
    throws Exception, IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).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();
    client.close();
    // 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 Vision pour 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_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(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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