Rilevamento di più oggetti in un file Cloud Storage (beta)

Esegui il rilevamento di più oggetti in un'immagine in un file archiviato in Cloud Storage (per il lancio della versione beta) per più oggetti.

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Java.

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/**
 * 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision 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))

Passaggi successivi

Per cercare e filtrare esempi di codice per altri prodotti Google Cloud, vedi il browser di esempio Google Cloud.