Cloud Storage 파일에서 여러 객체 인식(베타)

Cloud Storage에 저장된 파일에서 이미지의 여러 객체에 대한 객체 인식을 수행합니다(베타 출시용).

코드 샘플

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Java API 참조 문서를 참조하세요.

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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

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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))

다음 단계

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