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Detectar vários objetos em um arquivo do Cloud Storage (Beta)

Realize a detecção de objetos para vários objetos em uma imagem em um arquivo armazenado no Cloud Storage (para o lançamento Beta).

Exemplo de código

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido da Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Python.

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))

A seguir

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