Mehrere Objekte in einer lokalen Datei erkennen

Objekterkennung für mehrere Objekte in einem Bild in einer lokalen Datei durchführen

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

• Mehrere Objekte erkennen

Codebeispiel

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Go API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjects(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	annotations, err := client.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Java-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * Detects localized objects in the specified local image.
 *
 * @param filePath The path to the file to perform localized object detection on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjects(String filePath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

  Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .setImage(img)
          .build();
  requests.add(request);

  // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
  // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
  // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');
const fs = require('fs');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = `/path/to/localImage.png`;
const request = {
  image: {content: fs.readFileSync(fileName)},
};

const [result] = await client.objectLocalization(request);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const vertices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  vertices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

PHP

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der PHP-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur PHP API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

/**
 * @param string $path Path to the image, e.g. "path/to/your/image.jpg"
 */
function detect_object(string $path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->objectLocalization($image);
    $objects = $response->getLocalizedObjectAnnotations();

    foreach ($objects as $object) {
        $name = $object->getName();
        $score = $object->getScore();
        $vertices = $object->getBoundingPoly()->getNormalizedVertices();

        printf('%s (confidence %f)):' . PHP_EOL, $name, $score);
        print('normalized bounding polygon vertices: ');
        foreach ($vertices as $vertex) {
            printf(' (%f, %f)', $vertex->getX(), $vertex->getY());
        }
        print(PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def localize_objects(path):
    """Localize objects in the local image.

    Args:
    path: The path to the local file.
    """
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()
    image = vision.Image(content=content)

    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})")

Nächste Schritte

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