Rilevamento delle etichette su un'immagine

Esegui il rilevamento delle etichette su un'immagine.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

• Rileva le etichette in un'immagine utilizzando le librerie client
• Kotlin su Google Cloud
• Librerie client di Vision

Esempio di codice

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// Sample vision-quickstart uses the Google Cloud Vision API to label an image.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Sets the name of the image file to annotate.
	filename := "../testdata/cat.jpg"

	file, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to read file: %v", err)
	}
	defer file.Close()
	image, err := vision.NewImageFromReader(file)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create image: %v", err)
	}

	labels, err := client.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to detect labels: %v", err)
	}

	fmt.Println("Labels:")
	for _, label := range labels {
		fmt.Println(label.Description)
	}
}

Java

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

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// Imports the Google Cloud client library

import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.EntityAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // 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 vision = ImageAnnotatorClient.create()) {

      // The path to the image file to annotate
      String fileName = "./resources/wakeupcat.jpg";

      // Reads the image file into memory
      Path path = Paths.get(fileName);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString imgBytes = ByteString.copyFrom(data);

      // Builds the image annotation request
      List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();
      Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
      Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build();
      AnnotateImageRequest request =
          AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
      requests.add(request);

      // Performs label detection on the image file
      BatchAnnotateImagesResponse response = vision.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        for (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Kotlin

// import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient
// import java.io.File
val imgProto = ByteString.copyFrom(File(imageFileName).readBytes())
val vision = ImageAnnotatorClient.create()

// Set up the Cloud Vision API request.
val img = Image.newBuilder().setContent(imgProto).build()
val feat = Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build()
val request = AnnotateImageRequest.newBuilder()
    .addFeatures(feat)
    .setImage(img)
    .build()

// Call the Cloud Vision API and perform label detection on the image.
val result = vision.batchAnnotateImages(arrayListOf(request))

// Print the label annotations for the first response.
result.responsesList[0].labelAnnotationsList.forEach { label ->
    println("${label.description} (${(label.score * 100).toInt()}%)")
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const vision = require('@google-cloud/vision');

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

  // Performs label detection on the image file
  const [result] = await client.labelDetection('./resources/wakeupcat.jpg');
  const labels = result.labelAnnotations;
  console.log('Labels:');
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}
quickstart();

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di PHP riportate nella guida rapida di Vision con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision PHP.

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

# includes the autoloader for libraries installed with composer
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

# imports the Google Cloud client library
use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

# instantiates a client
$imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

# the name of the image file to annotate
$fileName = 'test/data/wakeupcat.jpg';

# prepare the image to be annotated
$image = file_get_contents($fileName);

# performs label detection on the image file
$response = $imageAnnotator->labelDetection($image);
$labels = $response->getLabelAnnotations();

if ($labels) {
    echo('Labels:' . PHP_EOL);
    foreach ($labels as $label) {
        echo($label->getDescription() . PHP_EOL);
    }
} else {
    echo('No label found' . PHP_EOL);
}

Python

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

Per autenticarti a Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision



def run_quickstart() -> vision.EntityAnnotation:
    """Provides a quick start example for Cloud Vision."""

    # Instantiates a client
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    # The URI of the image file to annotate
    file_uri = "gs://cloud-samples-data/vision/label/wakeupcat.jpg"

    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = file_uri

    # Performs label detection on the image file
    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations

    print("Labels:")
    for label in labels:
        print(label.description)

    return labels

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