Usar el geoetiquetado para detectar anotaciones web en un archivo de Cloud Storage

Realiza la detección de anotaciones web en un archivo almacenado en Google Cloud Storage con el etiquetado geográfico.

Muestra de código

Go

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Go.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.


// detectWebGeo detects geographic metadata from the Vision API for an image at the given file path.
func detectWebGeoURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

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

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	imageContext := &visionpb.ImageContext{
		WebDetectionParams: &visionpb.WebDetectionParams{
			IncludeGeoResults: true,
		},
	}
	web, err := client.DetectWeb(ctx, image, imageContext)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(web.WebEntities) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "Entities:")
		fmt.Fprintln(w, "\tEntity\t\tScore\tDescription")
		for _, entity := range web.WebEntities {
			fmt.Fprintf(w, "\t%-14s\t%-2.4f\t%s\n", entity.EntityId, entity.Score, entity.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Java.


import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageContext;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetectionParams;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

public class DetectWebEntitiesIncludeGeoResultsGcs {

  public static void detectWebEntitiesIncludeGeoResultsGcs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
    detectWebEntitiesIncludeGeoResultsGcs(filePath);
  }

  // Find web entities given the remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectWebEntitiesIncludeGeoResultsGcs(String gcsPath) throws IOException {

    // 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()) {
      // Set the image source to the given gs uri
      ImageSource imageSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
      // Build the image
      Image image = Image.newBuilder().setSource(imageSource).build();

      // Enable `IncludeGeoResults`
      WebDetectionParams webDetectionParams =
          WebDetectionParams.newBuilder().setIncludeGeoResults(true).build();

      // Set the parameters for the image
      ImageContext imageContext =
          ImageContext.newBuilder().setWebDetectionParams(webDetectionParams).build();

      // Create the request with the image, imageContext, and the specified feature: web detection
      AnnotateImageRequest request =
          AnnotateImageRequest.newBuilder()
              .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.WEB_DETECTION))
              .setImage(image)
              .setImageContext(imageContext)
              .build();

      // Perform the request
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(Arrays.asList(request));

      // Display the results
      response.getResponsesList().stream()
          .forEach(
              r ->
                  r.getWebDetection().getWebEntitiesList().stream()
                      .forEach(
                          entity -> {
                            System.out.format("Description: %s%n", entity.getDescription());
                            System.out.format("Score: %f%n", entity.getScore());
                          }));
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Node.js que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Node.js.

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';

const request = {
  image: {
    source: {
      imageUri: `gs://${bucketName}/${fileName}`,
    },
  },
  imageContext: {
    webDetectionParams: {
      includeGeoResults: true,
    },
  },
};

// Detect similar images on the web to a remote file
const [result] = await client.webDetection(request);
const webDetection = result.webDetection;
webDetection.webEntities.forEach(entity => {
  console.log(`Score: ${entity.score}`);
  console.log(`Description: ${entity.description}`);
});

PHP

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para PHP que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para PHP.

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;
use Google\Cloud\Vision\V1\ImageContext;
use Google\Cloud\Vision\V1\WebDetectionParams;

/**
 * Detect web entities on an image and include the image's geo metadata
 * to improve the quality of the detection.
 *
 * @param string $path GCS path to the image, e.g. "gs://path/to/your/image.jpg"
 */
function detect_web_with_geo_metadata_gcs(string $path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # enable include geo results
    $params = new WebDetectionParams();
    $params->setIncludeGeoResults(true);
    $imageContext = new ImageContext();
    $imageContext-> setWebDetectionParams($params);

    # annotate the image
    $response = $imageAnnotator->webDetection($path, ['imageContext' => $imageContext]);
    $web = $response->getWebDetection();

    if ($web) {
        printf('%d web entities found:' . PHP_EOL,
            count($web->getWebEntities()));
        foreach ($web->getWebEntities() as $entity) {
            printf('Description: %s ' . PHP_EOL, $entity->getDescription());
            printf('Score: %f' . PHP_EOL, $entity->getScore());
            print(PHP_EOL);
        }
    } else {
        print('No Results.' . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Python.

def web_entities_include_geo_results_uri(uri):
    """Detects web annotations given an image in the file located in
    Google Cloud Storage., using the geotag metadata in the image to
    detect web entities."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    web_detection_params = vision.WebDetectionParams(include_geo_results=True)
    image_context = vision.ImageContext(web_detection_params=web_detection_params)

    response = client.web_detection(image=image, image_context=image_context)

    for entity in response.web_detection.web_entities:
        print(f"\n\tScore      : {entity.score}")
        print(f"\tDescription: {entity.description}")

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

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