Utiliser le géomarquage pour détecter des annotations Web dans un fichier local

Effectuez une détection d'annotations Web sur un fichier local en utilisant le géomarquage.

Exemple de code

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision pour Go.

Pour vous authentifier auprès de Vision, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.


// detectWebGeo detects geographic metadata from the Vision API for an image at the given file path.
func detectWebGeo(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
	}
	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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision pour 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.Feature.Type;
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.WebDetectionParams;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

public class DetectWebEntitiesIncludeGeoResults {

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

  // Find web entities given a local image.
  public static void detectWebEntitiesIncludeGeoResults(String filePath) 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()) {
      // Read in the local image
      ByteString contents = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

      // Build the image
      Image image = Image.newBuilder().setContent(contents).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(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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision pour 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 line before running the sample.
 */
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

const request = {
  image: {
    source: {
      filename: fileName,
    },
  },
  imageContext: {
    webDetectionParams: {
      includeGeoResults: true,
    },
  },
};

// Detect similar images on the web to a local 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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour PHP décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision pour 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 Path to the image, e.g. "path/to/your/image.jpg"
 */
function detect_web_with_geo_metadata(string $path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

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

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

    if ($web && $web->getWebEntities()->count()) {
        printf('%d web entities found:' . PHP_EOL,
            count($web->getWebEntities()));
        foreach ($web->getWebEntities() as $entity) {
            printf('Description: %s ' . PHP_EOL, $entity->getDescription());
            printf('Score: %f' . PHP_EOL, $entity->getScore());
            print(PHP_EOL);
        }
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vision à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vision pour Python.

def web_entities_include_geo_results(path):
    """Detects web annotations given an image, using the geotag metadata
    in the image to detect web entities."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    image = vision.Image(content=content)

    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)
        )

Étape suivante

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