Testen Sie Gemini 1.5 Pro, unser fortschrittlichstes multimodales Modell in Vertex AI, und sehen Sie selbst, was Sie mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Tokens erstellen können. Testen Sie Gemini 1.5 Pro, unser fortschrittlichstes multimodales Modell in Vertex AI, und sehen Sie selbst, was Sie mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Tokens erstellen können.

Weberkennung: annotieren

Weberkennung für eine Datei, eine URL oder einen Cloud Storage-URI durchführen.

Weitere Informationen

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

Anleitung zur Weberkennung

Codebeispiel

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.

client = vision.ImageAnnotatorClient()

if path.startswith("http") or path.startswith("gs:"):
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = path

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

    image = vision.Image(content=content)

web_detection = client.web_detection(image=image).web_detection

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud-Produkte finden Sie im Google Cloud-Beispielbrowser.