Detecta etiquetas en una imagen mediante la línea de comandos

Detecta etiquetas en una imagen mediante la línea de comandos

En esta página, se muestra cómo enviar tres solicitudes de anotación y detección de características a la API de Vision mediante la interfaz de REST y el comando curl.

La API de Vision permite la integración sencilla de las tecnologías de reconocimiento de la visión de Google en las aplicaciones de desarrollador. Puedes enviar los datos de imagen y los tipos de características deseados a la API de Vision, que luego muestra una respuesta correspondiente en función de los atributos de imagen que te interesan. Para obtener más información sobre los tipos de características que se ofrecen, consulta la Lista de todas las características de la API de Vision.

Antes de comenzar

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
2. Install the Google Cloud CLI.

3. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

4. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

6. Enable the Vision API:

   gcloud services enable vision.googleapis.com

7. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/storage.objectViewer

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   • Replace PROJECT_ID with your project ID.

   • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[e-mail].

   • Replace ROLE with each individual role.
8. Install the Google Cloud CLI.

9. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

10. Create or select a Google Cloud project.

    Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

11. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

12. Enable the Vision API:

    gcloud services enable vision.googleapis.com

13. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/storage.objectViewer

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[e-mail].

    • Replace ROLE with each individual role.

Crea una solicitud de anotación de imagen

Después de completar los pasos de la sección Antes de comenzar, puedes usar la API de Vision para anotar un archivo de imagen.

En este ejemplo, se usa curl para enviar una solicitud a la API de Vision mediante la siguiente imagen:

URI de Cloud Storage

gs://cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg

URL HTTPS:

https://console.cloud.google.com/storage/browser/cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg

Crédito de la imagen: Steve Long en Unsplash.

Crea el JSON de la solicitud

En el siguiente archivo request.json, se muestra cómo solicitar tres características de images:annotate y limitar los resultados en la respuesta.

Crea el archivo de solicitud JSON con el siguiente texto y guárdalo como un archivo de texto sin formato request.json en tu directorio de trabajo:

request.json

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "LABEL_DETECTION",
          "maxResults": 3
        },
        {
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION",
          "maxResults": 1
        },
        {
          "type": "TEXT_DETECTION",
          "maxResults": 1,
          "model": "builtin/latest"
        }
      ]
    }
  ]
}

Detalles del valor de campo

• image.source.gcsImageUri: Indica la imagen almacenada en un bucket de Cloud Storage. Cambia esta solicitud a image.source.imageUri para un URI disponible al público, o a image.content a fin de pasar una representación de string codificada en base64 de una imagen.
• features: Un objeto que representa un tipo de característica específica. Puedes solicitar varios tipos de características para una sola imagen.
• type: Es el valor de enumeración que especifica una característica.
• maxResults: Es un valor límite en los resultados que se muestran (opcional).
• model: Si corresponde, puedes especificar builtin/stable (la opción predeterminada si no está configurada) o builtin/latest para elegir tu modelo (opcional). Consulta Notas de la versión para obtener una lista de los modelos actualizados recientemente.

Envía la solicitud

Puedes usar curl y el contenido del cuerpo de request.json para enviar la solicitud a la API de Vision. Ingresa lo siguiente en la línea de comandos:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate -d @request.json

• El comando curl de muestra usa el comando gcloud auth print-access-token para obtener un token de autenticación.
• Ten en cuenta que, para pasar un nombre de archivo a curl, se usa la opción -d (de “datos”) y se incluye un signo @ antes del nombre. Este archivo debe estar en el mismo directorio en el que ejecutaste el comando curl.

Interpreta la respuesta

Deberías ver una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación.

En el cuerpo JSON de la solicitud se especificó maxResults para cada tipo de anotación. Por lo tanto, en la respuesta JSON verás lo que se muestra a continuación:

• tres resultados labelAnnotations
• un resultado textAnnotations (abreviado para mayor claridad)
• un resultado localizedObjectAnnotations

Respuesta

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] for an image that is 100 pixels by 100 pixels. For more information, see the API Reference documentation.

{
  "responses": [
    {
      "labelAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/09g5pq",
          "description": "People",
          "score": 0.9504782,
          "topicality": 0.9504782
        },
        {
          "mid": "/m/01c8br",
          "description": "Street",
          "score": 0.8911568,
          "topicality": 0.8911568
        },
        {
          "mid": "/m/079bkr",
          "description": "Mode of transport",
          "score": 0.89089024,
          "topicality": 0.89089024
        }
      ],
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "zh",
          "description": "牛牛面馆\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 159,
                "y": 212
              },
              {
                "x": 947,
                "y": 212
              },
              {
                "x": 947,
                "y": 354
              },
              {
                "x": 159,
                "y": 354
              }
            ]
          }
        },
        ...
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
          {
            ...
                "paragraphs": [
                  {
                    ...
                    "words": [
                      {
                        ...
                        "symbols": [
                          {
                            ...
                ],
                "blockType": "TEXT"
              }
            ]
          }
        ],
        "text": "牛牛面馆\n"
      },
      "localizedObjectAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01g317",
          "name": "Person",
          "score": 0.94413143,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.26063988,
                "y": 0.46869153
              },
              {
                "x": 0.40736017,
                "y": 0.46869153
              },
              {
                "x": 0.40736017,
                "y": 0.8957791
              },
              {
                "x": 0.26063988,
                "y": 0.8957791
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Resultados de detección de etiquetas

1. descripción: “Personas” (People), puntaje: 0.950
2. descripción: “Calle” (Street), puntaje: 0.891
3. descripción: “Modo de transporte” (Mode of transport), puntaje: 0.890

Crédito de la imagen: Steve Long en Unsplash (anotaciones agregadas).

Resultados de detección de texto

• texto: 牛牛面馆\n
• vértices: (x: 159, y: 212), (x: 947, y: 212), (x: 947, y: 354), (x: 159, y: 354)

Crédito de la imagen: Steve Long en Unsplash (anotaciones agregadas).

Resultados de detección de objetos

• nombre: “Persona” (Person), puntuación: 0.944
• vértices normalizados: (x: 0.260, y: 0.468), (x: 0.407, y: 0.468), (x: 0.407, y: 0.895), (x: 0.260, y: 0.895)

Crédito de la imagen: Steve Long en Unsplash (anotaciones agregadas).

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¿Qué sigue?

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