Crea imágenes de referencia e indéxalas

Las imágenes de referencia son imágenes que contienen varias vistas de los productos. Ten en cuenta las siguientes recomendaciones:

Asegúrate de que el tamaño del archivo no supere el tamaño máximo (20 MB).
Considera los puntos de vista que destacan el producto de forma lógica y que contienen información visual relevante.
Crea imágenes de referencia que complementen los puntos de vista que falten. Por ejemplo, si solo tienes imágenes del zapato derecho de un par, proporciona versiones duplicadas de esos archivos para el zapato izquierdo.
Sube la imagen disponible que tenga la resolución más alta.
Muestra el producto sobre un fondo blanco.
Convierte el fondo transparente de los PNG en un fondo sólido.

Las imágenes deben almacenarse en un bucket de Cloud Storage. Si autenticas la llamada de creación de imagen con una clave de API, el bucket debe ser público. Si autenticas con una cuenta de servicio, esa cuenta debe tener acceso de lectura en el bucket.

Crea una imagen de referencia

Puedes agregar una imagen de referencia a un producto existente. Esto te permite buscar el producto por medio de la imagen.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID es el ID del proyecto de Google Cloud.
LOCATION_ID: Un identificador de ubicación válido. Los identificadores de ubicación válidos son los siguientes: us-west1, us-east1, europe-west1 y asia-east1.
PRODUCT_ID: El ID del producto asociado con una imagen de referencia. Este ID se establece de forma aleatoria, o el usuario lo especifica cuando crea el producto
CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: La ruta a un archivo de imagen válido en un depósito de Cloud Storage. Como mínimo, debes tener privilegios de lectura en el archivo. Ejemplo:
- ```
gs://storage-bucket/filename.jpg
```

Nota: El campo boundingPolys es opcional. Si no especificas un cuadro de límite, la API de Cloud Vision intentará inferir las regiones de interés de la imagen que sean compatibles con la productCategory en el producto superior.

Método HTTP y URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/products/product-id/referenceImages

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "uri": "cloud-storage-image-uri",
  "boundingPolys": [
    {
      "vertices": [
        {
          "x": X_MIN,
          "y": Y_MIN
        },
        {
          "x": X_MAX,
          "y": Y_MIN
        },
        {
          "x": X_MAX,
          "y": Y_MAX
        },
        {
          "x": X_MIN,
          "y": Y_MAX
        }
      ]
    }
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/products/product-id/referenceImages"

PowerShell

Nota: El siguiente comando supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/products/product-id/referenceImages" | Select-Object -Expand Content

Si la solicitud se realiza de forma correcta, el servidor muestra un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Deberías ver un resultado similar al siguiente. La solicitud de ejemplo especificó un solo boundingPoly en la imagen. Los vértices del cuadro de límite no se normalizan. Los valores de los vértices son los valores reales de los píxeles y no son relativos a la imagen original ni van del 0 al 1. Estos vértices tienen los siguientes valores: [(33,22),(282,22),(282,278),(33,278)].


{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product-id/referenceImages/image-id",
  "uri": "gs://storage-bucket/filename.jpg",
  "boundingPolys": [
    {
      "vertices": [
        {
          "x": 33,
          "y": 22
        },
        {
          "x": 282,
          "y": 22
        },
        {
          "x": 282,
          "y": 278
        },
        {
          "x": 33,
          "y": 278
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

Si quieres obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Product Search de la API de Vision, consulta Bibliotecas cliente de Product Search de la API de Vision. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Product Search Go.

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


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"cloud.google.com/go/vision/v2/apiv1/visionpb"
)

// createReferenceImage creates a reference image for a product.
func createReferenceImage(w io.Writer, projectID string, location string, productID string, referenceImageID string, gcsURI string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := vision.NewProductSearchClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewProductSearchClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	req := &visionpb.CreateReferenceImageRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/products/%s", projectID, location, productID),
		ReferenceImage: &visionpb.ReferenceImage{
			Uri: gcsURI,
		},
		ReferenceImageId: referenceImageID,
	}

	resp, err := c.CreateReferenceImage(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateReferenceImage: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Reference image name: %s\n", resp.Name)
	fmt.Fprintf(w, "Reference image uri: %s\n", resp.Uri)

	return nil
}

Java

/**
 * Create a reference image.
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param productId - Id of the product.
 * @param referenceImageId - Id of the image.
 * @param gcsUri - Google Cloud Storage path of the input image.
 * @throws IOException - on I/O errors.
 */
public static void createReferenceImage(
    String projectId,
    String computeRegion,
    String productId,
    String referenceImageId,
    String gcsUri)
    throws IOException {
  try (ProductSearchClient client = ProductSearchClient.create()) {

    // Get the full path of the product.
    String formattedParent = ProductName.format(projectId, computeRegion, productId);
    // Create a reference image.
    ReferenceImage referenceImage = ReferenceImage.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

    ReferenceImage image =
        client.createReferenceImage(formattedParent, referenceImage, referenceImageId);
    // Display the reference image information.
    System.out.println(String.format("Reference image name: %s", image.getName()));
    System.out.println(String.format("Reference image uri: %s", image.getUri()));
  }
}

Node.js

const vision = require('@google-cloud/vision');

const client = new vision.ProductSearchClient();

async function createReferenceImage() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
   */
  // const projectId = 'Your Google Cloud project Id';
  // const location = 'A compute region name';
  // const productId = 'Id of the product';
  // const referenceImageId = 'Id of the reference image';
  // const gcsUri = 'Google Cloud Storage path of the input image';

  const formattedParent = client.productPath(projectId, location, productId);

  const referenceImage = {
    uri: gcsUri,
  };

  const request = {
    parent: formattedParent,
    referenceImage: referenceImage,
    referenceImageId: referenceImageId,
  };

  const [response] = await client.createReferenceImage(request);
  console.log(`response.name: ${response.name}`);
  console.log(`response.uri: ${response.uri}`);
}
createReferenceImage();

Python

from google.cloud import vision

def create_reference_image(
    project_id, location, product_id, reference_image_id, gcs_uri
):
    """Create a reference image.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        product_id: Id of the product.
        reference_image_id: Id of the reference image.
        gcs_uri: Google Cloud Storage path of the input image.
    """
    client = vision.ProductSearchClient()

    # Get the full path of the product.
    product_path = client.product_path(
        project=project_id, location=location, product=product_id
    )

    # Create a reference image.
    reference_image = vision.ReferenceImage(uri=gcs_uri)

    # The response is the reference image with `name` populated.
    image = client.create_reference_image(
        parent=product_path,
        reference_image=reference_image,
        reference_image_id=reference_image_id,
    )

    # Display the reference image information.
    print(f"Reference image name: {image.name}")
    print(f"Reference image uri: {image.uri}")

Idiomas adicionales

C#: sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Product Search de la API de Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Product Search de la API de Vision para PHP.

Ruby: sigue lasInstrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Product Search de la API de Vision para Ruby.

Crea varias imágenes de referencia con la importación masiva

También puedes crear imágenes de referencia al mismo tiempo que creas un conjunto de productos y varios productos.

Para crear imágenes de referencia de forma masiva, pasa la ubicación de Cloud Storage de un archivo CSV al método import. Por lo tanto, el archivo CSV y las imágenes a las que se orienta deben estar en un bucket de Cloud Storage.

Si quieres autenticar la llamada de importación masiva con una clave de API, este archivo de origen CSV debe ser público.

Si autenticas con una cuenta de servicio, esta debe tener acceso de lectura en el archivo CSV de origen.

Formato CSV

image-uri,[image-id],product-set-id,product-id,product-category,[product-display-name],[label(s)],[bounding-poly]

Consulta el instructivo sobre el formato CSV para obtener información más detallada sobre cómo darle formato al archivo CSV.

Solicitud de creación masiva

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID es el ID del proyecto de Google Cloud.
LOCATION_ID: Un identificador de ubicación válido. Los identificadores de ubicación válidos son: us-west1, us-east1, europe-west1 y asia-east1.
STORAGE_PATH: Un depósito o directorio de Cloud Storage en los que se almacena el archivo CSV de entrada. El usuario que realice la solicitud debe tener, como mínimo, permiso de lectura en el bucket

Método HTTP y URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/productSets:import

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "inputConfig": {
    "gcsSource": {
      "csvFileUri": "storage-path"
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/productSets:import"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/productSets:import" | Select-Object -Expand Content

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el ID de operación (f10f34e32c40a710, en este caso) para obtener el estado de la tarea. Para ver un ejemplo, consulta Obtén el estado de una operación:

{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/operations/f10f34e32c40a710"
}

Una vez que se complete la operación de larga duración, puedes obtener los detalles de la operación de importación. La respuesta debería ser similar a la siguiente:

{
  "name": "locations/location-id/operations/f10f34e32c40a710",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.BatchOperationMetadata",
    "state": "SUCCESSFUL",
    "submitTime": "2019-12-06T21:16:04.476466873Z",
    "endTime": "2019-12-06T21:16:40.594258084Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.ImportProductSetsResponse",
    "referenceImages": [
      {
        "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id0/referenceImages/image0",
        "uri": "gs://my-storage-bucket/img_039.jpg"
      },
      {
        "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id1/referenceImages/image1",
        "uri": "gs://my-storage-bucket/img_105.jpg"
      },
      {
        "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id2/referenceImages/image2",
        "uri": "gs://my-storage-bucket/img_224.jpg"
      },
      {
        "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id3/referenceImages/image3",
        "uri": "gs://my-storage-bucket/img_385.jpg"
      }
    ],
    "statuses": [
      {},
      {},
      {},
      {}
    ]
  }
}

Go



import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"cloud.google.com/go/vision/v2/apiv1/visionpb"
)

// importProductSets creates a product set using information in a csv file on GCS.
func importProductSets(w io.Writer, projectID string, location string, gcsURI string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := vision.NewProductSearchClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewProductSearchClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	req := &visionpb.ImportProductSetsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		InputConfig: &visionpb.ImportProductSetsInputConfig{
			Source: &visionpb.ImportProductSetsInputConfig_GcsSource{
				GcsSource: &visionpb.ImportProductSetsGcsSource{
					CsvFileUri: gcsURI,
				},
			},
		},
	}

	op, err := c.ImportProductSets(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ImportProductSets: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %s\n", op.Name())

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "processing done.\n")

	for i, status := range resp.Statuses {
		// `0` is the coee for OK in google.rpc.code
		fmt.Fprintf(w, "Status of processing line %d of the csv: %d\n", i, status.Code)

		if status.Code == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "Reference image name: %s\n", resp.ReferenceImages[i].Name)
		} else {
			fmt.Fprintf(w, "Status code not OK: %s\n", status.Message)
		}
	}

	return nil
}

Java

/**
 * Import images of different products in the product set.
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param gcsUri - Google Cloud Storage URI.Target files must be in Product Search CSV format.
 * @throws Exception - on client errors.
 */
public static void importProductSets(String projectId, String computeRegion, String gcsUri)
    throws Exception {
  try (ProductSearchClient client = ProductSearchClient.create()) {

    // A resource that represents Google Cloud Platform location.
    String formattedParent = LocationName.format(projectId, computeRegion);
    Builder gcsSource = ImportProductSetsGcsSource.newBuilder().setCsvFileUri(gcsUri);

    // Set the input configuration along with Google Cloud Storage URI
    ImportProductSetsInputConfig inputConfig =
        ImportProductSetsInputConfig.newBuilder().setGcsSource(gcsSource).build();

    // Import the product sets from the input URI.
    OperationFuture<ImportProductSetsResponse, BatchOperationMetadata> response =
        client.importProductSetsAsync(formattedParent, inputConfig);

    System.out.println(String.format("Processing operation name: %s", response.getName()));
    ImportProductSetsResponse results = response.get();
    System.out.println("Processing done.");
    System.out.println("Results of the processing:");

    for (int i = 0; i < results.getStatusesCount(); i++) {
      System.out.println(
          String.format(
              "Status of processing line %s of the csv: %s", i, results.getStatuses(i)));
      // Check the status of reference image.
      if (results.getStatuses(i).getCode() == 0) {
        ReferenceImage referenceImage = results.getReferenceImages(i);
        System.out.println(referenceImage);
      } else {
        System.out.println("No reference image.");
      }
    }
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud client library
const vision = require('@google-cloud/vision');
// Creates a client
const client = new vision.ProductSearchClient();

async function importProductSets() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
   */
  // const projectId = 'Your Google Cloud project Id';
  // const location = 'A compute region name';
  // const gcsUri = 'Google Cloud Storage URI. Target files must be in Product Search CSV format';

  // A resource that represents Google Cloud Platform location.
  const projectLocation = client.locationPath(projectId, location);

  // Set the input configuration along with Google Cloud Storage URI
  const inputConfig = {
    gcsSource: {
      csvFileUri: gcsUri,
    },
  };

  // Import the product sets from the input URI.
  const [response, operation] = await client.importProductSets({
    parent: projectLocation,
    inputConfig: inputConfig,
  });

  console.log('Processing operation name: ', operation.name);

  // synchronous check of operation status
  const [result] = await response.promise();
  console.log('Processing done.');
  console.log('Results of the processing:');

  for (const i in result.statuses) {
    console.log(
      'Status of processing ',
      i,
      'of the csv:',
      result.statuses[i]
    );

    // Check the status of reference image
    if (result.statuses[i].code === 0) {
      console.log(result.referenceImages[i]);
    } else {
      console.log('No reference image.');
    }
  }
}
importProductSets();

Python

def import_product_sets(project_id, location, gcs_uri):
    """Import images of different products in the product set.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        gcs_uri: Google Cloud Storage URI.
            Target files must be in Product Search CSV format.
    """
    client = vision.ProductSearchClient()

    # A resource that represents Google Cloud Platform location.
    location_path = f"projects/{project_id}/locations/{location}"

    # Set the input configuration along with Google Cloud Storage URI
    gcs_source = vision.ImportProductSetsGcsSource(csv_file_uri=gcs_uri)
    input_config = vision.ImportProductSetsInputConfig(gcs_source=gcs_source)

    # Import the product sets from the input URI.
    response = client.import_product_sets(
        parent=location_path, input_config=input_config
    )

    print(f"Processing operation name: {response.operation.name}")
    # synchronous check of operation status
    result = response.result()
    print("Processing done.")

    for i, status in enumerate(result.statuses):
        print("Status of processing line {} of the csv: {}".format(i, status))
        # Check the status of reference image
        # `0` is the code for OK in google.rpc.Code.
        if status.code == 0:
            reference_image = result.reference_images[i]
            print(reference_image)
        else:
            print(f"Status code not OK: {status.message}")

Idiomas adicionales

C#: sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Product Search de la API de Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Product Search de la API de Vision para PHP.

Ruby: sigue lasInstrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Product Search de la API de Vision para Ruby.

Indexación

El índice de productos de Product Search se actualiza cada 30 minutos aproximadamente. Cuando se agregan o se borran imágenes, los cambios no se reflejarán en las respuestas de Product Search hasta que el índice se actualice.

Para asegurarse de que la indexación se completó con éxito, revise el campo indexTime de un conjunto de productos.