Tutoriel sur la recherche de produits

Ce tutoriel explique comment créer un ensemble de produits contenant des produits associés à des images de référence. Il décrit comment créer un ensemble de produits via une importation individuelle en ligne. Une fois l'ensemble de produits indexé, il peut être interrogé via l'API Vision Product Search.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes :

Créer un ensemble de produits via une importation individuelle en ligne
Créer un produit individuel
Ajouter un produit à un ensemble de produits
Mettre à jour un produit
Créer une image de référence
Rechercher des produits similaires

Avant de commencer

Avant de commencer ce tutoriel, assurez-vous d'avoir installé les bibliothèques clientes appropriées, activé la facturation et l'API pour votre projet, et configuré correctement l'authentification.

Importer des bibliothèques

Pour utiliser la fonctionnalité de recherche de produits de l'API Vision, importez les modules suivants après avoir téléchargé et installé la bibliothèque cliente :

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la recherche de produits de l'API Vision, consultez la page Bibliothèques clientes de la recherche de produits de l'API Vision. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur les API de la recherche de produits de l'API Vision en langage Go.

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


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

Java

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchOperationMetadata;
import com.google.cloud.vision.v1.ImportProductSetsGcsSource;
import com.google.cloud.vision.v1.ImportProductSetsGcsSource.Builder;
import com.google.cloud.vision.v1.ImportProductSetsInputConfig;
import com.google.cloud.vision.v1.ImportProductSetsResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.LocationName;
import com.google.cloud.vision.v1.ProductSearchClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ReferenceImage;
import java.io.PrintStream;
import javax.swing.JPanel;
import net.sourceforge.argparse4j.ArgumentParsers;
import net.sourceforge.argparse4j.inf.ArgumentParser;
import net.sourceforge.argparse4j.inf.ArgumentParserException;
import net.sourceforge.argparse4j.inf.Namespace;
import net.sourceforge.argparse4j.inf.Subparser;
import net.sourceforge.argparse4j.inf.Subparsers;

Node.js

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

Python

from google.cloud import vision

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur la recherche de produits via l'API Vision avec .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur la recherche de produits via l'API Vision avec PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration de Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur la recherche de produits AutoML Vision pour Ruby.

Exécuter l'application

Étape 1 : Créer un catalogue de produits

Les utilisateurs disposent de deux options pour créer un catalogue de produits. La première consiste en une importation par lot à l'aide d'un fichier CSV, ce qui permet d'importer l'intégralité d'un catalogue de produits en un seul appel d'API. La seconde consiste en une importation en ligne, qui vous permet de contrôler vos ensembles de produits et de gérer une ressource ou une relation entre différentes ressources à la fois. Autrement dit, cette méthode permet la création individuelle d'ensembles de produits, de produits et d'images de référence. L'importation en ligne vous permet également d'effectuer une mise à jour incrémentielle sur un catalogue de produits précédemment créé via une importation par lot.

Dans ce tutoriel, vous allez procéder à une importation en ligne. Pour obtenir un exemple d'importation par lot avec un fichier CSV, consultez le guide de démarrage rapide.

Importation (individuelle) en ligne

1. Créer un ensemble de produits

Vous allez créer un ensemble de produits, à savoir un conteneur simple pour un groupe de produits.

Requête

Créez un ensemble de produits vide et nommez-le "PS_CLOTH-SHOE_070318" en exécutant la requête suivante à l'aide de la méthode create_product_set(). Spécifiez en tant qu'arguments l'ID et le nom à afficher de l'ensemble de produits.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : identifiant d'emplacement valide. Les identifiants d'emplacement valides sont : us-west1, us-east1, europe-west1 et asia-east1.
DISPLAY_NAME : nom à afficher de la chaîne de votre choix.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "displayName": "display-name"
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter gcloud auth list pour vérifier le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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"

PowerShell

Remarque:La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter gcloud auth list pour vérifier le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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" | Select-Object -Expand Content

Si la requête aboutit, le serveur affiche un code d'état HTTP 200 OK et la réponse au format JSON.

Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher. Vous pouvez utiliser l'ID de l'ensemble de produits (b6d809615b6dd675 dans le cas présent) pour effectuer d'autres opérations sur celui-ci.

{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/productSets/b6d809615b6dd675",
  "displayName": "new-product-set"
}

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// createProductSet creates a product set.
func createProductSet(w io.Writer, projectID string, location string, productSetID string, productSetDisplayName string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := vision.NewProductSearchClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewProductSearchClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	req := &visionpb.CreateProductSetRequest{
		Parent:       fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		ProductSetId: productSetID,
		ProductSet: &visionpb.ProductSet{
			DisplayName: productSetDisplayName,
		},
	}

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

	fmt.Fprintf(w, "Product set name: %s\n", resp.Name)

	return nil
}

Java

/**
 * Create a product set
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param productSetId - Id of the product set.
 * @param productSetDisplayName - Display name of the product set.
 * @throws IOException - on I/O errors.
 */
public static void createProductSet(
    String projectId, String computeRegion, String productSetId, String productSetDisplayName)
    throws IOException {
  try (ProductSearchClient client = ProductSearchClient.create()) {

    // A resource that represents Google Cloud Platform location.
    String formattedParent = LocationName.format(projectId, computeRegion);

    // Create a product set with the product set specification in the region.
    ProductSet myProductSet =
        ProductSet.newBuilder().setDisplayName(productSetDisplayName).build();
    CreateProductSetRequest request =
        CreateProductSetRequest.newBuilder()
            .setParent(formattedParent)
            .setProductSet(myProductSet)
            .setProductSetId(productSetId)
            .build();
    ProductSet productSet = client.createProductSet(request);
    // Display the product set information
    System.out.println(String.format("Product set name: %s", productSet.getName()));
  }
}

Node.js

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

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

async function createProductSet() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
   */
  // const projectId = 'Your Google Cloud project Id';
  // const location = 'A compute region name';
  // const productSetId = 'Id of the product set';
  // const productSetDisplayName = 'Display name of the product set';

  // Resource path that represents Google Cloud Platform location.
  const locationPath = client.locationPath(projectId, location);

  const productSet = {
    displayName: productSetDisplayName,
  };

  const request = {
    parent: locationPath,
    productSet: productSet,
    productSetId: productSetId,
  };

  const [createdProductSet] = await client.createProductSet(request);
  console.log(`Product Set name: ${createdProductSet.name}`);
}
createProductSet();

Python

from google.cloud import vision

def create_product_set(project_id, location, product_set_id, product_set_display_name):
    """Create a product set.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        product_set_id: Id of the product set.
        product_set_display_name: Display name of the product set.
    """
    client = vision.ProductSearchClient()

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

    # Create a product set with the product set specification in the region.
    product_set = vision.ProductSet(display_name=product_set_display_name)

    # The response is the product set with `name` populated.
    response = client.create_product_set(
        parent=location_path, product_set=product_set, product_set_id=product_set_id
    )

    # Display the product set information.
    print(f"Product set name: {response.name}")

Langages supplémentaires

Réponse

Product set name: projects/prj-prod-search-tutorials/locations/us-east1/productSets/PS_CLOTH-SHOE_070318
Product set id: PS_CLOTH-SHOE_070318
Product set display name: CLOTH-SHOE

2. Créer un produit

Une fois qu'un ensemble de produits a été créé, l'étape suivante consiste à créer un produit. Pour cela, exécutez la requête ci-dessous.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : identifiant d'emplacement valide. Les identifiants d'emplacement valides sont : us-west1, us-east1, europe-west1 et asia-east1.
DISPLAY_NAME : nom à afficher (chaîne de votre choix).
PRODUCT_DESCRIPTION : description (chaîne de votre choix).
product-category : catégorie de produits valide. Les catégories de produits suivantes sont actuellement disponibles : homegoods-v2, apparel-v2, toys-v2, packagedgoods-v1 et general-v1.
productLabels : une ou plusieurs paires clé-valeur associées à un produit. Chaque élément KEY_STRING doit être associé à un élément VALUE_STRING.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "displayName": "display-name",
  "description": "product-description",
  "productCategory": "product-category",
  "productLabels": [
      {
        "key": "key-string",
        "value": "value-string"
      }
  ]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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" | Select-Object -Expand Content

Exemple de corps de la requête :

{
  "displayName": "sample-product-1234",
  "description": "Athletic shorts",
  "productCategory": "apparel-v2",
  "productLabels": [
      {
        "key": "style",
        "value": "womens"
      },
      {
        "key": "color",
        "value": "blue"
      }
  ]
}

Si la requête aboutit, le serveur affiche un code d'état HTTP 200 OK ainsi que la réponse au format JSON.

Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher. Vous pouvez utiliser l'ID produit (37b9811d308c4e42, dans le cas présent) pour effectuer d'autres opérations sur celui-ci.

{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/37b9811d308c4e42",
  "displayName": "sample-product-456",
  "description": "Athletic shorts",
  "productCategory": "apparel-v2",
  "productLabels": [
    {
      "key": "style",
      "value": "womens"
    },
    {
      "key": "color",
      "value": "blue"
    }
  ]
}

Créer un produit à l'aide d'un `productId` spécifié

Lors de la création d'une ressource produit, vous avez la possibilité de fournir un ID produit spécifique avec votre requête.

Ces informations sont transmises sous forme de requête à l'URL de la requête (?productId=product-id).

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : identifiant d'emplacement valide. Les identifiants d'emplacement valides sont : us-west1, us-east1, europe-west1 et asia-east1.
PRODUCT_ID : ID du produit associé à une image de référence. Cet identifiant est défini de manière aléatoire ou spécifié par l'utilisateur lors de la création du produit.
DISPLAY_NAME : nom à afficher (chaîne de votre choix).
PRODUCT_DESCRIPTION : description (chaîne de votre choix).
product-category : catégorie de produits valide. Les catégories de produits suivantes sont actuellement disponibles : homegoods-v2, apparel-v2, toys-v2, packagedgoods-v1 et general-v1.
productLabels : une ou plusieurs paires clé-valeur associées à un produit. Chaque élément KEY_STRING doit être associé à un élément VALUE_STRING.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "displayName": "display-name",
  "description": "product-description",
  "productCategory": "product-category",
  "productLabels": [
      {
        "key": "key-string",
        "value": "value-string"
      }
  ]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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?productId=product-id"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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?productId=product-id" | Select-Object -Expand Content

Exemple d'URL et de corps de la requête :

https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/products?productId=product-id-456

{
  "displayName": "sample-product-456",
  "description": "Athletic shorts",
  "productCategory": "apparel-v2",
  "productLabels": [
      {
        "key": "style",
        "value": "womens"
      },
      {
        "key": "color",
        "value": "blue"
      }
  ]
}

Si la requête aboutit, le serveur affiche un code d'état HTTP 200 OK ainsi que la réponse au format JSON.

Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher. Vous pouvez utiliser l'ID produit que vous avez défini (product-id-456, dans le cas présent) pour effectuer d'autres opérations sur le produit.

{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product-id-456",
  "displayName": "sample-product-456",
  "description": "Athletic shorts",
  "productCategory": "apparel-v2",
  "productLabels": [
    {
      "key": "style",
      "value": "womens"
    },
    {
      "key": "color",
      "value": "blue"
    }
  ]
}

L'envoi d'une requête avec un ID produit qui existe déjà génère l'erreur suivante :

{
  "error": {
    "code": 409,
    "message": "Product with ID 'product-id' already exists.",
    "status": "ALREADY_EXISTS",
    "details": [
      {
        "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.DebugInfo",
        "detail": "[ORIGINAL ERROR] generic::already_exists: Product with ID 'product-id' already exists. [google.rpc.error_details_ext] { message: \"Product with ID \\'product-id\\' already exists.\" }"
      }
    ]
  }
}

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

	req := &visionpb.CreateProductRequest{
		Parent:    fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		ProductId: productID,
		Product: &visionpb.Product{
			DisplayName:     productDisplayName,
			ProductCategory: productCategory,
		},
	}

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

	fmt.Fprintf(w, "Product name: %s\n", resp.Name)

	return nil
}

Java

/**
 * Create one product.
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param productId - Id of the product.
 * @param productDisplayName - Display name of the product.
 * @param productCategory - Category of the product.
 * @throws IOException - on I/O errors.
 */
public static void createProduct(
    String projectId,
    String computeRegion,
    String productId,
    String productDisplayName,
    String productCategory)
    throws IOException {
  try (ProductSearchClient client = ProductSearchClient.create()) {

    // A resource that represents Google Cloud Platform location.
    String formattedParent = LocationName.format(projectId, computeRegion);
    // Create a product with the product specification in the region.
    // Multiple labels are also supported.
    Product myProduct =
        Product.newBuilder()
            .setName(productId)
            .setDisplayName(productDisplayName)
            .setProductCategory(productCategory)
            .build();
    Product product = client.createProduct(formattedParent, myProduct, productId);
    // Display the product information
    System.out.println(String.format("Product name: %s", product.getName()));
  }
}

Node.js

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

// Creates a client
const client = new vision.ProductSearchClient();
async function createProduct() {
  /**
   * 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 productDisplayName = 'Display name of the product';
  // const productCategory = 'Catoegory of the product';

  // Resource path that represents Google Cloud Platform location.
  const locationPath = client.locationPath(projectId, location);

  const product = {
    displayName: productDisplayName,
    productCategory: productCategory,
  };

  const request = {
    parent: locationPath,
    product: product,
    productId: productId,
  };

  const [createdProduct] = await client.createProduct(request);
  console.log(`Product name: ${createdProduct.name}`);
}
createProduct();

Python

from google.cloud import vision
from google.protobuf import field_mask_pb2 as field_mask

def create_product(
    project_id, location, product_id, product_display_name, product_category
):
    """Create one product.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        product_id: Id of the product.
        product_display_name: Display name of the product.
        product_category: Category of the product.
    """
    client = vision.ProductSearchClient()

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

    # Create a product with the product specification in the region.
    # Set product display name and product category.
    product = vision.Product(
        display_name=product_display_name, product_category=product_category
    )

    # The response is the product with the `name` field populated.
    response = client.create_product(
        parent=location_path, product=product, product_id=product_id
    )

    # Display the product information.
    print(f"Product name: {response.name}")

Langages supplémentaires

Réponse

Product name: projects/prj-prod-search-tutorials/locations/us-east1/products/P_CLOTH-SHOE_46903668_070318
Product id: P_CLOTH-SHOE_46903668_070318
Product display name: Blue Dress
Product category: apparel
Product description: Short sleeved and 1950s style satin dress
Product labels:
  Product label 1:
        key: style
        value: women
  Product label 2:
        key: category
        value: dress
  Product label 3:
        key: color
        value: dark-blue

3. Ajouter un produit à un ensemble de produits

Une fois qu'un ensemble de produits et un produit ont été créés, vous pouvez ajouter le produit à l'ensemble de produits.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : identifiant d'emplacement valide. Les identifiants d'emplacement valides sont : us-west1, us-east1, europe-west1 et asia-east1.
PRODUCT_SET_ID : ID de l'ensemble de produits sur lequel vous souhaitez exécuter l'opération.
PRODUCT_NAME : nom complet de la ressource du produit. Format :
- projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/products/PRODUCT_ID

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "product": "product-name"
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/product-set-id:addProduct"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/product-set-id:addProduct" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{}

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// addProductToProductSet adds a product to a product set.
func addProductToProductSet(w io.Writer, projectID string, location string, productID string, productSetID string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := vision.NewProductSearchClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewProductSearchClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	req := &visionpb.AddProductToProductSetRequest{
		Name:    fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/productSets/%s", projectID, location, productSetID),
		Product: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/products/%s", projectID, location, productID),
	}

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

	fmt.Fprintf(w, "Product added to product set.\n")

	return nil
}

Java


/**
 * Add a product to a product set.
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param productId - Id of the product.
 * @param productSetId - Id of the product set.
 * @throws IOException - on I/O errors.
 */
public static void addProductToProductSet(
    String projectId, String computeRegion, String productId, String productSetId)
    throws IOException {
  try (ProductSearchClient client = ProductSearchClient.create()) {

    // Get the full path of the product set.
    String formattedName = ProductSetName.format(projectId, computeRegion, productSetId);

    // Get the full path of the product.
    String productPath = ProductName.of(projectId, computeRegion, productId).toString();

    // Add the product to the product set.
    client.addProductToProductSet(formattedName, productPath);

    System.out.println(String.format("Product added to product set."));
  }
}

Node.js

const vision = require('@google-cloud/vision');
const client = new vision.ProductSearchClient();

async function addProductToProductSet() {
  /**
   * 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 productSetId = 'Id of the product set';

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

  const request = {
    name: productSetPath,
    product: productPath,
  };

  await client.addProductToProductSet(request);
  console.log('Product added to product set.');
}
addProductToProductSet();

Python

from google.cloud import vision

def add_product_to_product_set(project_id, location, product_id, product_set_id):
    """Add a product to a product set.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        product_id: Id of the product.
        product_set_id: Id of the product set.
    """
    client = vision.ProductSearchClient()

    # Get the full path of the product set.
    product_set_path = client.product_set_path(
        project=project_id, location=location, product_set=product_set_id
    )

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

    # Add the product to the product set.
    client.add_product_to_product_set(name=product_set_path, product=product_path)
    print("Product added to product set.")

Langages supplémentaires

Réponse

Product added to product set.

4. Mettre à jour un produit

Si vous devez mettre à jour un produit ou un ensemble de produits après sa création, vous pouvez utiliser les méthodes de mise à jour décrites ci-dessous. Cet exemple montre la mise à jour d'un produit dont les libellés sont modifiés :

Ligne de commande

Lorsque vous envoyez une requête PATCH, tous les champs précédents et leurs valeurs sont effacés, à l'exception du champ productCategory qui est immuable. Envoyez tous les champs dont vous avez besoin avec des valeurs lorsque vous effectuez la requête de mise à jour PATCH.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : identifiant d'emplacement valide. Les identifiants d'emplacement valides sont : us-west1, us-east1, europe-west1 et asia-east1.
PRODUCT_ID : ID du produit associé à une image de référence. Cet identifiant est défini de manière aléatoire ou spécifié par l'utilisateur lors de la création du produit.
display-name : nom à afficher (chaîne de votre choix). Il peut s'agir du nom à afficher précédent ou d'une valeur mise à jour.
description : description (chaîne de votre choix). Il peut s'agir du nom à afficher précédent ou d'une valeur mise à jour. Si vous n'en avez pas besoin, omettez le champ description et sa valeur.
productLabels : une ou plusieurs paires clé-valeur associées à un produit. Chaque élément KEY_STRING doit être associé à un élément VALUE_STRING.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "displayName": "display-name",
  "description": "description",
  "productLabels": [
    {
      "key": "key-string",
      "value": "value-string"
    },
    {
      "key": "key-string",
      "value": "value-string"
    }
  ]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X PATCH \
     -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"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -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" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product-id",
  "displayName": "display-name",
  "description": "description",
  "productCategory": "apparel-v2",
  "productLabels": [
    {
      "key": "style",
      "value": "womens"
    },
    {
      "key": "onSale",
      "value": "true"
    }
  ]
}

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"cloud.google.com/go/vision/v2/apiv1/visionpb"
	field_mask "google.golang.org/genproto/protobuf/field_mask"
)

// updateProductLabels updates product labels of a product.
func updateProductLabels(w io.Writer, projectID string, location string, productID string, key string, value string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := vision.NewProductSearchClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewProductSearchClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	req := &visionpb.UpdateProductRequest{
		UpdateMask: &field_mask.FieldMask{
			Paths: []string{
				"product_labels",
			},
		},
		Product: &visionpb.Product{
			Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/products/%s", projectID, location, productID),
			ProductLabels: []*visionpb.Product_KeyValue{
				{
					Key:   key,
					Value: value,
				},
			},
		},
	}

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

	fmt.Fprintf(w, "Product name: %s\n", resp.Name)
	fmt.Fprintf(w, "Updated product labels: %s\n", resp.ProductLabels)

	return nil
}

Java

/**
 * Update the product labels.
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param productId -Id of the product.
 * @param productLabels - Labels of the product.
 * @throws IOException - on I/O errors.
 */
public static void updateProductLabels(
    String projectId, String computeRegion, String productId, String productLabels)
    throws IOException {
  try (ProductSearchClient client = ProductSearchClient.create()) {

    // Get the full path of the product.
    String formattedName = ProductName.format(projectId, computeRegion, productId);

    // Set product name, product labels and product display name.
    // Multiple labels are also supported.
    Product product =
        Product.newBuilder()
            .setName(formattedName)
            .addProductLabels(
                KeyValue.newBuilder()
                    .setKey(productLabels.split(",")[0].split("=")[0])
                    .setValue(productLabels.split(",")[0].split("=")[1])
                    .build())
            .build();

    // Set product update field name.
    FieldMask updateMask = FieldMask.newBuilder().addPaths("product_labels").build();

    // Update the product.
    Product updatedProduct = client.updateProduct(product, updateMask);
    // Display the product information
    System.out.println(String.format("Product name: %s", updatedProduct.getName()));
    System.out.println(String.format("Updated product labels: "));
    for (Product.KeyValue element : updatedProduct.getProductLabelsList()) {
      System.out.println(String.format("%s: %s", element.getKey(), element.getValue()));
    }
  }
}

Node.js

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

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

async function updateProductLabels() {
  /**
   * 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 key = 'The key of the label';
  // const value = 'The value of the label';

  // Resource path that represents full path to the product.
  const productPath = client.productPath(projectId, location, productId);

  const product = {
    name: productPath,
    productLabels: [
      {
        key: key,
        value: value,
      },
    ],
  };

  const updateMask = {
    paths: ['product_labels'],
  };

  const request = {
    product: product,
    updateMask: updateMask,
  };

  const [updatedProduct] = await client.updateProduct(request);
  console.log(`Product name: ${updatedProduct.name}`);
  console.log(`Product display name: ${updatedProduct.displayName}`);
  console.log(`Product description: ${updatedProduct.description}`);
  console.log(`Product category: ${updatedProduct.productCategory}`);
  console.log(
    `Product Labels: ${updatedProduct.productLabels[0].key}: ${updatedProduct.productLabels[0].value}`
  );
}
updateProductLabels();

Python

from google.cloud import vision
from google.protobuf import field_mask_pb2 as field_mask

def update_product_labels(project_id, location, product_id, key, value):
    """Update the product labels.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        product_id: Id of the product.
        key: The key of the label.
        value: The value of the label.
    """
    client = vision.ProductSearchClient()

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

    # Set product name, product label and product display name.
    # Multiple labels are also supported.
    key_value = vision.Product.KeyValue(key=key, value=value)
    product = vision.Product(name=product_path, product_labels=[key_value])

    # Updating only the product_labels field here.
    update_mask = field_mask.FieldMask(paths=["product_labels"])

    # This overwrites the product_labels.
    updated_product = client.update_product(product=product, update_mask=update_mask)

    # Display the updated product information.
    print(f"Product name: {updated_product.name}")
    print(f"Updated product labels: {product.product_labels}")

Langages supplémentaires

Réponse

Product name: projects/prj-prod-search-tutorials/locations/us-east1/products/P_CLOTH-SHOE_46903668_070318
Product id: P_CLOTH-SHOE_46903668_070318
Product display name: Blue Dress
Updated product labels:
  Product label 1:
        key: style
        value: women
  Product label 2:
        key: category
        value: dress
  Product label 3:
        key: color
        value: blue
Product description: Short sleeved and 1950s style satin dress

5. Créer une image de référence pour un produit

La création d'une image de référence pour un produit permet à la fonctionnalité de recherche de produits de l'API Vision, après indexation, de rechercher ce produit à l'aide de cette image. Vous pouvez associer plusieurs images de référence à un produit, en particulier si vous souhaitez une meilleure qualité de correspondance.

Vous pouvez ajouter une image de référence à un produit à tout moment.

Lors de la création d'une image de référence, vous avez la possibilité d'inclure des coordonnées "boundingpoly". Ce paramètre spécifie la zone d’intérêt dans l’image de référence. Par exemple, si vous créez une image de référence pour une veste, vous pouvez fournir ses coordonnées au sein de l'image dans l'argument "boundingpoly". Le système va alors se cantonner à la zone de l'image où se situe la veste lors de recherches de correspondance de produits. Remarque : Vous pouvez spécifier plusieurs zones d'intérêt lors de l'indexation. Toutefois, au moment de la requête, une seule d'entre elles sera prise en compte par l'API.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : identifiant d'emplacement valide. Les identifiants d'emplacement valides sont : us-west1, us-east1, europe-west1 et asia-east1.
PRODUCT_ID : ID du produit associé à une image de référence. Cet identifiant est défini de manière aléatoire ou spécifié par l'utilisateur lors de la création du produit.
CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI : chemin d'accès à un fichier image valide dans un bucket Cloud Storage. Il faut au minimum disposer des droits en lecture sur le fichier. Exemple :
- ```
gs://storage-bucket/filename.jpg
```

Remarque : Le champ boundingPolys est facultatif. Si vous ne spécifiez pas de cadre de délimitation, l'API Cloud Vision essaie de déduire les zones d'intérêt de l'image qui sont compatibles avec l'élément productCategory du produit parent.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "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
        }
      ]
    }
  ]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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 requête aboutit, le serveur affiche un code d'état HTTP 200 OK et la réponse au format JSON.

Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher. L'exemple de requête a spécifié un seul élément boundingPoly dans l'image. Les sommets du cadre de délimitation ne sont pas normalisés ; les valeurs des sommets correspondent aux valeurs réelles des pixels, pas aux valeurs de l'image d'origine, et sont mises à l'échelle de 0 à 1. Ces sommets ont les valeurs suivantes : [(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


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}")

Langages supplémentaires

Réponse

Reference image name: projects/prj-prod-search-tutorials/locations/us-east1/products/P_CLOTH-SHOE_46903668_070318/referenceImages/I_469a896b70ba11e8be97d20059124800_070418
Reference image id: I_469a896b70ba11e8be97d20059124800_070418
Reference image uri: gs://product-search-tutorial/dress-shoe-dataset/469a896b70ba11e8be97d20059124800.jpg
Reference image bounding polygons:
vertices {
  x: 80
  y: 50
}
vertices {
  x: 80
  y: 660
}
vertices {
  x: 300
  y: 50
}
vertices {
  x: 430
  y: 660
}

Étape 2 : Rechercher des produits correspondants

Cette interface vous permet d'interroger le catalogue de produits que vous avez créé, en utilisant comme entrée une nouvelle image et en recherchant le produit qui y correspond le mieux.

Comme pour la création d'une image de référence, vous avez la possibilité d'inclure des coordonnées "boundingpoly" pour la recherche d'images correspondantes. Il s'agit d'un cadre englobant identifiant la zone d’intérêt de l’image source pour laquelle vous souhaitez rechercher des correspondances. Par exemple, si votre image source contient à la fois une robe et un porte-monnaie, et que vous ne souhaitez rechercher des correspondances que pour la robe, vous pouvez spécifier les coordonnées de l'image contenant uniquement la robe. Par défaut, si ce paramètre n'est pas renseigné, l'API détermine la plus grande zone d'intérêt et l'interroge automatiquement.

Afin d'obtenir facilement les coordonnées de la zone d'intérêt au sein d'une image, utilisez la fonctionnalité de localisation d'objet de l'API Vision. Pour plus d'informations sur la localisation d'objet, consultez la page Détecter plusieurs objets. Par exemple, vous pouvez interroger de manière explicite l'intégralité d'une image, en spécifiant les coordonnées d'un polygone de sélection englobant l'image entière : [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)].

La requête renvoie une réponse d'API qui inclut le produit dont le score de correspondance est le plus élevé, ainsi que l'image associée. L'image renvoyée est celle présentant la valeur de confiance la plus élevée.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

BASE64_ENCODED_IMAGE : représentation en base64 (chaîne ASCII) de vos données d'image binaires. Cette chaîne doit ressembler à la chaîne suivante :
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
Consultez la section encodage en base64 pour plus d'informations.
PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID : identifiant d'emplacement valide. Les identifiants d'emplacement valides sont : us-west1, us-east1, europe-west1 et asia-east1.
PRODUCT_SET_ID : ID de l'ensemble de produits sur lequel vous souhaitez exécuter l'opération.

Remarque sur les champs :

features.maxResults : nombre maximal de résultats à afficher.
imageContext.productCategories : catégorie de produits dans laquelle effectuer la recherche. Actuellement, vous ne pouvez spécifier qu'une seule catégorie de produits : "homegoods" (articles de maison), "apparel" (vêtements), "toys" (jouets), "packaged goods" (biens de consommation courante) et "general" (général).
imageContext.filter (facultatif) - Expression (ou expressions multiples) de filtrage par clé-valeur pour le libellé de produit. Format : "key=value". Le filtrage des paires clé-valeur peut être lié aux expressions AND ou OR : "color=blue AND style=mens" ou "color=blue OR color=black ". Si vous utilisez l'expression OR, toutes les clés de l'expression doivent être identiques.

Méthode HTTP et URL :

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

Corps JSON de la requête :

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": base64-encoded-image
      },
      "features": [
        {
          "type": "PRODUCT_SEARCH",
          "maxResults": 5
        }
      ],
      "imageContext": {
        "productSearchParams": {
          "productSet": "projects/project-id/locations/location-id/productSets/product-set-id",
          "productCategories": [
               "apparel"
          ],
          "filter": "style = womens"
        }
      }
    }
  ]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/images:annotate"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

Si la requête aboutit, le serveur affiche un code d'état HTTP 200 OK et la réponse au format JSON.

La réponse JSON inclut les deux types de résultats suivants :

productSearchResults : contient une liste de produits correspondants pour l'image entière. Dans l'exemple de réponse, les produits correspondants sont : product_id65, product_id35, product_id34, product_id62, product_id32.
productGroupedResults : contient les coordonnées du cadre de délimitation et les éléments correspondants pour chaque produit identifié dans l'image. Dans la réponse suivante, un seul produit a été identifié, suivi des produits correspondants dans l'exemple d'ensemble de produits : product_id65, product_id35, product_id34, product_id93, product_id62.

Notez que, même s'il existe un chevauchement dans les deux types de résultats, il peut également y avoir des différences (par exemple, product_id32 et product_id93 dans la réponse).

Réponse

{
  "responses": [
    {
      "productSearchResults": {
        "indexTime": "2019-09-04T21:03:35.662099907Z",
        "results": [
          {
            "product": {
              "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id65",
              "displayName": " ",
              "productCategory": "apparel",
              "productLabels": [
                {
                  "key": "style",
                  "value": "women"
                },
                {
                  "key": "category",
                  "value": "dress"
                }
              ]
            },
            "score": 0.38946953,
            "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id65/referenceImages/image65"
          },
          {
            "product": {
              "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id35",
              "displayName": " ",
              "productCategory": "apparel",
              "productLabels": [
                {
                  "key": "style",
                  "value": "women"
                },
                {
                  "key": "category",
                  "value": "dress"
                }
              ]
            },
            "score": 0.3847863,
            "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id35/referenceImages/image35"
          },
          {
            "product": {
              "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id34",
              "displayName": " ",
              "productCategory": "apparel",
              "productLabels": [
                {
                  "key": "style",
                  "value": "women"
                },
                {
                  "key": "category",
                  "value": "dress"
                }
              ]
            },
            "score": 0.33896044,
            "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id34/referenceImages/image34"
          },
          {
            "product": {
              "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id62",
              "displayName": " ",
              "productCategory": "apparel",
              "productLabels": [
                {
                  "key": "style",
                  "value": "women"
                },
                {
                  "key": "category",
                  "value": "dress"
                }
              ]
            },
            "score": 0.32509044,
            "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id62/referenceImages/image62"
          },
          {
            "product": {
              "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id32",
              "displayName": " ",
              "productCategory": "apparel",
              "productLabels": [
                {
                  "key": "style",
                  "value": "women"
                },
                {
                  "key": "category",
                  "value": "dress"
                }
              ]
            },
            "score": 0.3237155,
            "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id32/referenceImages/image32"
          }
        ],
        "productGroupedResults": [
          {
            "boundingPoly": {
              "normalizedVertices": [
                {
                  "x": 0.00458825,
                  "y": 0.11000001
                },
                {
                  "x": 0.988353,
                  "y": 0.11000001
                },
                {
                  "x": 0.988353,
                  "y": 0.9290588
                },
                {
                  "x": 0.00458825,
                  "y": 0.9290588
                }
              ]
            },
            "results": [
              {
                "product": {
                  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id65",
                  "displayName": " ",
                  "productCategory": "apparel",
                  "productLabels": [
                    {
                      "key": "style",
                      "value": "women"
                    },
                    {
                      "key": "category",
                      "value": "dress"
                    }
                  ]
                },
                "score": 0.41785678,
                "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id65/referenceImages/image65"
              },
              {
                "product": {
                  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id35",
                  "displayName": " ",
                  "productCategory": "apparel",
                  "productLabels": [
                    {
                      "key": "style",
                      "value": "women"
                    },
                    {
                      "key": "category",
                      "value": "dress"
                    }
                  ]
                },
                "score": 0.3803885,
                "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id35/referenceImages/image35"
              },
              {
                "product": {
                  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id34",
                  "displayName": " ",
                  "productCategory": "apparel",
                  "productLabels": [
                    {
                      "key": "style",
                      "value": "women"
                    },
                    {
                      "key": "category",
                      "value": "dress"
                    }
                  ]
                },
                "score": 0.36055994,
                "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id34/referenceImages/image34"
              },
              {
                "product": {
                  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id93",
                  "displayName": " ",
                  "productCategory": "apparel",
                  "productLabels": [
                    {
                      "key": "style",
                      "value": "women"
                    },
                    {
                      "key": "category",
                      "value": "shoe"
                    },
                    {
                      "key": "kids",
                      "value": "true"
                    }
                  ]
                },
                "score": 0.33286288,
                "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id93/referenceImages/image93"
              },
              {
                "product": {
                  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id62",
                  "displayName": " ",
                  "productCategory": "apparel",
                  "productLabels": [
                    {
                      "key": "style",
                      "value": "women"
                    },
                    {
                      "key": "category",
                      "value": "dress"
                    }
                  ]
                },
                "score": 0.32263064,
                "image": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id62/referenceImages/image62"
              }
            ],
            "objectAnnotations": [
              {
                "mid": "/m/01d40f",
                "name": "Dress",
                "score": 0.95488
              }
            ]
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"

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

// getSimilarProducts searches for products from a product set similar to products in an image file.
func getSimilarProducts(w io.Writer, projectID string, location string, productSetID string, productCategory string, file string, filter string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewImageAnnotatorClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Open: %w", err)
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewImageFromReader: %w", err)
	}

	ictx := &visionpb.ImageContext{
		ProductSearchParams: &visionpb.ProductSearchParams{
			ProductSet:        fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/productSets/%s", projectID, location, productSetID),
			ProductCategories: []string{productCategory},
			Filter:            filter,
		},
	}

	response, err := c.ProductSearch(ctx, image, ictx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ProductSearch: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Product set index time:\n")
	fmt.Fprintf(w, "seconds: %d\n", response.IndexTime.Seconds)
	fmt.Fprintf(w, "nanos: %d\n", response.IndexTime.Nanos)

	fmt.Fprintf(w, "Search results:\n")
	for _, result := range response.Results {
		fmt.Fprintf(w, "Score(Confidence): %f\n", result.Score)
		fmt.Fprintf(w, "Image name: %s\n", result.Image)

		fmt.Fprintf(w, "Prodcut name: %s\n", result.Product.Name)
		fmt.Fprintf(w, "Product display name: %s\n", result.Product.DisplayName)
		fmt.Fprintf(w, "Product labels: %s\n", result.Product.ProductLabels)
	}

	return nil
}

Java

/**
 * Search similar products to image in local file.
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param productSetId - Id of the product set.
 * @param productCategory - Category of the product.
 * @param filePath - Local file path of the image to be searched
 * @param filter - Condition to be applied on the labels. Example for filter: (color = red OR
 *     color = blue) AND style = kids It will search on all products with the following labels:
 *     color:red AND style:kids color:blue AND style:kids
 * @throws IOException - on I/O errors.
 */
public static void getSimilarProductsFile(
    String projectId,
    String computeRegion,
    String productSetId,
    String productCategory,
    String filePath,
    String filter)
    throws IOException {
  try (ImageAnnotatorClient queryImageClient = ImageAnnotatorClient.create()) {

    // Get the full path of the product set.
    String productSetPath = ProductSetName.format(projectId, computeRegion, productSetId);

    // Read the image as a stream of bytes.
    File imgPath = new File(filePath);
    byte[] content = Files.readAllBytes(imgPath.toPath());

    // Create annotate image request along with product search feature.
    Feature featuresElement = Feature.newBuilder().setType(Type.PRODUCT_SEARCH).build();
    // The input image can be a HTTPS link or Raw image bytes.
    // Example:
    // To use HTTP link replace with below code
    //  ImageSource source = ImageSource.newBuilder().setImageUri(imageUri).build();
    //  Image image = Image.newBuilder().setSource(source).build();
    Image image = Image.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(content)).build();
    ImageContext imageContext =
        ImageContext.newBuilder()
            .setProductSearchParams(
                ProductSearchParams.newBuilder()
                    .setProductSet(productSetPath)
                    .addProductCategories(productCategory)
                    .setFilter(filter))
            .build();

    AnnotateImageRequest annotateImageRequest =
        AnnotateImageRequest.newBuilder()
            .addFeatures(featuresElement)
            .setImage(image)
            .setImageContext(imageContext)
            .build();
    List<AnnotateImageRequest> requests = Arrays.asList(annotateImageRequest);

    // Search products similar to the image.
    BatchAnnotateImagesResponse response = queryImageClient.batchAnnotateImages(requests);

    List<Result> similarProducts =
        response.getResponses(0).getProductSearchResults().getResultsList();
    System.out.println("Similar Products: ");
    for (Result product : similarProducts) {
      System.out.println(String.format("\nProduct name: %s", product.getProduct().getName()));
      System.out.println(
          String.format("Product display name: %s", product.getProduct().getDisplayName()));
      System.out.println(
          String.format("Product description: %s", product.getProduct().getDescription()));
      System.out.println(String.format("Score(Confidence): %s", product.getScore()));
      System.out.println(String.format("Image name: %s", product.getImage()));
    }
  }
}

Node.js

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

async function getSimilarProductsFile() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
   */
  // const projectId = 'nodejs-docs-samples';
  // const location = 'us-west1';
  // const productSetId = 'indexed_product_set_id_for_testing';
  // const productCategory = 'apparel';
  // const filePath = './resources/shoes_1.jpg';
  // const filter = '';
  const productSetPath = productSearchClient.productSetPath(
    projectId,
    location,
    productSetId
  );
  const content = fs.readFileSync(filePath, 'base64');
  const request = {
    // The input image can be a GCS link or HTTPS link or Raw image bytes.
    // Example:
    // To use GCS link replace with below code
    // image: {source: {gcsImageUri: filePath}}
    // To use HTTP link replace with below code
    // image: {source: {imageUri: filePath}}
    image: {content: content},
    features: [{type: 'PRODUCT_SEARCH'}],
    imageContext: {
      productSearchParams: {
        productSet: productSetPath,
        productCategories: [productCategory],
        filter: filter,
      },
    },
  };
  const [response] = await imageAnnotatorClient.batchAnnotateImages({
    requests: [request],
  });
  console.log('Search Image:', filePath);
  const results = response['responses'][0]['productSearchResults']['results'];
  console.log('\nSimilar product information:');
  results.forEach(result => {
    console.log('Product id:', result['product'].name.split('/').pop(-1));
    console.log('Product display name:', result['product'].displayName);
    console.log('Product description:', result['product'].description);
    console.log('Product category:', result['product'].productCategory);
  });
}
getSimilarProductsFile();

Python

from google.cloud import vision

def get_similar_products_file(
    project_id,
    location,
    product_set_id,
    product_category,
    file_path,
    filter,
    max_results,
):
    """Search similar products to image.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        product_set_id: Id of the product set.
        product_category: Category of the product.
        file_path: Local file path of the image to be searched.
        filter: Condition to be applied on the labels.
                Example for filter: (color = red OR color = blue) AND style = kids
                It will search on all products with the following labels:
                color:red AND style:kids
                color:blue AND style:kids
        max_results: The maximum number of results (matches) to return. If omitted, all results are returned.
    """
    # product_search_client is needed only for its helper methods.
    product_search_client = vision.ProductSearchClient()
    image_annotator_client = vision.ImageAnnotatorClient()

    # Read the image as a stream of bytes.
    with open(file_path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()

    # Create annotate image request along with product search feature.
    image = vision.Image(content=content)

    # product search specific parameters
    product_set_path = product_search_client.product_set_path(
        project=project_id, location=location, product_set=product_set_id
    )
    product_search_params = vision.ProductSearchParams(
        product_set=product_set_path,
        product_categories=[product_category],
        filter=filter,
    )
    image_context = vision.ImageContext(product_search_params=product_search_params)

    # Search products similar to the image.
    response = image_annotator_client.product_search(
        image, image_context=image_context, max_results=max_results
    )

    index_time = response.product_search_results.index_time
    print("Product set index time: ")
    print(index_time)

    results = response.product_search_results.results

    print("Search results:")
    for result in results:
        product = result.product

        print(f"Score(Confidence): {result.score}")
        print(f"Image name: {result.image}")

        print(f"Product name: {product.name}")
        print("Product display name: {}".format(product.display_name))
        print(f"Product description: {product.description}\n")
        print(f"Product labels: {product.product_labels}\n")

Langages supplémentaires

Exemple de réponse pour la catégorie "apparel" (vêtements)

Search Image:
  D:/product/final/images-20180618T073733Z-01/images/469355b570ba11e88ff2d20059124800.jpg

Similar product information:
 Product id: 46930b6b
 Product display name: Evening gown
 Product description: Blue evening gown in 1940s style
 Product category: apparel
 style: women
 category: dress
 color: blue

Recherche par thème

L'exemple de recherche suivant inclut un filtre basé sur la couleur des produits.

Requête

Pour effectuer une recherche, exécutez la requête suivante à l'aide de la méthode get_similar_products_file() ou get_similar_products_uri(). Spécifiez en tant qu'arguments l'ID de l'ensemble de produits, le chemin d'accès local au fichier répertoriant les images de produits et le filtre. L'image d'entrée est également présente dans "resources/input/".

Python

python product_search.py get_similar_products_file "12000002" "D:/product/final/images-20180618T073733Z-001/images/469355b570ba11e88ff2d20059124800.jpg" "color=white"

Réponse

Search Image:
  D:/product/final/images-20180618T073733Z-001/images/469355b570ba11e88ff2d20059124800.jpg

Similar product information:
 Product id: p569d4e7a1
 Product display name: Wedding Dress
 Product description: Elegant Wedding Dress for women
 Product category: apparel
 style: women
 category: dress
 color: white

Tutoriel sur la recherche de produits

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Étape 1 : Créer un catalogue de produits

Importation (individuelle) en ligne

1. Créer un ensemble de produits

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2. Créer un produit

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3. Ajouter un produit à un ensemble de produits

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4. Mettre à jour un produit

Ligne de commande

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5. Créer une image de référence pour un produit

REST

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Étape 2 : Rechercher des produits correspondants

REST

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PowerShell

Réponse

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Exemple de réponse pour la catégorie "apparel" (vêtements)

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Créer un produit à l'aide d'un `productId` spécifié