La funzionalità di ricerca dei prodotti è in modalità di manutenzione. Per una maggiore scalabilità e le stesse funzionalità di Product Search, utilizza Vision Warehouse.

Questa pagina è stata tradotta dall'API Cloud Translation.

Tutorial su Product Search

Questo tutorial illustra come creare un set di prodotti contenente un gruppo di prodotti con le relative immagini di riferimento. Il tutorial mostra agli utenti come creare un set di prodotti tramite l'importazione online (singola). Una volta indicizzato il set di prodotti, puoi eseguire query sul set di prodotti utilizzando Product Search dell'API Vision.

In questo tutorial imparerai a:

Creare un set di prodotti tramite importazione online (singola)
Creare un singolo prodotto
Aggiungere un prodotto a un set di prodotti
Aggiornare un prodotto
Creare un'immagine di riferimento
Cercare prodotti simili

Prima di iniziare

Prima di iniziare questo tutorial, assicurati di aver installato le librerie client appropriate, di aver abilitato la fatturazione e l'API per il tuo progetto e di aver configurato correttamente l'autenticazione.

Importa librerie

Per utilizzare la ricerca di prodotti dell'API Vision, importa i seguenti moduli dopo aver scaricato e installato la libreria client:

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Vision API Product Search, consulta Librerie client di Vision API Product Search. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision API Product Search Go.

Per autenticarti a Vision API Product Search, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


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

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision API Product Search per Ruby.

Esecuzione dell'applicazione

Passaggio 1: crea un catalogo dei prodotti

Gli utenti hanno due opzioni per creare un catalogo dei prodotti: tramite l'importazione collettiva con un file CSV, che consente di importare un intero catalogo dei prodotti in un singola chiamata API, oppure tramite l'importazione online, che offre il controllo sui set di prodotti e consente la gestione di una risorsa o una relazione alla volta. Ciò significa principalmente la creazione individuale di set di prodotti, prodotti e immagini di riferimento. L'importazione online ti consente anche di aggiornare in modo incrementale un catalogo di prodotti che hai già creato tramite l'importazione collettiva.

In questo tutorial utilizzerai l'importazione online. Consulta la guida rapida per un esempio di importazione collettiva con un file CSV.

Importazione online (singola)

1. Creare un set di prodotti

Crea un set di prodotti vuoto, ovvero un semplice contenitore per un gruppo di prodotti.

Richiesta

Crea un set di prodotti vuoto e assegnagli il nome "PS_CLOTH-SHOE_070318" eseguendo la seguente richiesta utilizzando il metodo create_product_set(). Passa l'ID set di prodotti e il nome visualizzato come argomenti.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
LOCATION_ID: un identificatore della località valido. Gli identificatori di località validi sono: us-west1, us-east1, europe-west1 e asia-east1.
DISPLAY_NAME: un nome visualizzato a stringa a tua scelta.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "displayName": "display-name"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare l'ID set di prodotti (b6d809615b6dd675, in questo caso) per eseguire altre operazioni sul set di prodotti.

{
  "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}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision API Product Search per Ruby.

Risposta

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. Creare un prodotto

Dopo aver creato un set di prodotti, il passaggio successivo consiste nel creare un prodotto. Crea un prodotto eseguendo la seguente richiesta.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
LOCATION_ID: un identificatore della località valido. Gli identificatori di località validi sono: us-west1, us-east1, europe-west1 e asia-east1.
DISPLAY_NAME: un nome visualizzato a stringa a tua scelta.
PRODUCT_DESCRIPTION: una descrizione di stringa a tua scelta.
product-category: una categoria di prodotto valida. Al momento sono disponibili le seguenti categorie di prodotti: homegoods-v2, apparel-v2, toys-v2, packagedgoods-v1 e general-v1 .
productLabels: una o più coppie chiave-valore associate a un prodotto. Ogni KEY_STRING deve avere un VALUE_STRING associato.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Esempio di corpo della richiesta:

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

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare l'ID prodotto (37b9811d308c4e42, in questo caso) per eseguire altre operazioni sul prodotto.

{
  "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"
    }
  ]
}

Creazione di un prodotto utilizzando un `productId` specificato

Quando crei una risorsa prodotto, hai la possibilità di fornire un ID prodotto specifico con la tua richiesta.

Queste informazioni vengono trasmesse come query all'URL della richiesta (?productId=product-id).

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
LOCATION_ID: un identificatore della località valido. Gli identificatori di località validi sono: us-west1, us-east1, europe-west1 e asia-east1.
PRODUCT_ID: l'ID del prodotto associato a un'immagine di riferimento. Questo ID viene impostato in modo casuale o specificato dall'utente al momento della creazione del prodotto.
DISPLAY_NAME: un nome visualizzato a stringa a tua scelta.
PRODUCT_DESCRIPTION: una descrizione di stringa a tua scelta.
product-category: una categoria di prodotto valida. Al momento sono disponibili le seguenti categorie di prodotti: homegoods-v2, apparel-v2, toys-v2, packagedgoods-v1 e general-v1 .
productLabels: una o più coppie chiave-valore associate a un prodotto. Ogni KEY_STRING deve avere un VALUE_STRING associato.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

URL e corpo della richiesta di esempio:

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"
      }
  ]
}

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare l'ID prodotto impostato (in questo caso product-id-456) per eseguire altre operazioni sul prodotto.

{
  "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'invio di una richiesta con un ID prodotto esistente genera il seguente errore:

{
  "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}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision API Product Search per Ruby.

Risposta

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. Aggiungere un prodotto a un set di prodotti

Dopo aver creato un insieme di prodotti e un prodotto, puoi aggiungere il prodotto all'insieme di prodotti.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
LOCATION_ID: un identificatore della località valido. Gli identificatori di località validi sono: us-west1, us-east1, europe-west1 e asia-east1.
PRODUCT_SET_ID: l'ID per l'insieme di prodotti su cui eseguire l'operazione.
PRODUCT_NAME: il nome completo della risorsa del prodotto. Formato:
- projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/products/PRODUCT_ID

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "product": "product-name"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{}

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.")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision API Product Search per Ruby.

Risposta

Product added to product set.

4. Aggiornare un prodotto

Se devi aggiornare un prodotto o un insieme di prodotti dopo la creazione, puoi utilizzare i nostri metodi di aggiornamento. Questo esempio mostra un aggiornamento del prodotto in cui le etichette sono state modificate:

Riga di comando

Quando invii una richiesta PATCH, tutti i campi precedenti e i relativi valori vengono cancellati tranne il campo PATCH, che è immutabile.productCategory Invia tutti i campi necessari con i valori quando effettui la richiesta di aggiornamento PATCH.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
LOCATION_ID: un identificatore della località valido. Gli identificatori di località validi sono: us-west1, us-east1, europe-west1 e asia-east1.
PRODUCT_ID: l'ID del prodotto associato a un'immagine di riferimento. Questo ID viene impostato in modo casuale o specificato dall'utente al momento della creazione del prodotto.
display-name: un nome visualizzato a stringa a tua scelta. Può essere uguale al nome visualizzato precedente o a un valore aggiornato.
description: una descrizione di stringa a tua scelta. Può essere uguale al nome visualizzato precedente o a un valore aggiornato. Se non ne hai bisogno, ometti il campo e il valore description.
productLabels: una o più coppie chiave-valore associate a un prodotto. Ogni KEY_STRING deve avere un VALUE_STRING associato.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision API Product Search per Ruby.

Risposta

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. Creare l'immagine di riferimento di un prodotto

La creazione di un'immagine di riferimento per un singolo prodotto consente a Product Search dell'API Vision di cercare il prodotto in base a questa immagine dopo l'indicizzazione. Puoi avere più immagini di riferimento in un prodotto, in particolare se vuoi una migliore qualità della corrispondenza.

Puoi aggiungere una nuova immagine di riferimento a un prodotto in qualsiasi momento.

Quando crei un'immagine di riferimento, hai la possibilità di includere le coordinate del poligono delimitante. Un poligono delimitante identifica un'area di interesse nell'immagine di riferimento. Ad esempio, se crei un'immagine di riferimento per un prodotto che è un giacchetto, puoi fornire le coordinate del giacchetto nell'argomento bounding poly e il sistema prenderà in considerazione il giacchetto solo quando cercherà corrispondenze di prodotto. Nota: puoi fornire più poligoni delimitanti al momento dell'indicizzazione, anche se al momento della query l'API supporta solo un poligono delimitante.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
LOCATION_ID: un identificatore della località valido. Gli identificatori di località validi sono: us-west1, us-east1, europe-west1 e asia-east1.
PRODUCT_ID: l'ID del prodotto associato a un'immagine di riferimento. Questo ID viene impostato in modo casuale o specificato dall'utente al momento della creazione del prodotto.
CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: il percorso di un file immagine valido in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno dei privilegi di lettura per il file. Esempio:
- ```
gs://storage-bucket/filename.jpg
```

Nota: il campo boundingPolys è facoltativo. Se non specifichi un riquadro di delimitazione, l'API Cloud Vision tenterà di dedurre le regioni di interesse nell'immagine compatibili con productCategory sul prodotto principale.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "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
        }
      ]
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Dovresti vedere un output simile al seguente. La richiesta di esempio ha specificato un singolo boundingPoly nell'immagine. I vertici del riquadro di delimitazione non sono normalizzati; i valori dei vertici sono i valori effettivi dei pixel e non sono relativi all'immagine originale e scalati da 0 a 1. Questi vertici hanno i seguenti valori: [(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}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision API Product Search per Ruby.

Risposta

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
}

Passaggio 2: cerca i prodotti corrispondenti

Questa interfaccia ti consente di eseguire query sul catalogo dei prodotti che hai creato inserendo una nuova immagine e cercando il prodotto più adatto.

Come per la creazione di un'immagine di riferimento, quando cerchi immagini corrispondenti hai la possibilità di includere le coordinate del poligono di delimitazione. Un poligono delimitato identifica la zona di interesse nell'immagine di origine per cui vuoi trovare corrispondenze. Ad esempio, se l'immagine di origine contiene sia un vestito che una borsa e vuoi trovare corrispondenze solo per il vestito, puoi identificare le coordinate del poligono delimitante per la regione dell'immagine che contiene solo il vestito. Per impostazione predefinita, se non viene specificato alcun poligono delimitante, l'API determina il poligono delimitante più grande e lo esegue automaticamente.

Un modo pratico per ottenere le coordinate del poligono delimitante di un'immagine è utilizzare la localizzazione degli oggetti dell'API Vision. Per ulteriori informazioni sulla localizzazione degli oggetti, consulta Rilevamento di più oggetti. Ad esempio, puoi eseguire una query esplicita su un'immagine completa specificando un poligono di delimitazione dell'intera casella dell'immagine: [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)].

La richiesta restituisce una risposta dell'API che include il prodotto più simile per un'immagine con il punteggio e l'immagine corrispondente. Questa immagine viene restituita utilizzando il valore di affidabilità più elevato.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

BASE64_ENCODED_IMAGE: la rappresentazione base64 (stringa ASCII) dei dati immagine binari. Questa stringa dovrebbe essere simile alla stringa riportata di seguito:
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
Per ulteriori informazioni, consulta l'argomento codifica base64.
PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
LOCATION_ID: un identificatore della località valido. Gli identificatori di località validi sono: us-west1, us-east1, europe-west1 e asia-east1.
PRODUCT_SET_ID: l'ID per l'insieme di prodotti su cui eseguire l'operazione.

Considerazioni specifiche per i campi:

features.maxResults: il numero massimo di risultati da restituire.
imageContext.productCategories: la categoria di prodotto in cui effettuare la ricerca. Al momento puoi specificare una sola categoria di prodotto (articoli per la casa, abbigliamento, giocattoli, confezionati e in generale).
imageContext.filter - (Facoltativo) Un'espressione (o più espressioni) di filtro chiave-valore per l'etichetta del prodotto. Formato: "key=value". Le coppie chiave-valore per i filtri possono essere collegate con espressioni AND o OR: "color=blue AND style=mens" oppure "color=blue OR color=black". Se utilizzi l'espressione OR, tutte le chiavi nell'espressione devono essere uguali.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "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"
        }
      }
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Il JSON di risposta include i seguenti due tipi di risultati:

productSearchResults: contiene un elenco di prodotti corrispondenti per l'intera immagine. Nella risposta di esempio, i prodotti corrispondenti sono: product_id65, product_id35, product_id34, product_id62, product_id32.
productGroupedResults: contiene le coordinate del riquadro di delimitazione e gli elementi corrispondenti per ogni prodotto identificato nell'immagine. Nella seguente risposta è identificato un solo prodotto, seguito dai prodotti corrispondenti nel set di prodotti di esempio: product_id65, product_id35, product_id34, product_id93, product_id62.

Tieni presente che, sebbene esistano sovrapposizioni tra i due tipi di risultati, potrebbero esserci anche differenze (ad es. product_id32 e product_id93 nella risposta).

Risposta

{
  "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")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Product Search dell'API Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Vision API Product Search per Ruby.

Esempio di risposta per abbigliamento

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

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 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

Ricerca con un'etichetta

Il seguente esempio di ricerca include un filtro in base al colore.

Richiesta

Effettua una richiesta di ricerca eseguendo la seguente richiesta con il metodo get_similar_products_file() o get_similar_products_uri(). L'ID set di prodotti, il percorso del file immagine locale e il filtro vengono trasmessi come argomenti. Questa immagine di input è presente anche in "resources/input/".

Python

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

Risposta

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

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 Product category: apparel
 style: women
 category: dress
 color: white

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