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Instructivo sobre Product Search

En este instructivo, se explica cómo crear un conjunto de productos que contenga un grupo de productos con imágenes de referencia. Aquí se muestra a los usuarios cómo crear un conjunto de productos mediante la importación en línea (individual). Después de indexar el conjunto de productos, puedes consultarlo con la API de Cloud Vision Product Search.

En este instructivo aprenderás a realizar las siguientes tareas:

  1. Crear un conjunto de productos a través de la importación en línea (individual)
  2. Crear un producto individual
  3. Agregar un producto a un conjunto de productos
  4. Actualiza un producto
  5. Crear una imagen de referencia
  6. Buscar productos similares

Antes de comenzar

Antes de comenzar este instructivo, asegúrate de que tienes instaladas las bibliotecas cliente correspondientes, de que habilitaste la facturación y la API para tu proyecto y de que configuraste la autenticación de forma adecuada.

Importa las bibliotecas

Para usar Product Search de la API de Vision, importa los siguientes módulos después de descargar y, luego, instala la biblioteca cliente:

Comienza a usarlo


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	visionpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/vision/v1"
)

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.ProductSearchClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ReferenceImage;

Node.js

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

Python

from google.cloud import vision

Ejecuta la aplicación

Paso 1: Crea un catálogo de productos

Los usuarios tienen dos formas de crear un catálogo de productos, ya sea mediante una importación por lotes con un archivo CSV, el cual permite que se importe un catálogo en una sola llamada a la API, o a través de una importación en línea, que te ofrece control sobre tus conjuntos de productos y te permite administrar un recurso o relación a la vez. Esto significa, principalmente, la creación individual de conjuntos de productos, imágenes de referencia y productos en sí. La importación en línea también te permite actualizar de manera gradual un catálogo de productos que ya hayas creado a través de la importación en lotes.

En este instructivo usarás la importación en línea. Consulta la Guía de inicio rápido para ver un ejemplo de cómo importar por lotes con un CSV.

Importación en línea (individual)

1. Crea un conjunto de productos

Crea un conjunto de productos vacío que sea un contenedor simple para un grupo de productos.

Solicitud

Crea un conjunto de productos vacío y llámalo “PS_CLOTH-SHOE_070318”. Para ello, ejecuta la siguiente solicitud con el método create_product_set(). Pasa el nombre visible y el ID del conjunto de productos como argumentos.

LÍNEA DE CMD Y REST

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

  • project-id: El ID de tu proyecto de GCP
  • location-id: Un identificador de ubicación válido. Los identificadores de ubicación válidos son: us-west1, us-east1, europe-west1 y asia-east1
  • display-name: El nombre visible de la string que elijas

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "displayName": "display-name"
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/productSets

PowerShell

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puede usar el ID del conjunto de productos (b6d809615b6dd675, en este caso) para realizar otras operaciones en el conjunto.

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

Comienza a usarlo


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	visionpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/vision/v1"
)

// 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: %v", 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: %v", 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 = ProductSearchClient.formatLocationName(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('Product set name: {}'.format(response.name))

Respuesta

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. Crea un producto

Una vez que se creó un conjunto de productos, el paso siguiente es crear un producto. Ejecuta la siguiente solicitud para crear un producto.

LÍNEA DE CMD Y REST

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

  • project-id: El ID de tu proyecto de GCP
  • location-id: Un identificador de ubicación válido. Los identificadores de ubicación válidos son: us-west1, us-east1, europe-west1 y asia-east1
  • display-name: El nombre visible de la string que elijas
  • product-description: Una descripción de string que elijas
  • product-category: Una categoría de producto válida. Por el momento, están disponibles las siguientes categorías de producto: homegoods-v2, apparel-v2, toys-v2, packagedgoods-v1 y general-v1
  • productLabels: Uno o más pares clave-valor asociados con un producto. Cada key-string debe tener un value-string asociado

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/products

PowerShell

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

Ejemplo de cuerpo de la solicitud:

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

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

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el ID del producto (37b9811d308c4e42, en este caso) para realizar otras operaciones en el producto.

{
  "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"
    }
  ]
}

Comienza a usarlo


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	visionpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/vision/v1"
)

// 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: %v", 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: %v", 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 = ProductSearchClient.formatLocationName(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('Product name: {}'.format(response.name))

Respuesta

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. Agrega un producto a un conjunto de productos

Después de crear un producto y un conjunto de productos, puedes agregar el producto al conjunto.

LÍNEA DE CMD Y REST

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

  • project-id: El ID de tu proyecto de GCP
  • location-id: Un identificador de ubicación válido. Los identificadores de ubicación válidos son: us-west1, us-east1, europe-west1 y asia-east1.
  • product-set-id: Es el ID del conjunto de productos en el que deseas ejecutar la operación.
  • product-name: Es el nombre completo del recurso del producto. Formato:
    • projects/project-id/locations/location-id/products/product-id

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "product": "product-name"
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-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

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{}

Comienza a usarlo


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	visionpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/vision/v1"
)

// 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: %v", 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: %v", 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 =
        ProductSearchClient.formatProductSetName(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.')

Respuesta

Product added to product set.

4. Actualiza un producto

Si necesitas actualizar un producto o un conjunto de ellos después de haberlo creado, puedes usar nuestros métodos de actualización. En este ejemplo se muestra una actualización del producto donde se cambian las etiquetas:

Línea de comandos

Para actualizar un producto, envía una solicitud PATCH al siguiente URI.
  • Reemplaza project-id por el ID del proyecto de Google Cloud.
  • Reemplaza location-id por un identificador de ubicación válido. Los identificadores de ubicación válidos son: us-west1, us-east1, europe-west1 y asia-east1.
  • Reemplaza product-id por el ID del producto que deseas actualizar.
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/products/product-id -d "{
   'updateMask': { 'paths': ['display_name'] },
   'product': { 'display_name': 'new-display-name' }
}"

Comienza a usarlo


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	visionpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/vision/v1"
	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: %v", 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: %v", 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 =
        ProductSearchClient.formatProductName(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('Product name: {}'.format(updated_product.name))
    print('Updated product labels: {}'.format(product.product_labels))

Respuesta

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. Crea una imagen de referencia de un producto

Crear una imagen de referencia para un producto individual le permite a la API de Vision Product Search buscar el producto a partir de esta imagen una vez que se haya indexado. Puedes tener varias imágenes de referencia en un producto, en especial si deseas una mejor calidad de coincidencia.

Puedes agregar imágenes de referencia nuevas a un producto en cualquier momento.

Cuando creas una imagen de referencia tienes la opción de incluir coordenadas límite poligonales. Un polígono de límite identifica un área de interés en la imagen de referencia. Por ejemplo, si creas una imagen de referencia de un producto que es una chaqueta, puedes proporcionar las coordenadas para la chaqueta en un argumento de polígono de límite y el sistema solo considerará la chaqueta cuando busque coincidencias de producto. Nota: En el momento de la indexación puedes proporcionar varios polígonos de límite, sin embargo, en el momento de la consulta la API admite solo uno.

Una forma conveniente de obtener las coordenadas límite poligonales para una imagen es usar la localización de objetos de la API de Vision. Para obtener más información sobre la localización de objetos, consulta Detecta varios objetos.

LÍNEA DE CMD Y REST

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

  • project-id: El ID de tu proyecto de GCP
  • location-id: Un identificador de ubicación válido. Los identificadores de ubicación válidos son los siguientes: us-west1, us-east1, europe-west1 y asia-east1
  • product-id: El ID del producto asociado con una imagen de referencia. Este ID se establece de forma aleatoria, o el usuario lo especifica cuando crea el producto
  • cloud-storage-image-uri: La ruta a un archivo de imagen válido en un depósito de Cloud Storage. Como mínimo, debes tener privilegios de lectura en el archivo. Ejemplo: 
    • gs://storage-bucket/filename.jpg

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-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

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

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

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


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

Comienza a usarlo


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	visionpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/vision/v1"
)

// 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: %v", 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: %v", 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 =
        ProductSearchClient.formatProductName(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('Reference image name: {}'.format(image.name))
    print('Reference image uri: {}'.format(image.uri))

Respuesta

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
}

Paso 2: Busca productos que coincidan

Esta interfaz te permite consultar el catálogo de productos que creaste cuando tomas una imagen nueva como entrada y buscas el mejor producto que coincide.

Como en la creación de imágenes de referencia, cuando buscas imágenes que coinciden tienes la opción de incluir coordenadas límite poligonales. Un polígono de límite identifica un área de interés en la imagen de origen para la que deseas encontrar coincidencias. Por ejemplo, si tu imagen de origen contiene un vestido y un bolso y solo quieres encontrar coincidencias del vestido, puedes identificar las coordenadas límite poligonales para la región de la imagen que contiene el vestido. De forma predeterminada, si no se especifica ningún polígono de límite, la API determina el polígono de límite más grande y lo consulta de manera automática.

Una forma conveniente de obtener las coordenadas límite poligonales para una imagen es usar la localización de objetos de la API de Vision. Para obtener más información sobre la localización de objetos, consulta Detecta varios objetos. Por ejemplo, puedes hacer una consulta explícita a una imagen completa si especificas un polígono de límite del cuadro de la imagen: [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)].

La solicitud muestra una respuesta de API que incluye el mejor producto que coincide para una imagen con la puntuación y la imagen. Esta imagen se muestra con el valor de confianza más alto.

LÍNEA DE CMD Y REST

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

  • base64-encoded-image: Es la representación en base64 (string ASCII) de los datos de la imagen binaria. Esta string debería ser similar a la siguiente:
    • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
    Visita Codificación en base64 para obtener más información.
  • project-id: Es el ID de tu proyecto de GCP.
  • location-id: Un identificador de ubicación válido. Los identificadores de ubicación válidos son: us-west1, us-east1, europe-west1 y asia-east1.
  • product-set-id: Es el ID del conjunto de productos en el que deseas ejecutar la operación.

Consideraciones específicas del campo:

  • features.maxResults: Es la cantidad máxima de resultados que se mostrarán.
  • imageContext.productCategories: Es la categoría de producto en la que se debe buscar. Por el momento, solo puedes especificar una categoría de producto (artículos para el hogar, indumentaria, juguetes, productos envasados y artículos en general).
  • imageContext.filter: Es una expresión de filtrado de clave-valor (o varias expresiones) para la etiqueta del producto. Formato: “key=value”. Los pares clave-valor de filtrado se pueden vincular con expresiones OR o AND: “color=blue AND style=mens” o “color=blue OR color=black”. Si se usa la expresión OR, todas las claves de la expresión deben ser iguales.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "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"
        }
      }
    }
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

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

PowerShell

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

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

El JSON de respuesta incluye los siguientes dos tipos de resultados:

  • productSearchResults: Contiene una lista de productos coincidentes para toda la imagen. En la respuesta de muestra, los productos que coinciden son estos: product_id65, product_id35, product_id34, product_id62 y product_id32.
  • productGroupedResults: Contiene coordenadas de cuadro de límite y elementos coincidentes para cada producto identificado en la imagen. En la siguiente respuesta, solo se identificó un producto, seguido de productos coincidentes en el conjunto de productos de muestra: product_id65, product_id35, product_id34, product_id93 y product_id62.

Ten en cuenta que, si bien hay una superposición en los dos tipos de resultados, también puede haber diferencias (por ejemplo, product_id32 y product_id93 en la respuesta).

Comienza a usarlo


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

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	visionpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/vision/v1"
)

// 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: %v", err)
	}
	defer c.Close()

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

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewImageFromReader: %v", 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: %v", 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 =
        ProductSearchClient.formatProductSetName(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):
    """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
    """
    # 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)

    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('Score(Confidence): {}'.format(result.score))
        print('Image name: {}'.format(result.image))

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

Ejemplo de respuesta de vestimenta

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

Resultado de la búsqueda de imágenes

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

Busca con etiquetas

El siguiente ejemplo de búsqueda incluye un filtro por color.

Solicitud

Realiza una solicitud de búsqueda mediante la ejecución de la siguiente solicitud con el método get_similar_products_file() o get_similar_products_uri(). El ID del conjunto de productos, la ruta de acceso del archivo de imagen local y el filtro se pasan como argumentos. Esta imagen de entrada también se encuentra en “resources/input/”.

Python

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

Respuesta

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

Resultado 2 de la búsqueda de imágenes

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