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Crea y actualiza un almacén de imágenes

En un almacén de imágenes, puedes almacenar y administrar tus imágenes, así como las anotaciones en ellas.

Crea un almacén de imágenes

Primero, debes crear un corpus.

LÍNEA DE REST Y CMD

Crea un recurso de corpus en el proyecto determinado con la opción de especificar el nombre visible y la descripción de Corpus.

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

REGIONALIZED_ENDPOINT: El extremo puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Obtén más información sobre los extremos regionalizados.
PROJECT_NUMBER: Tu Google Cloud número de proyecto.
LOCATION_ID: La región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
DISPLAY_NAME: Es el nombre visible del almacén.
WAREHOUSE_DESCRIPTION: Es la descripción del almacén (corpus).

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
  "type": "IMAGE",
  "search_capability_setting": {
    "search_capabilities": {
      "type": "EMBEDDING_SEARCH"
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora"

PowerShell

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

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

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora" | Select-Object -Expand Content

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

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/warehouseoperations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateCorpusMetadata"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Corpus",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID",
    "displayName": "DISPLAY_NAME",
    "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
    "type": "IMAGE",
    "search_capability_setting": {
      "search_capabilities": {
        "type": "EMBEDDING_SEARCH"
      }
    }
  }
}

Crear esquema de datos

Si deseas importar anotaciones, debes crear un esquema de datos correspondiente antes de llamar a la API de Import.

LÍNEA DE REST Y CMD

En este ejemplo, se muestra cómo crear un esquema de datos en un corpus existente.

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

REGIONALIZED_ENDPOINT: El extremo puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Obtén más información sobre los extremos regionalizados.
PROJECT_NUMBER: Tu Google Cloud número de proyecto.
LOCATION_ID: La región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
CORPUS_ID: Es el ID de tu corpus de destino.
DATASCHEMA_KEY: Esta clave debe coincidir con la clave de una anotación especificada por el usuario y ser única dentro de un corpus. Por ejemplo, data-key.
ANNOTATION_DATA_TYPE: Es el tipo de datos de la anotación. Los valores disponibles son los siguientes:
- DATA_TYPE_UNSPECIFIED
- INTEGER
- FLOAT
- STRING
- DATETIME
- GEO_COORDINATE
- PROTO_ANY
- BOOLEAN
Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API.
ANNOTATION_GRANULARITY: Es el nivel de detalle de las anotaciones de este dataSchema. Los valores disponibles son los siguientes:
- GRANULARITY_UNSPECIFIED: Nivel de detalle no especificado.
- GRANULARITY_ASSET_LEVEL: Nivel de detalle a nivel del activo (las anotaciones no deben contener información de partición temporal para el activo multimedia).
- GRANULARITY_PARTITION_LEVEL: Nivel de detalle a nivel de la partición (las anotaciones deben contener información de partición temporal para el activo multimedia).
SEARCH_STRATEGY: Uno de los valores de enumeración disponibles. Son los tipos de estrategias de búsqueda que se aplicarán a la clave de anotación. Los valores disponibles son los siguientes:
- NO_SEARCH
- EXACT_SEARCH
- SMART_SEARCH

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "key": "DATASCHEMA_KEY",
  "schema_details": {
    "type": "ANNOTATION_DATA_TYPE",
    "granularity": "ANNOTATION_GRANULARITY",
    "search_strategy": {
      "search_strategy_type": "SEARCH_STRATEGY"
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas" | Select-Object -Expand Content

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

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "data-key",
  "schemaDetails": {
    "type": "BOOLEAN",
    "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "search_strategy_type": "EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

Cómo importar recursos a un corpus de imágenes

Importa recursos (y, de forma opcional, anotaciones) a un corpus existente en el proyecto determinado.

El archivo de Cloud Storage para la solicitud de ImportAsset debe estar en formato JSONL. En el archivo, cada línea corresponde a un activo y se convertirá en un proto InputImageAsset. Por ejemplo:

{"gcsUri":"gs://test/test1.png","assetId":"asset1","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"cat"}}]}
{"gcsUri":"gs://test/test2.png","assetId":"asset2","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"dog"}}]}
{"gcsUri":"gs://test/test3.png","assetId":"asset3","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"rabbit"}}]}

LÍNEA DE REST Y CMD

En este ejemplo, se muestra cómo importar recursos (y, de manera opcional, anotaciones) a un recurso de corpus en el proyecto determinado.

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

REGIONALIZED_ENDPOINT: El extremo puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Obtén más información sobre los extremos regionalizados.
PROJECT_NUMBER: Tu Google Cloud número de proyecto.
LOCATION_ID: La región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
CORPUS_ID: Es el ID de tu corpus de destino.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "parent": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID,
  "assets_gcs_uri": GCS_URI
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import" | Select-Object -Expand Content

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

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/operations/OPERATION_ID",
}

Analiza los recursos del corpus

Para prepararte para la búsqueda de imágenes, debes ejecutar AnalyzeCorpus para generar los indicadores de incorporación a partir de las imágenes.

LÍNEA DE REST Y CMD

En este ejemplo, se muestra cómo realizar AnalyzeCorpus en un recurso de corpus.

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

REGIONALIZED_ENDPOINT: El extremo puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Obtén más información sobre los extremos regionalizados.
PROJECT_NUMBER: Tu Google Cloud número de proyecto.
LOCATION_ID: La región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
CORPUS_ID: Es el ID de tu corpus de destino.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze" | Select-Object -Expand Content

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

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/operations/OPERATION_ID",
}

Crea un índice

LÍNEA DE REST Y CMD

En este ejemplo, se muestra cómo crear un índice en un recurso de corpus.

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

REGIONALIZED_ENDPOINT: El extremo puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Obtén más información sobre los extremos regionalizados.
PROJECT_NUMBER: Tu Google Cloud número de proyecto.
LOCATION_ID: La región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
CORPUS_ID: Es el ID de tu corpus de destino.
INDEX_ID: (Opcional) Es un valor proporcionado por el usuario para el ID del índice. En esta solicitud, el valor se agrega a la URL de la solicitud de la siguiente forma:
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/indexes?index_id=INDEX_ID

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "INDEX_DESCRIPTION",
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes" | Select-Object -Expand Content

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

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexMetadata"
  }
}

Crea un extremo de índice

LÍNEA DE REST Y CMD

En este ejemplo, se muestra cómo crear un extremo de índice.

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

REGIONALIZED_ENDPOINT: El extremo puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Obtén más información sobre los extremos regionalizados.
PROJECT_NUMBER: Tu Google Cloud número de proyecto.
LOCATION_ID: La región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
INDEX_ENDPOINT_ID: (Opcional) Es un valor proporcionado por el usuario para el ID del extremo de índice. En esta solicitud, el valor se agrega a la URL de la solicitud de la siguiente forma:
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints?index_endpoint_id=INDEX_ENDPOINT_ID

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "DESCRIPTION",
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints" | Select-Object -Expand Content

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

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexEndpointMetadata"
  }
}

Implementa el índice en el extremo de índice

LÍNEA DE REST Y CMD

En este ejemplo, se muestra cómo implementar un índice en un recurso de extremo de índice.

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

REGIONALIZED_ENDPOINT: El extremo puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Obtén más información sobre los extremos regionalizados.
PROJECT_NUMBER: Tu Google Cloud número de proyecto.
LOCATION_ID: La región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
INDEX_ENDPOINT_ID: Es el ID del extremo del índice de destino.
CORPUS_ID: Es el ID de tu corpus de destino.
INDEX_ID: Es el ID de tu índice de destino.

Método HTTP y URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "deployedIndex": {
    "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex" | Select-Object -Expand Content

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

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.DeployIndexMetadata",
    "deployedIndex": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

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Crear esquema de datos

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Cómo importar recursos a un corpus de imágenes

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Analiza los recursos del corpus

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curl

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Crea un índice

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curl

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Crea un extremo de índice

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curl

PowerShell

Implementa el índice en el extremo de índice

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curl

PowerShell

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