Feature

Der Typ der durchzuführenden Google Cloud Vision API-Erkennung und die maximale Anzahl von Ergebnissen, die für diesen Typ zurückgegeben werden sollen. In der Liste features können mehrere Feature-Objekte angegeben werden.

JSON-Darstellung 
{
  "type": enum(Type),
  "maxResults": number,
  "model": string
}
Felder
type

enum(Type)

Funktionstyp

maxResults

number

Maximale Anzahl von Ergebnissen dieses Typs Gilt nicht für TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION oder CROP_HINTS.

model

string

Das für das Feature zu verwendende Modell. Unterstützte Werte: "builtin/stable" (Standardeinstellung, wenn nicht festgelegt) und "builtin/latest".

Typ

Typ der Google Cloud Vision API-Funktion, die extrahiert werden soll.

Enums
TYPE_UNSPECIFIED Nicht angegebener Funktionstyp
FACE_DETECTION Gesichtserkennung ausführen
LANDMARK_DETECTION Sehenswürdigkeiten-Erkennung ausführen
LOGO_DETECTION Logoerkennung ausführen
LABEL_DETECTION Labelerkennung ausführen
TEXT_DETECTION Texterkennung/optische Zeichenerkennung (OCR) ausführen. Die Texterkennung ist für Textbereiche in einem größeren Bild optimiert. Wenn das Bild ein Dokument ist, verwenden Sie stattdessen DOCUMENT_TEXT_DETECTION.
DOCUMENT_TEXT_DETECTION OCR für Dokument mit dicht gesetztem Text ausführen. Hat Vorrang, wenn DOCUMENT_TEXT_DETECTION und TEXT_DETECTION vorhanden sind.
SAFE_SEARCH_DETECTION SafeSearch ausführen, um potenziell unsichere oder unerwünschte Inhalte zu erkennen.
IMAGE_PROPERTIES Eine Reihe von Bildeigenschaften berechnen, z. B. die dominanten Farben des Bildes.
CROP_HINTS Zuschneidehinweise ausführen
WEB_DETECTION Weberkennung ausführen
CUSTOM_LABEL_DETECTION Die benutzerdefinierte Labelerkennung ausführen
OBJECT_LOCALIZATION Führen Sie den Localizer für die Objekterkennung aus.
IMAGE_QUALITY Quality Scorer ausführen.
OBJECT_ATTRIBUTES Berechnet die Attribute der im Bild erkannten Objekte. Es werden vier Objektdomains unterstützt. Wählen Sie über Feature.model (erforderlich) aus: "builtin/apparel", "builtin/car", "builtin/food" oder "builtin/wildlife".
QUALITY_OPTIMIZATION Führen Sie Algorithmen zur Qualitätsoptimierung aus. Es gibt drei Arten von Vorgängen: COMPRESSION, ENHANCEMENT und QUALITY_SCORE. Die Parameter COMPRESSION und ENHANCEMENT sowie die Modellauswahl für QUALITY_SCORE können in imageContext.quality_optimization_params angegeben werden.
BARCODE_DETECTION Barcodeerkennung ausführen
DOCUMENT_PARSING Führen Sie Algorithmen zum Parsen von Dokumenten aus, um strukturierte Daten wie Tabellen und Formulare zu extrahieren. Die Ergebnisse finden Sie unter fullTextAnnotation -> page -> block mit dem Typ TABLE für Tabellen oder KEY_VALUE_PAIR für Schlüssel/Wert-Paare in Formularen.