Logos erkennen

Mit der Logoerkennung können Sie bekannte Produktlogos in einem Bild erkennen.

Hinweis: Die Vision API unterstützt jetzt für alle Features die asynchrone Offline-Batch-Bildannotation. Diese asynchrone Anfrage unterstützt bis zu 2.000 Bilddateien und gibt JSON-Antwortdateien zurück, die in Ihrem Cloud Storage-Bucket gespeichert werden. Weitere Informationen zu diesem Feature finden Sie unter Batch-Bildannotation offline.

Bildnachweis: Robert Scoble (CC BY 2.0, Annotation hinzugefügt)

Anfragen zur Logoerkennung

Projekt in Google Cloud und Authentifizierung einrichten

Wenn Sie noch kein Google Cloud Projekt erstellt haben, tun Sie dies jetzt. Maximieren Sie diesen Abschnitt, um die Anleitung einzublenden.

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Logos in einem lokalen Bild erkennen

Sie können die Vision API für die Erkennung von Features in einer lokalen Bilddatei verwenden.

Senden Sie bei REST-Anfragen den Inhalt der Bilddatei als base64-codierten String im Text Ihrer Anfrage.

Geben Sie für Anfragen mit gcloud und Clientbibliotheken den Pfad zu einem lokalen Bild in Ihrer Anfrage an.

REST

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: die Base64-Darstellung (ASCII-String) der Binärbilddaten. Dieser String sollte in etwa so aussehen:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Weitere Informationen erhalten Sie unter Base64-Codierung.
• PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "type": "LOGO_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch in der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um zu prüfen, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um zu prüfen, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Antwort:

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] for an image that is 100 pixels by 100 pixels. For more information, see the API Reference documentation.

{
  "responses": [
    {
      "logoAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/045c7b",
          "description": "google",
          "score": 0.980325,
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 12,
                "y": 42
              },
              {
                "x": 439,
                "y": 42
              },
              {
                "x": 439,
                "y": 285
              },
              {
                "x": 12,
                "y": 285
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Go in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Go-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// detectLogos gets logos from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLogos(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	annotations, err := client.DetectLogos(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No logos found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Logos:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java in der Vision API-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Java-Referenzdokumentation zur Vision API.

Hinweis: Für Java-Nutzer mit Spring-Framework bietet Spring Cloud Google Cloud eine Möglichkeit zur automatischen Konfiguration der Authentifizierungseinstellungen und Clientobjekte für die Verwendung der Vision API.

import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.EntityAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectLogos {
  public static void detectLogos() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectLogos(filePath);
  }

  // Detects logos in the specified local image.

  public static void detectLogos(String filePath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

    Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.LOGO_DETECTION).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        for (EntityAnnotation annotation : res.getLogoAnnotationsList()) {
          System.out.println(annotation.getDescription());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Node.js in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Node.js-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

// Performs logo detection on the local file
const [result] = await client.logoDetection(fileName);
const logos = result.logoAnnotations;
console.log('Logos:');
logos.forEach(logo => console.log(logo));

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Python in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Python-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def detect_logos(path):
    """Detects logos in the file."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.Image(content=content)

    response = client.logo_detection(image=image)
    logos = response.logo_annotations
    print("Logos:")

    for logo in logos:
        print(logo.description)

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zum Einrichten von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Logos in einem Remote-Bild erkennen

Sie können die Vision API für die Erkennung von Features in einer Remote-Bilddatei verwenden, die sich in Cloud Storage oder im Web befindet. Zum Senden einer Remote-Dateianfrage geben Sie die URL oder den Cloud Storage-URI der Datei im Anfragetext an.

Achtung: Wenn Bilder von HTTP- bzw. HTTPS-URLs abgerufen werden, kann Google nicht gewährleisten, dass die Anfrage abgeschlossen wird. Ihre Anfrage kann fehlschlagen, wenn der angegebene Host die Anfrage ablehnt, z. B. aufgrund von Anfragebeschränkungen oder zur Prävention von DoS-Angriffen, oder wenn Google Anfragen beschränkt, um Missbrauch zu verhindern. Als Best Practice sollten Sie sich für Produktionsanwendungen nicht auf extern gehostete Bilder verlassen.

REST

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: der Pfad zu einer gültigen Bilddatei in einem Cloud Storage-Bucket. Sie müssen zumindest Leseberechtigungen für die Datei haben. Beispiel:
  • gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg

• PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "LOGO_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch in der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um zu prüfen, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um zu prüfen, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Antwort:

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] for an image that is 100 pixels by 100 pixels. For more information, see the API Reference documentation.

{
  "responses": [
    {
      "logoAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/045c7b",
          "description": "google",
          "score": 0.980325,
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 12,
                "y": 42
              },
              {
                "x": 439,
                "y": 42
              },
              {
                "x": 439,
                "y": 285
              },
              {
                "x": 12,
                "y": 285
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Go in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Go-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// detectLogos gets logos from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLogosURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	annotations, err := client.DetectLogos(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No logos found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Logos:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Java-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.EntityAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectLogosGcs {

  public static void detectLogosGcs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
    detectLogosGcs(filePath);
  }

  // Detects logos in the specified remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectLogosGcs(String gcsPath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
    Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.LOGO_DETECTION).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        for (EntityAnnotation annotation : res.getLogoAnnotationsList()) {
          System.out.println(annotation.getDescription());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Node.js in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Node.js-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';

// Performs logo detection on the gcs file
const [result] = await client.logoDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const logos = result.logoAnnotations;
console.log('Logos:');
logos.forEach(logo => console.log(logo));

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Python in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Python-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def detect_logos_uri(uri):
    """Detects logos in the file located in Google Cloud Storage or on the Web."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    response = client.logo_detection(image=image)
    logos = response.logo_annotations
    print("Logos:")

    for logo in logos:
        print(logo.description)

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

gcloud

Verwenden Sie für die Erkennung der Bildattribute den Befehl gcloud ml vision detect-logos, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

gcloud ml vision detect-logos gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Jetzt ausprobieren

Probieren Sie unten die Logoerkennung aus. Sie können das bereits angegebene Bild verwenden (gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg) oder stattdessen ein eigenes Bild angeben. Wählen Sie zum Senden der Anfrage Ausführen aus.



Bildnachweis: Robert Scoble (CC BY 2.0, Annotation hinzugefügt)

Anfragetext:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "LOGO_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg"
        }
      }
    }
  ]
}