זיהוי ישויות ודפים באינטרנט

זיהוי באינטרנט מזהה הפניות באינטרנט לתמונה.

תמונה של קרנבל
קרדיט על התמונה: Quinten de Graaf ב-Unsplash.

קטגוריה תשובות
ישויות באינטרנט
  • ‫entityId: /m/02p7_j8, ‏ score: 1.3225499, ‏ description: קרנבל בריו דה ז'ניירו
  • ‫entityId: /m/06gmr, score: 1.1684971, description: Rio de Janeiro
  • ‫entityId:‏ ‎/m/04cx88, ‏ score: ‏ 1.05945, description: ‏ Brazilian Carnival
...
תמונות עם התאמה מלאה
  • ‫url: ‏https://1000lugaresparair.files.wordpress.com/2017/11/quinten-de-graaf-278848.jpg
  • ‫url: https://freewalkingtourrotterdam.com/wp-content/uploads/2017/07/quinten-de-graaf-278848.jpg
...
תמונות עם התאמה חלקית
  • ‫url: https://www.linnanneito.fi/wp-content/uploads/sambakarnevaali-riossa.jpg
  • ‫url: ‏ https://static.airhelp.com/wp-content/uploads/2019/02/26105557/two-women-in-carnival-costumes.jpg
...
דפים עם תמונות תואמות
  • url: https://travelnoire.com/best-carnival-celebrations-around-the-world/,
    pageTitle: Best \u003cb\u003eCarnival\u003c/b\u003e Celebrations Around The World - Travel Noire,
    fullMatchingImages: [{url: https://travelnoire.com/wp-content/uploads/2019/02/quinten-de-graaf-278848-unsplash.jpg}]
  • ‫url: https://bespokebrazil.com/rio-carnival-2019/,
    pageTitle: Visit \u003cb\u003eRio Carnival 2019\u003c/b\u003e with the Brazil Specialists - Bespoke Brazil,
    partialMatchingImages: [{ url: https://bespoke-brazil-2018-bespokebrazil.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2019/01/Carnival-1.jpg}]
...
תמונות דומות
  • url: https://www.brazilbookers.com/_images/photos/rio-carnival-images/rio-carnival-2016-carnival-date.jpg
  • ‫url: ‏ https://image.redbull.com/rbcom/010/2017-02-08/1331843859949_3/0100/0/1/watch-rio-carnival-2017-live-on-red-bull-tv.jpg
...
תוויות של הניחוש הכי טוב רקדנים בפסטיבל ריו 2019

בקשות לזיהוי אתרים

הגדרת הפרויקט והאימות ב- Google Cloud

זיהוי ישויות באינטרנט באמצעות תמונה מקומית

אתם יכולים להשתמש ב-Vision API כדי לזהות מאפיינים בקובץ תמונה מקומי.

בבקשות REST, שולחים את התוכן של קובץ התמונה כמחרוזת בקידוד base64 בגוף הבקשה.

בבקשות של gcloud וספריות לקוח, מציינים את הנתיב לתמונה מקומית בבקשה.

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫BASE64_ENCODED_IMAGE: ייצוג base64 (מחרוזת ASCII) של נתוני התמונה הבינאריים. המחרוזת הזו צריכה להיראות כמו המחרוזת הבאה:
    • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
    מידע נוסף זמין בנושא קידוד base64.
  • ‫RESULTS_INT: (אופציונלי) ערך של מספר שלם של תוצאות להחזרה. אם משמיטים את השדה "maxResults" ואת הערך שלו, ה-API מחזיר את ערך ברירת המחדל של 10 תוצאות. השדה הזה לא רלוונטי לסוגי התכונות הבאים: TEXT_DETECTION,‏ DOCUMENT_TEXT_DETECTION או CROP_HINTS.
  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

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

גוף בקשת JSON: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "WEB_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

$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

אם הבקשה מצליחה, השרת מחזיר קוד סטטוס 200 OK של HTTP ואת התשובה בפורמט JSON.

תשובה:

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Go API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


// detectWeb gets image properties from the Vision API for an image at the given file path.
func detectWeb(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
	}
	web, err := client.DetectWeb(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Web properties:")
	if len(web.FullMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tFull image matches:")
		for _, full := range web.FullMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", full.Url)
		}
	}
	if len(web.PagesWithMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tPages with this image:")
		for _, page := range web.PagesWithMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", page.Url)
		}
	}
	if len(web.WebEntities) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tEntities:")
		fmt.Fprintln(w, "\t\tEntity\t\tScore\tDescription")
		for _, entity := range web.WebEntities {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%-14s\t%-2.4f\t%s\n", entity.EntityId, entity.Score, entity.Description)
		}
	}
	if len(web.BestGuessLabels) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tBest guess labels:")
		for _, label := range web.BestGuessLabels {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", label.Label)
		}
	}

	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Java במאמר התחלת העבודה עם Vision API באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של Vision API Java.


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.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebEntity;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebImage;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebLabel;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebPage;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectWebDetections {

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

  // Finds references to the specified image on the web.
  public static void detectWebDetections(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(Type.WEB_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;
        }

        // Search the web for usages of the image. You could use these signals later
        // for user input moderation or linking external references.
        // For a full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        WebDetection annotation = res.getWebDetection();
        System.out.println("Entity:Id:Score");
        System.out.println("===============");
        for (WebEntity entity : annotation.getWebEntitiesList()) {
          System.out.println(
              entity.getDescription() + " : " + entity.getEntityId() + " : " + entity.getScore());
        }
        for (WebLabel label : annotation.getBestGuessLabelsList()) {
          System.out.format("%nBest guess label: %s", label.getLabel());
        }
        System.out.println("%nPages with matching images: Score%n==");
        for (WebPage page : annotation.getPagesWithMatchingImagesList()) {
          System.out.println(page.getUrl() + " : " + page.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with partially matching images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.getPartialMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with fully matching images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.getFullMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with visually similar images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.getVisuallySimilarImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


// Imports the Google Cloud client library
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';

// Detect similar images on the web to a local file
const [result] = await client.webDetection(fileName);
const webDetection = result.webDetection;
if (webDetection.fullMatchingImages.length) {
  console.log(
    `Full matches found: ${webDetection.fullMatchingImages.length}`
  );
  webDetection.fullMatchingImages.forEach(image => {
    console.log(`  URL: ${image.url}`);
    console.log(`  Score: ${image.score}`);
  });
}

if (webDetection.partialMatchingImages.length) {
  console.log(
    `Partial matches found: ${webDetection.partialMatchingImages.length}`
  );
  webDetection.partialMatchingImages.forEach(image => {
    console.log(`  URL: ${image.url}`);
    console.log(`  Score: ${image.score}`);
  });
}

if (webDetection.webEntities.length) {
  console.log(`Web entities found: ${webDetection.webEntities.length}`);
  webDetection.webEntities.forEach(webEntity => {
    console.log(`  Description: ${webEntity.description}`);
    console.log(`  Score: ${webEntity.score}`);
  });
}

if (webDetection.bestGuessLabels.length) {
  console.log(
    `Best guess labels found: ${webDetection.bestGuessLabels.length}`
  );
  webDetection.bestGuessLabels.forEach(label => {
    console.log(`  Label: ${label.label}`);
  });
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Python במדריך למתחילים של Vision באמצעות ספריות לקוח. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Vision Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

def detect_web(path):
    """Detects web annotations given an image."""
    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.web_detection(image=image)
    annotations = response.web_detection

    if annotations.best_guess_labels:
        for label in annotations.best_guess_labels:
            print(f"\nBest guess label: {label.label}")

    if annotations.pages_with_matching_images:
        print(
            "\n{} Pages with matching images found:".format(
                len(annotations.pages_with_matching_images)
            )
        )

        for page in annotations.pages_with_matching_images:
            print(f"\n\tPage url   : {page.url}")

            if page.full_matching_images:
                print(
                    "\t{} Full Matches found: ".format(len(page.full_matching_images))
                )

                for image in page.full_matching_images:
                    print(f"\t\tImage url  : {image.url}")

            if page.partial_matching_images:
                print(
                    "\t{} Partial Matches found: ".format(
                        len(page.partial_matching_images)
                    )
                )

                for image in page.partial_matching_images:
                    print(f"\t\tImage url  : {image.url}")

    if annotations.web_entities:
        print("\n{} Web entities found: ".format(len(annotations.web_entities)))

        for entity in annotations.web_entities:
            print(f"\n\tScore      : {entity.score}")
            print(f"\tDescription: {entity.description}")

    if annotations.visually_similar_images:
        print(
            "\n{} visually similar images found:\n".format(
                len(annotations.visually_similar_images)
            )
        )

        for image in annotations.visually_similar_images:
            print(f"\tImage url    : {image.url}")

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

שפות נוספות

C#‎: פעלו לפי הוראות ההגדרה של C# ‎ בדף ספריות הלקוח, ואז עיינו ב מאמרי העזרה של Vision ל-‎ .NET.

‫PHP: פועלים לפי הוראות ההגדרה של PHP בדף של ספריות הלקוח ואז עוברים אל מסמכי העזר של Vision ל-PHP.

‫Ruby: פועלים לפי הוראות ההגדרה של Ruby בדף של ספריות הלקוח ואז עוברים אל מאמרי העזרה של Vision בנושא Ruby.

זיהוי ישויות באינטרנט באמצעות תמונה מרוחקת

אתם יכולים להשתמש ב-Vision API כדי לבצע זיהוי תכונות בקובץ תמונה מרוחק שנמצא ב-Cloud Storage או באינטרנט. כדי לשלוח בקשה לקובץ מרוחק, צריך לציין את כתובת ה-URL או את ה-URI של Cloud Storage של הקובץ בגוף הבקשה.

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: הנתיב לקובץ תמונה תקין בקטגוריה של Cloud Storage. צריכות להיות לכם לפחות הרשאות קריאה לקובץ. לדוגמה: 
    • gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg
  • ‫RESULTS_INT: (אופציונלי) ערך של מספר שלם של תוצאות שיוחזרו. אם משמיטים את השדה "maxResults" ואת הערך שלו, ה-API מחזיר את ערך ברירת המחדל של 10 תוצאות. השדה הזה לא חל על סוגי התכונות הבאים: TEXT_DETECTION,‏ DOCUMENT_TEXT_DETECTION או CROP_HINTS.
  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

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

גוף בקשת JSON: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "WEB_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

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

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

$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

אם הבקשה מצליחה, השרת מחזיר קוד סטטוס 200 OK של HTTP ואת התשובה בפורמט JSON.

תשובה:

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Go במדריך למתחילים של Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Go API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


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

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

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	web, err := client.DetectWeb(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Web properties:")
	if len(web.FullMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tFull image matches:")
		for _, full := range web.FullMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", full.Url)
		}
	}
	if len(web.PagesWithMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tPages with this image:")
		for _, page := range web.PagesWithMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", page.Url)
		}
	}
	if len(web.WebEntities) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tEntities:")
		fmt.Fprintln(w, "\t\tEntity\t\tScore\tDescription")
		for _, entity := range web.WebEntities {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%-14s\t%-2.4f\t%s\n", entity.EntityId, entity.Score, entity.Description)
		}
	}
	if len(web.BestGuessLabels) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tBest guess labels:")
		for _, label := range web.BestGuessLabels {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", label.Label)
		}
	}

	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Java במדריך למתחילים של Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Java API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


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.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectWebDetectionsGcs {

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

  // Detects whether the remote image on Google Cloud Storage has features you would want to
  // moderate.
  public static void detectWebDetectionsGcs(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.WEB_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;
        }

        // Search the web for usages of the image. You could use these signals later
        // for user input moderation or linking external references.
        // For a full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        WebDetection annotation = res.getWebDetection();
        System.out.println("Entity:Id:Score");
        System.out.println("===============");
        for (WebDetection.WebEntity entity : annotation.getWebEntitiesList()) {
          System.out.println(
              entity.getDescription() + " : " + entity.getEntityId() + " : " + entity.getScore());
        }
        for (WebDetection.WebLabel label : annotation.getBestGuessLabelsList()) {
          System.out.format("%nBest guess label: %s", label.getLabel());
        }
        System.out.println("%nPages with matching images: Score%n==");
        for (WebDetection.WebPage page : annotation.getPagesWithMatchingImagesList()) {
          System.out.println(page.getUrl() + " : " + page.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with partially matching images: Score%n==");
        for (WebDetection.WebImage image : annotation.getPartialMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with fully matching images: Score%n==");
        for (WebDetection.WebImage image : annotation.getFullMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with visually similar images: Score%n==");
        for (WebDetection.WebImage image : annotation.getVisuallySimilarImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Node.js במדריך למתחילים של Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


// 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';

// Detect similar images on the web to a remote file
const [result] = await client.webDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const webDetection = result.webDetection;
if (webDetection.fullMatchingImages.length) {
  console.log(
    `Full matches found: ${webDetection.fullMatchingImages.length}`
  );
  webDetection.fullMatchingImages.forEach(image => {
    console.log(`  URL: ${image.url}`);
    console.log(`  Score: ${image.score}`);
  });
}

if (webDetection.partialMatchingImages.length) {
  console.log(
    `Partial matches found: ${webDetection.partialMatchingImages.length}`
  );
  webDetection.partialMatchingImages.forEach(image => {
    console.log(`  URL: ${image.url}`);
    console.log(`  Score: ${image.score}`);
  });
}

if (webDetection.webEntities.length) {
  console.log(`Web entities found: ${webDetection.webEntities.length}`);
  webDetection.webEntities.forEach(webEntity => {
    console.log(`  Description: ${webEntity.description}`);
    console.log(`  Score: ${webEntity.score}`);
  });
}

if (webDetection.bestGuessLabels.length) {
  console.log(
    `Best guess labels found: ${webDetection.bestGuessLabels.length}`
  );
  webDetection.bestGuessLabels.forEach(label => {
    console.log(`  Label: ${label.label}`);
  });
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

def detect_web_uri(uri):
    """Detects web annotations in the file located in Google Cloud Storage."""
    from google.cloud import vision

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

    response = client.web_detection(image=image)
    annotations = response.web_detection

    if annotations.best_guess_labels:
        for label in annotations.best_guess_labels:
            print(f"\nBest guess label: {label.label}")

    if annotations.pages_with_matching_images:
        print(
            "\n{} Pages with matching images found:".format(
                len(annotations.pages_with_matching_images)
            )
        )

        for page in annotations.pages_with_matching_images:
            print(f"\n\tPage url   : {page.url}")

            if page.full_matching_images:
                print(
                    "\t{} Full Matches found: ".format(len(page.full_matching_images))
                )

                for image in page.full_matching_images:
                    print(f"\t\tImage url  : {image.url}")

            if page.partial_matching_images:
                print(
                    "\t{} Partial Matches found: ".format(
                        len(page.partial_matching_images)
                    )
                )

                for image in page.partial_matching_images:
                    print(f"\t\tImage url  : {image.url}")

    if annotations.web_entities:
        print("\n{} Web entities found: ".format(len(annotations.web_entities)))

        for entity in annotations.web_entities:
            print(f"\n\tScore      : {entity.score}")
            print(f"\tDescription: {entity.description}")

    if annotations.visually_similar_images:
        print(
            "\n{} visually similar images found:\n".format(
                len(annotations.visually_similar_images)
            )
        )

        for image in annotations.visually_similar_images:
            print(f"\tImage url    : {image.url}")

    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

כדי לבצע זיהוי באינטרנט, משתמשים בפקודה gcloud ml vision detect-web, כמו בדוגמה הבאה:

gcloud ml vision detect-web gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg

שפות נוספות

‫C#‎: צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של C# ‎ בדף של ספריות הלקוח ואז לעבור אל מאמרי העזרה של Vision בנושא ‎ .NET.

PHP: פעלו לפי הוראות ההגדרה של PHP בדף ספריות הלקוח ואז עיינו ב מאמרי העזרה של Vision ל-PHP.

‫Ruby: פועלים לפי הוראות ההגדרה של Ruby בדף של ספריות הלקוח ואז עוברים אל מאמרי העזרה של Vision בנושא Ruby.

אני רוצה לנסות

אפשר לנסות את זיהוי ישויות באינטרנט כאן למטה. אפשר להשתמש בתמונה שכבר צוינה (gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg) או לציין תמונה משלכם במקומה. לוחצים על Execute (הפעלה) כדי לשלוח את הבקשה.

תמונה של קרנבל
קרדיט על התמונה: Quinten de Graaf ב-Unsplash.

גוף הבקשה:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "WEB_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg"
        }
      }
    }
  ]
}

פותחים את Google APIs Explorer ושולחים את הבקשה

  1. כדי לפתוח את Google APIs Explorer, לוחצים על Try it!‎.

  2. זה שינוי אופציונלי. משנים את גוף הבקשה הקיים.

  3. כדי לשלוח את הבקשה, לוחצים על Execute (ביצוע).