Vision 用戶端程式庫

本頁說明如何開始使用 Vision API 適用的 Cloud 用戶端程式庫。有了用戶端程式庫，您可以透過支援的語言，更輕鬆地存取Google Cloud API。雖然您可以直接向伺服器發出原始要求來使用Google Cloud API，但用戶端程式庫提供簡化功能，可大幅減少需要編寫的程式碼數量。

如要進一步瞭解 Cloud 用戶端程式庫和舊版 Google API 用戶端程式庫，請參閱「用戶端程式庫說明」。

安裝用戶端程式庫

C++

請參閱「設定 C++ 開發環境」，進一步瞭解這個用戶端程式庫的需求，以及如何安裝依附元件。

C#

如果是使用 Visual Studio 2017 以上版本，請開啟 NuGet 套件管理工具視窗，然後輸入下列內容：

Install-Package Google.Apis

如果是使用 .NET Core 指令列介面工具安裝依附元件，請執行下列指令：

dotnet add package Google.Apis

詳情請參閱「設定 C# 開發環境」。

Go

go get cloud.google.com/go/vision/apiv1

詳情請參閱「設定 Go 開發環境」。

Java

If you are using Maven, add the following to your pom.xml file. For more information about BOMs, see The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.78.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-vision</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

If you are using Gradle, add the following to your dependencies:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vision:3.85.0'

If you are using sbt, add the following to your dependencies:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-vision" % "3.85.0"

If you're using Visual Studio Code or IntelliJ, you can add client libraries to your project using the following IDE plugins:

The plugins provide additional functionality, such as key management for service accounts. Refer to each plugin's documentation for details.

詳情請參閱「設定 Java 開發環境」。

Node.js

npm install @google-cloud/vision

詳情請參閱「設定 Node.js 開發環境」。

PHP

composer require google/apiclient

詳情請參閱「在 Google Cloud 上使用 PHP」。

Python

pip install --upgrade google-cloud-vision

詳情請參閱「設定 Python 開發環境」。

Ruby

gem install google-api-client

詳情請參閱「設定 Ruby 開發環境」。

設定驗證方法

為驗證向 Google Cloud API 發出的呼叫，用戶端程式庫支援應用程式預設憑證 (ADC)；程式庫會在定義的一組位置中尋找憑證，並使用這些憑證驗證向 API 發出的要求。有了 ADC，無需修改應用程式程式碼，就能在各種環境 (例如本機開發環境或正式環境)，為應用程式提供憑證。

在正式環境中，設定 ADC 的方式取決於服務和背景。詳情請參閱「設定應用程式預設憑證」。

在本機開發環境中，您可以使用與 Google 帳戶相關聯的憑證設定 ADC：

Install the Google Cloud CLI. After installation, initialize the Google Cloud CLI by running the following command:
```
gcloud init
```
If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.
If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```
You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

登入畫面會隨即顯示。登入後，您的憑證會儲存在 ADC 使用的本機憑證檔案中。

使用用戶端程式庫

以下範例將說明用戶端程式庫的使用方法。

C++


#include "google/cloud/vision/v1/image_annotator_client.h"
#include <iostream>

int main(int argc, char* argv[]) try {
  auto constexpr kDefaultUri =
      "gs://cloud-samples-data/vision/label/wakeupcat.jpg";
  if (argc > 2) {
    std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " [gcs-uri]\n"
              << "  The gcs-uri must be in gs://... format. It defaults to "
              << kDefaultUri << "\n";
    return 1;
  }
  auto uri = std::string{argc == 2 ? argv[1] : kDefaultUri};

  namespace vision = ::google::cloud::vision_v1;
  auto client =
      vision::ImageAnnotatorClient(vision::MakeImageAnnotatorConnection());

  // Define the image we want to annotate
  google::cloud::vision::v1::Image image;
  image.mutable_source()->set_image_uri(uri);
  // Create a request to annotate this image with Request text annotations for a
  // file stored in GCS.
  google::cloud::vision::v1::AnnotateImageRequest request;
  *request.mutable_image() = std::move(image);
  request.add_features()->set_type(
      google::cloud::vision::v1::Feature::TEXT_DETECTION);

  google::cloud::vision::v1::BatchAnnotateImagesRequest batch_request;
  *batch_request.add_requests() = std::move(request);
  auto batch = client.BatchAnnotateImages(batch_request);
  if (!batch) throw std::move(batch).status();

  // Find the longest annotation and print it
  auto result = std::string{};
  for (auto const& response : batch->responses()) {
    for (auto const& annotation : response.text_annotations()) {
      if (result.size() < annotation.description().size()) {
        result = annotation.description();
      }
    }
  }
  std::cout << "The image contains this text: " << result << "\n";

  return 0;
} catch (google::cloud::Status const& status) {
  std::cerr << "google::cloud::Status thrown: " << status << "\n";
  return 1;
}

Go


// Sample vision-quickstart uses the Google Cloud Vision API to label an image.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Sets the name of the image file to annotate.
	filename := "../testdata/cat.jpg"

	file, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to read file: %v", err)
	}
	defer file.Close()
	image, err := vision.NewImageFromReader(file)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create image: %v", err)
	}

	labels, err := client.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to detect labels: %v", err)
	}

	fmt.Println("Labels:")
	for _, label := range labels {
		fmt.Println(label.Description)
	}
}

Java

// Imports the Google Cloud client library

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.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // 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 vision = ImageAnnotatorClient.create()) {

      // The path to the image file to annotate
      String fileName = "./resources/wakeupcat.jpg";

      // Reads the image file into memory
      Path path = Paths.get(fileName);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString imgBytes = ByteString.copyFrom(data);

      // Builds the image annotation request
      List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();
      Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
      Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build();
      AnnotateImageRequest request =
          AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
      requests.add(request);

      // Performs label detection on the image file
      BatchAnnotateImagesResponse response = vision.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 (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const vision = require('@google-cloud/vision');

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

  // Performs label detection on the image file
  const [result] = await client.labelDetection('./resources/wakeupcat.jpg');
  const labels = result.labelAnnotations;
  console.log('Labels:');
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}
quickstart();

Python


# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision



def run_quickstart() -> vision.EntityAnnotation:
    """Provides a quick start example for Cloud Vision."""

    # Instantiates a client
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    # The URI of the image file to annotate
    file_uri = "gs://cloud-samples-data/vision/label/wakeupcat.jpg"

    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = file_uri

    # Performs label detection on the image file
    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations

    print("Labels:")
    for label in labels:
        print(label.description)

    return labels

其他資源

C++

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C#

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Go

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Java

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Node.js

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PHP

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Python

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Ruby

下方列出與 Ruby 用戶端程式庫相關的其他資源連結：

其他用戶端程式庫

除了上述程式庫外，Java 應用程式還可使用 Spring Cloud Google Cloud。Spring Vision API 可協助您在以 Spring Framework 建構的任何應用程式中使用 Cloud Vision。

如要開始使用，請瞭解如何將 Spring Cloud Vision 新增至應用程式。

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