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Detectar varios objetos

La API Vision puede detectar y extraer varios objetos de una imagen con localización de objetos.

La localización de objetos identifica varios objetos en una imagen y proporciona una LocalizedObjectAnnotation para cada objeto de la imagen. Cada LocalizedObjectAnnotation identifica información sobre el objeto, su posición y los límites rectangulares de la región de la imagen que lo contiene.

La localización de objetos identifica tanto los objetos significativos como los menos destacados de una imagen.

La información de los objetos solo se devuelve en inglés. Cloud Translation puede traducir etiquetas del inglés a varios idiomas.

Imagen con cuadros delimitadores — *Crédito de la imagen:* Bogdan Dada en Unsplash (*se han añadido anotaciones*).

Por ejemplo, la API devuelve la siguiente información y los datos de ubicación de los objetos de la imagen anterior:

Nombre	mid	Puntuación	Límites
Rueda de bicicleta	/m/01bqk0	0,89648587	(0,32076266; 0,78941387), (0,43812272; 0,78941387), (0,43812272; 0,97331065), (0,32076266; 0,97331065)
Bicicleta	/m/0199g	0,886761	(0,312, 0,6616471), (0,638353, 0,6616471), (0,638353, 0,9705882), (0,312, 0,9705882)
Rueda de bicicleta	/m/01bqk0	0,6345275	(0,5125398, 0,760708), (0,6256646, 0,760708), (0,6256646, 0,94601655), (0,5125398, 0,94601655)
Marco de fotos	/m/06z37_	0,6207608	(0,79177403, 0,16160682), (0,97047985, 0,16160682), (0,97047985, 0,31348917), (0,79177403, 0,31348917)
Neumático	/m/0h9mv	0,55886006	(0,32076266, 0,78941387), (0,43812272, 0,78941387), (0,43812272, 0,97331065), (0,32076266, 0,97331065)
Puerta	/m/02dgv	0,5160098	(0,77569866, 0,37104446), (0,9412425, 0,37104446), (0,9412425, 0,81507325), (0,77569866, 0,81507325)

mid contiene un identificador generado por una máquina (MID) que corresponde a una entrada del gráfico de conocimiento de Google de una discográfica. Para obtener información sobre cómo inspeccionar los valores mid, consulta la documentación de la API Search de gráfico de conocimiento de Google.

Pruébalo

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Solicitudes de localización de objetos

Configurar el Google Cloud proyecto y la autenticación

Si no has creado un Google Cloud proyecto, hazlo ahora. Despliega esta sección para ver las instrucciones.

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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.

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.

Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

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.

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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.

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Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Detectar objetos en una imagen local

Puedes usar la API Vision para detectar rasgos en un archivo de imagen local.

En el caso de las solicitudes REST, envíe el contenido del archivo de imagen como una cadena codificada en Base64 en el cuerpo de la solicitud.

En el caso de las solicitudes de gcloud y de bibliotecas de cliente, especifica la ruta a una imagen local en tu solicitud.

Nota: Esta función devuelve resultados con normalizedVertices [0,1] y no valores de píxeles reales (vertices).

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

BASE64_ENCODED_IMAGE: representación en base64 (cadena ASCII) de los datos de imagen binarios. Esta cadena debe ser similar a la siguiente:
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
Consulta el tema sobre la codificación en base64 para obtener más información.
RESULTS_INT: (Opcional) Valor entero de los resultados que se van a devolver. Si omite el campo "maxResults" y su valor, la API devolverá el valor predeterminado de 10 resultados. Este campo no se aplica a los siguientes tipos de elemento: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
PROJECT_ID: tu ID de proyecto Google Cloud .

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar la cuenta activa, ejecuta el comando 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 "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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa, ejecuta el comando 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"; "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

Si la solicitud se realiza de forma correcta, el servidor devuelve un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Respuesta:

Respuesta

{
  "responses": [
    {
      "localizedObjectAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.89648587,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0199g",
          "name": "Bicycle",
          "score": 0.886761,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.9705882
              },
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.9705882
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.6345275,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.94601655
              },
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.94601655
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/06z37_",
          "name": "Picture frame",
          "score": 0.6207608,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.31348917
              },
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.31348917
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0h9mv",
          "name": "Tire",
          "score": 0.55886006,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/02dgv",
          "name": "Door",
          "score": 0.5160098,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.81507325
              },
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.81507325
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las Go instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de Vision.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.


// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjects(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.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Java que se indican en la guía de inicio rápido de la API Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Vision en Java.

/**
 * Detects localized objects in the specified local image.
 *
 * @param filePath The path to the file to perform localized object detection on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjects(String filePath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

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

  Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .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()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las Node.js instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vision.

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = `/path/to/localImage.png`;
const request = {
  image: {content: fs.readFileSync(fileName)},
};

const [result] = await client.objectLocalization(request);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const vertices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  vertices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las Python instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vision.

def localize_objects(path):
    """Localize objects in the local image.

    Args:
    path: The path to the local 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)

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para .NET.

PHP Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para Ruby.

Detectar objetos en una imagen remota

Puede usar la API Vision para detectar características en un archivo de imagen remoto que se encuentre en Cloud Storage o en la Web. Para enviar una solicitud de archivo remoto, especifica la URL web o el URI de Cloud Storage del archivo en el cuerpo de la solicitud.

Nota: Esta función devuelve resultados con normalizedVertices [0,1] y no valores de píxeles reales (vertices).

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: la ruta a un archivo de imagen válido en un segmento de Cloud Storage. Debe tener al menos privilegios de lectura en el archivo. Ejemplo:
- ```
https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png
```
RESULTS_INT: (Opcional) Valor entero de los resultados que se van a devolver. Si omite el campo "maxResults" y su valor, la API devolverá el valor predeterminado de 10 resultados. Este campo no se aplica a los siguientes tipos de elemento: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
PROJECT_ID: tu ID de proyecto Google Cloud .

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION"
        },
      ]
    }
  ]
}

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 "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

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"; "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

Si la solicitud se realiza de forma correcta, el servidor devuelve un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.

Respuesta:

Respuesta

{
  "responses": [
    {
      "localizedObjectAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.89648587,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0199g",
          "name": "Bicycle",
          "score": 0.886761,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.9705882
              },
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.9705882
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.6345275,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.94601655
              },
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.94601655
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/06z37_",
          "name": "Picture frame",
          "score": 0.6207608,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.31348917
              },
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.31348917
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0h9mv",
          "name": "Tire",
          "score": 0.55886006,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/02dgv",
          "name": "Door",
          "score": 0.5160098,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.81507325
              },
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.81507325
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Go


// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjectsURI(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.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

/**
 * Detects localized objects in a remote image on Google Cloud Storage.
 *
 * @param gcsPath The path to the remote file on Google Cloud Storage to detect localized objects
 *     on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjectsGcs(String gcsPath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();

  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .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()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    client.close();
    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

Node.js

// 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 line before running the sample.
 */
// const gcsUri = `gs://bucket/bucketImage.png`;

const [result] = await client.objectLocalization(gcsUri);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const veritices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  veritices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

Python

def localize_objects_uri(uri):
    """Localize objects in the image on Google Cloud Storage

    Args:
    uri: The path to the file in Google Cloud Storage (gs://...)
    """
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

gcloud

Para detectar etiquetas en una imagen, usa el comando gcloud ml vision detect-objects, tal como se muestra en el siguiente ejemplo:

gcloud ml vision detect-objects https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para .NET.

PHP Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas de cliente y, a continuación, consulta la documentación de referencia de Vision para Ruby.

Probar

Prueba la detección y la localización de objetos con la siguiente herramienta. Puedes usar la imagen que ya se ha especificado (https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png) o especificar otra en su lugar. Para enviar la solicitud, selecciona Ejecutar.

imagen sin cuadros delimitadores — *Créditos de la imagen:* Bogdan Dada en Unsplash.

Cuerpo de la solicitud:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 10,
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png"
        }
      }
    }
  ]
}

Detectar varios objetos Organízate con las colecciones Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.

Pruébalo

Solicitudes de localización de objetos

Configurar el Google Cloud proyecto y la autenticación

Detectar objetos en una imagen local

REST

curl

PowerShell

Respuesta

Go

Java

Node.js

Python

Idiomas adicionales

Detectar objetos en una imagen remota

REST

curl

PowerShell

Respuesta

Go

Java

Node.js

Python

gcloud

Idiomas adicionales

Probar

Detectar varios objetos