התכונה 'חיפוש מוצרים' נמצאת במצב תחזוקה. כדי לשפר את יכולת ההתאמה לשינויים וליהנות מאותה פונקציונליות כמו ב-Google Product Search, מומלץ להשתמש במחסן Vision.

Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

יצירה של תמונות להשוואה ואינדוקס

תמונות לדוגמה הן תמונות שמציגות את המוצרים שלכם מזוויות שונות. ההמלצות הבאות רלוונטיות:

צריך לוודא שהקובץ לא חורג מהגודל המקסימלי (20MB).
כדאי לבחור נקודות מבט שמציגות את המוצר בצורה הגיונית ומכילות מידע חזותי רלוונטי.
יוצרים תמונות לדוגמה שמשלימות נקודות מבט חסרות. לדוגמה, אם יש לכם רק תמונות של הנעל הימנית מתוך זוג, אתם יכולים לספק גרסאות הפוכות של הקבצים האלה בתור הנעל השמאלית.
מעלים את התמונה ברזולוציה הגבוהה ביותר שזמינה.
המוצר מוצג על רקע לבן.
המרת קובצי PNG עם רקע שקוף לרקע אחיד.

התמונות צריכות להיות מאוחסנות בקטגוריה של Cloud Storage. אם אתם מאמתים את הקריאה ליצירת תמונה באמצעות מפתח API, הקטגוריה צריכה להיות ציבורית. אם אתם מבצעים אימות באמצעות חשבון שירות, לחשבון השירות הזה צריכה להיות גישת קריאה לקטגוריה.

יצירת תמונה לדוגמה אחת

אפשר להוסיף תמונה לדוגמה למוצר קיים. אחרי שתעשו את זה, תוכלו לחפש את המוצר לפי התמונה.

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫LOCATION_ID: מזהה מיקום תקין. מזהי מיקום תקינים: us-west1,‏ us-east1,‏ europe-west1 ו-asia-east1.
‫PRODUCT_ID: המזהה של המוצר שמשויך לתמונה לדוגמה. המזהה הזה מוגדר באופן אקראי או מצוין על ידי המשתמש בזמן יצירת המוצר.
‫CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: הנתיב לקובץ תמונה תקין בקטגוריה של Cloud Storage. צריכות להיות לכם לפחות הרשאות קריאה לקובץ. דוגמה:
- ```
gs://storage-bucket/filename.jpg
```

הערה: השדה boundingPolys הוא אופציונלי. אם לא תציינו תיבת תוחמת, Cloud Vision API ינסה להסיק אזורים שמעניינים בתמונה שתואמים ל-productCategory במוצר האב.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/products/product-id/referenceImages

גוף בקשת JSON:

{
  "uri": "cloud-storage-image-uri",
  "boundingPolys": [
    {
      "vertices": [
        {
          "x": X_MIN,
          "y": Y_MIN
        },
        {
          "x": X_MAX,
          "y": Y_MIN
        },
        {
          "x": X_MAX,
          "y": Y_MAX
        },
        {
          "x": X_MIN,
          "y": Y_MAX
        }
      ]
    }
  ]
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

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/projects/project-id/locations/location-id/products/product-id/referenceImages"

PowerShell

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

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/projects/project-id/locations/location-id/products/product-id/referenceImages" | Select-Object -Expand Content

אם הבקשה תתבצע בהצלחה, השרת יחזיר קוד סטטוס 200 OK של HTTP ואת התשובה בפורמט JSON.

הפלט שיוצג אמור להיות דומה לזה שמופיע כאן. בדוגמה של הבקשה צוין boundingPoly אחד בתמונה. הקודקודים של התיבה התוחמת לא מנורמלים. ערכי הקודקודים הם ערכי הפיקסלים בפועל, והם לא יחסיים לתמונה המקורית ומוגדרים בקנה מידה מ-0 עד 1. הקודקודים האלה כוללים את הערכים הבאים: [(33,22),(282,22),(282,278),(33,278)].


{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product-id/referenceImages/image-id",
  "uri": "gs://storage-bucket/filename.jpg",
  "boundingPolys": [
    {
      "vertices": [
        {
          "x": 33,
          "y": 22
        },
        {
          "x": 282,
          "y": 22
        },
        {
          "x": 282,
          "y": 278
        },
        {
          "x": 33,
          "y": 278
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

מידע על התקנת ספריית הלקוח של Vision API Google Product Search ושימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Vision API Google Product Search. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision API Google Product Search Go API.

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


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"cloud.google.com/go/vision/v2/apiv1/visionpb"
)

// createReferenceImage creates a reference image for a product.
func createReferenceImage(w io.Writer, projectID string, location string, productID string, referenceImageID string, gcsURI string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := vision.NewProductSearchClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewProductSearchClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	req := &visionpb.CreateReferenceImageRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/products/%s", projectID, location, productID),
		ReferenceImage: &visionpb.ReferenceImage{
			Uri: gcsURI,
		},
		ReferenceImageId: referenceImageID,
	}

	resp, err := c.CreateReferenceImage(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateReferenceImage: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Reference image name: %s\n", resp.Name)
	fmt.Fprintf(w, "Reference image uri: %s\n", resp.Uri)

	return nil
}

Java

/**
 * Create a reference image.
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param productId - Id of the product.
 * @param referenceImageId - Id of the image.
 * @param gcsUri - Google Cloud Storage path of the input image.
 * @throws IOException - on I/O errors.
 */
public static void createReferenceImage(
    String projectId,
    String computeRegion,
    String productId,
    String referenceImageId,
    String gcsUri)
    throws IOException {
  try (ProductSearchClient client = ProductSearchClient.create()) {

    // Get the full path of the product.
    String formattedParent = ProductName.format(projectId, computeRegion, productId);
    // Create a reference image.
    ReferenceImage referenceImage = ReferenceImage.newBuilder().setUri(gcsUri).build();

    ReferenceImage image =
        client.createReferenceImage(formattedParent, referenceImage, referenceImageId);
    // Display the reference image information.
    System.out.println(String.format("Reference image name: %s", image.getName()));
    System.out.println(String.format("Reference image uri: %s", image.getUri()));
  }
}

Node.js

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

const client = new vision.ProductSearchClient();

async function createReferenceImage() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
   */
  // const projectId = 'Your Google Cloud project Id';
  // const location = 'A compute region name';
  // const productId = 'Id of the product';
  // const referenceImageId = 'Id of the reference image';
  // const gcsUri = 'Google Cloud Storage path of the input image';

  const formattedParent = client.productPath(projectId, location, productId);

  const referenceImage = {
    uri: gcsUri,
  };

  const request = {
    parent: formattedParent,
    referenceImage: referenceImage,
    referenceImageId: referenceImageId,
  };

  const [response] = await client.createReferenceImage(request);
  console.log(`response.name: ${response.name}`);
  console.log(`response.uri: ${response.uri}`);
}
createReferenceImage();

Python

from google.cloud import vision

def create_reference_image(
    project_id, location, product_id, reference_image_id, gcs_uri
):
    """Create a reference image.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        product_id: Id of the product.
        reference_image_id: Id of the reference image.
        gcs_uri: Google Cloud Storage path of the input image.
    """
    client = vision.ProductSearchClient()

    # Get the full path of the product.
    product_path = client.product_path(
        project=project_id, location=location, product=product_id
    )

    # Create a reference image.
    reference_image = vision.ReferenceImage(uri=gcs_uri)

    # The response is the reference image with `name` populated.
    image = client.create_reference_image(
        parent=product_path,
        reference_image=reference_image,
        reference_image_id=reference_image_id,
    )

    # Display the reference image information.
    print(f"Reference image name: {image.name}")
    print(f"Reference image uri: {image.uri}")

שפות נוספות

‫C#‎: צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של C# ‎ בדף של ספריות הלקוח ואז לעבור אל מאמרי העזרה בנושא Google Product Search ב-Vision API עבור ‎ .NET.

‫PHP: עליכם לפעול לפי הוראות ההגדרה של PHP בדף של ספריות הלקוח ואז לעבור אל מסמכי העזר של Google Product Search ב-Vision API ל-PHP.

‫Ruby: צריך לפעול לפי ההוראות להגדרת Ruby בדף של ספריות הלקוח ולעיין במסמכי העזר של Vision API Google Product Search ל-Ruby.

יצירת כמה תמונות עזר באמצעות ייבוא בכמות גדולה

אפשר גם ליצור תמונות לדוגמה כשיוצרים קבוצת מוצרים וכמה מוצרים.

כדי ליצור תמונות להשוואה בכמות גדולה, מעבירים את המיקום ב-Cloud Storage של קובץ CSV לשיטה import. לכן, קובץ ה-CSV והתמונות שאליהן הוא מפנה חייבים להיות בקטגוריה של Cloud Storage.

אם אתם מאמתים את הקריאה לייבוא בכמות גדולה באמצעות מפתח API, קובץ המקור הזה בפורמט CSV צריך להיות ציבורי.

אם אתם מבצעים אימות באמצעות חשבון שירות, לחשבון השירות הזה צריכה להיות גישת קריאה לקובץ המקור בפורמט CSV.

פורמט CSV

image-uri,[image-id],product-set-id,product-id,product-category,[product-display-name],[label(s)],[bounding-poly]

במאמר בנושא פורמט CSV יש מידע מפורט יותר על עיצוב קובץ ה-CSV.

בקשה ליצירת כמות גדולה של משתמשים

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫LOCATION_ID: מזהה מיקום תקין. מזהי מיקום תקינים: us-west1,‏ us-east1,‏ europe-west1 ו-asia-east1.
‫STORAGE_PATH: קטגוריה או ספרייה ב-Cloud Storage שבה מאוחסן קובץ ה-CSV של הקלט. למשתמש ששולח את הבקשה צריכה להיות לפחות הרשאת קריאה לדלי.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/productSets:import

גוף בקשת JSON:

{
  "inputConfig": {
    "gcsSource": {
      "csvFileUri": "storage-path"
    }
  }
}

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/projects/project-id/locations/location-id/productSets:import"

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/projects/project-id/locations/location-id/productSets:import" | Select-Object -Expand Content

הפלט שיוצג אמור להיות דומה לזה שמופיע כאן. אפשר להשתמש במזהה הפעולה (f10f34e32c40a710, במקרה הזה) כדי לקבל את סטטוס המשימה. לדוגמה, אפשר לעיין במאמר קבלת הסטטוס של פעולה.

{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/operations/f10f34e32c40a710"
}

אחרי שהפעולה הממושכת מסתיימת, אפשר לקבל את פרטי פעולת הייבוא. התגובה אמורה להיראות כך:

{
  "name": "locations/location-id/operations/f10f34e32c40a710",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.BatchOperationMetadata",
    "state": "SUCCESSFUL",
    "submitTime": "2019-12-06T21:16:04.476466873Z",
    "endTime": "2019-12-06T21:16:40.594258084Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.ImportProductSetsResponse",
    "referenceImages": [
      {
        "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id0/referenceImages/image0",
        "uri": "gs://my-storage-bucket/img_039.jpg"
      },
      {
        "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id1/referenceImages/image1",
        "uri": "gs://my-storage-bucket/img_105.jpg"
      },
      {
        "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id2/referenceImages/image2",
        "uri": "gs://my-storage-bucket/img_224.jpg"
      },
      {
        "name": "projects/project-id/locations/location-id/products/product_id3/referenceImages/image3",
        "uri": "gs://my-storage-bucket/img_385.jpg"
      }
    ],
    "statuses": [
      {},
      {},
      {},
      {}
    ]
  }
}

Go



import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"cloud.google.com/go/vision/v2/apiv1/visionpb"
)


// importProductSets creates a product set using information in a csv file on GCS.
func importProductSets(w io.Writer, projectID string, location string, gcsURI string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := vision.NewProductSearchClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewProductSearchClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	req := &visionpb.ImportProductSetsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		InputConfig: &visionpb.ImportProductSetsInputConfig{
			Source: &visionpb.ImportProductSetsInputConfig_GcsSource{
				GcsSource: &visionpb.ImportProductSetsGcsSource{
					CsvFileUri: gcsURI,
				},
			},
		},
	}

	op, err := c.ImportProductSets(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ImportProductSets: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %s\n", op.Name())

	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "processing done.\n")

	for i, status := range resp.Statuses {
		// `0` is the coee for OK in google.rpc.code
		fmt.Fprintf(w, "Status of processing line %d of the csv: %d\n", i, status.Code)

		if status.Code == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "Reference image name: %s\n", resp.ReferenceImages[i].Name)
		} else {
			fmt.Fprintf(w, "Status code not OK: %s\n", status.Message)
		}
	}

	return nil
}

Java

/**
 * Import images of different products in the product set.
 *
 * @param projectId - Id of the project.
 * @param computeRegion - Region name.
 * @param gcsUri - Google Cloud Storage URI.Target files must be in Product Search CSV format.
 * @throws Exception - on client errors.
 */
public static void importProductSets(String projectId, String computeRegion, String gcsUri)
    throws Exception {
  try (ProductSearchClient client = ProductSearchClient.create()) {

    // A resource that represents Google Cloud Platform location.
    String formattedParent = LocationName.format(projectId, computeRegion);
    Builder gcsSource = ImportProductSetsGcsSource.newBuilder().setCsvFileUri(gcsUri);

    // Set the input configuration along with Google Cloud Storage URI
    ImportProductSetsInputConfig inputConfig =
        ImportProductSetsInputConfig.newBuilder().setGcsSource(gcsSource).build();

    // Import the product sets from the input URI.
    OperationFuture<ImportProductSetsResponse, BatchOperationMetadata> response =
        client.importProductSetsAsync(formattedParent, inputConfig);

    System.out.println(String.format("Processing operation name: %s", response.getName()));
    ImportProductSetsResponse results = response.get();
    System.out.println("Processing done.");
    System.out.println("Results of the processing:");

    for (int i = 0; i < results.getStatusesCount(); i++) {
      System.out.println(
          String.format(
              "Status of processing line %s of the csv: %s", i, results.getStatuses(i)));
      // Check the status of reference image.
      if (results.getStatuses(i).getCode() == 0) {
        ReferenceImage referenceImage = results.getReferenceImages(i);
        System.out.println(referenceImage);
      } else {
        System.out.println("No reference image.");
      }
    }
  }
}

Node.js

// Imports the Google Cloud client library
const vision = require('@google-cloud/vision');
// Creates a client
const client = new vision.ProductSearchClient();

async function importProductSets() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
   */
  // const projectId = 'Your Google Cloud project Id';
  // const location = 'A compute region name';
  // const gcsUri = 'Google Cloud Storage URI. Target files must be in Product Search CSV format';

  // A resource that represents Google Cloud Platform location.
  const projectLocation = client.locationPath(projectId, location);

  // Set the input configuration along with Google Cloud Storage URI
  const inputConfig = {
    gcsSource: {
      csvFileUri: gcsUri,
    },
  };

  // Import the product sets from the input URI.
  const [response, operation] = await client.importProductSets({
    parent: projectLocation,
    inputConfig: inputConfig,
  });

  console.log('Processing operation name: ', operation.name);

  // synchronous check of operation status
  const [result] = await response.promise();
  console.log('Processing done.');
  console.log('Results of the processing:');

  for (const i in result.statuses) {
    console.log(
      'Status of processing ',
      i,
      'of the csv:',
      result.statuses[i]
    );

    // Check the status of reference image
    if (result.statuses[i].code === 0) {
      console.log(result.referenceImages[i]);
    } else {
      console.log('No reference image.');
    }
  }
}
importProductSets();

Python

def import_product_sets(project_id, location, gcs_uri):
    """Import images of different products in the product set.
    Args:
        project_id: Id of the project.
        location: A compute region name.
        gcs_uri: Google Cloud Storage URI.
            Target files must be in Product Search CSV format.
    """
    client = vision.ProductSearchClient()

    # A resource that represents Google Cloud Platform location.
    location_path = f"projects/{project_id}/locations/{location}"

    # Set the input configuration along with Google Cloud Storage URI
    gcs_source = vision.ImportProductSetsGcsSource(csv_file_uri=gcs_uri)
    input_config = vision.ImportProductSetsInputConfig(gcs_source=gcs_source)

    # Import the product sets from the input URI.
    response = client.import_product_sets(
        parent=location_path, input_config=input_config
    )

    print(f"Processing operation name: {response.operation.name}")
    # synchronous check of operation status
    result = response.result()
    print("Processing done.")

    for i, status in enumerate(result.statuses):
        print("Status of processing line {} of the csv: {}".format(i, status))
        # Check the status of reference image
        # `0` is the code for OK in google.rpc.Code.
        if status.code == 0:
            reference_image = result.reference_images[i]
            print(reference_image)
        else:
            print(f"Status code not OK: {status.message}")

שפות נוספות

‫Ruby: צריך לפעול לפי ההוראות להגדרת Ruby בדף של ספריות הלקוח ולעיין במסמכי העזר של Vision API Google Product Search ל-Ruby.

הודעות שגיאה נפוצות בייבוא כוללות:

‫The number of columns in the csv line should be 8: אם לא מציינים תיבת תוחמת, השורה חייבת להסתיים בפסיק. לדוגמה:
```
"gs://example-reference-images/10002-002/10002-002_B.jpg","sample-set","sample-product-123","apparel",,
```
‫Image not found: ה-URI של Cloud Storage לא מפנה לקובץ תמונה.
‫Access denied: לתמונה או לקובץ ה-CSV אין את ההרשאות הנכונות. קבצי התמונות צריכים להיות נגישים לשיטת האימות שבה השתמשתם כדי לשלוח את הבקשה. אם אתם מבצעים אימות באמצעות מפתח API, קובצי ה-CSV שלכם צריכים להיות ציבוריים.

יצירת אינדקס

אינדקס החיפוש של Google Product Search מתעדכן בערך כל 30 דקות. כשמוסיפים או מוחקים תמונות, השינוי לא יופיע בתשובות של Google Product Search עד לעדכון הבא של האינדקס.

כדי לוודא שהוספת האינדקס הסתיימה בהצלחה, בודקים את השדה indexTime של קבוצת מוצרים.

יצירה של תמונות להשוואה ואינדוקס קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

יצירת תמונה לדוגמה אחת

REST

curl

PowerShell

Go

Java

Node.js

Python

שפות נוספות

יצירת כמה תמונות עזר באמצעות ייבוא בכמות גדולה

פורמט CSV

בקשה ליצירת כמות גדולה של משתמשים

REST

curl

PowerShell

Go

Java

Node.js

Python

שפות נוספות

יצירת אינדקס

יצירה של תמונות להשוואה ואינדוקס