Anfrage zur Gesichtserkennung senden

Senden Sie eine Anfrage an die Cloud Vision API, um erkannte Gesichter in einem Bild zu ermitteln.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für die Vision API-Produktsuche finden Sie unter Clientbibliotheken für die Vision API-Produktsuche. Weitere Informationen finden Sie in der Vision API Produktsuche Java API Referenzdokumentation.

Richten Sie zur Authentifizierung bei der Vision API-Produktsuche Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

/** Gets up to {@code maxResults} faces for an image stored at {@code path}. */
public List<FaceAnnotation> detectFaces(Path path, int maxResults) throws IOException {
  byte[] data = Files.readAllBytes(path);

  AnnotateImageRequest request =
      new AnnotateImageRequest()
          .setImage(new Image().encodeContent(data))
          .setFeatures(
              ImmutableList.of(
                  new Feature().setType("FACE_DETECTION").setMaxResults(maxResults)));
  Vision.Images.Annotate annotate =
      vision
          .images()
          .annotate(new BatchAnnotateImagesRequest().setRequests(ImmutableList.of(request)));
  // Due to a bug: requests to Vision API containing large images fail when GZipped.
  annotate.setDisableGZipContent(true);

  BatchAnnotateImagesResponse batchResponse = annotate.execute();
  assert batchResponse.getResponses().size() == 1;
  AnnotateImageResponse response = batchResponse.getResponses().get(0);
  if (response.getFaceAnnotations() == null) {
    throw new IOException(
        response.getError() != null
            ? response.getError().getMessage()
            : "Unknown error getting image annotations");
  }
  return response.getFaceAnnotations();
}

Node.js

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für die Vision API-Produktsuche finden Sie unter Clientbibliotheken für die Vision API-Produktsuche. Weitere Informationen finden Sie in der Vision API Produktsuche Node.js API Referenzdokumentation.

Richten Sie zur Authentifizierung bei der Vision API-Produktsuche Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

async function detectFaces(inputFile) {
  // Make a call to the Vision API to detect the faces
  const request = {image: {source: {filename: inputFile}}};
  const results = await client.faceDetection(request);
  const faces = results[0].faceAnnotations;
  const numFaces = faces.length;
  console.log(`Found ${numFaces} face${numFaces === 1 ? '' : 's'}.`);
  return faces;
}

PHP

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für die Vision API-Produktsuche finden Sie unter Clientbibliotheken für die Vision API-Produktsuche.

Richten Sie zur Authentifizierung bei der Vision API-Produktsuche Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

# annotate the image
// $path = 'path/to/your/image.jpg'
$image = file_get_contents($path);
$response = $imageAnnotator->faceDetection($image);
$faces = $response->getFaceAnnotations();

Python

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für die Vision API-Produktsuche finden Sie unter Clientbibliotheken für die Vision API-Produktsuche. Weitere Informationen finden Sie in der Vision API Produktsuche Python API Referenzdokumentation.

Richten Sie zur Authentifizierung bei der Vision API-Produktsuche Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

def detect_face(face_file, max_results=4):
    """Uses the Vision API to detect faces in the given file.

    Args:
        face_file: A file-like object containing an image with faces.

    Returns:
        An array of Face objects with information about the picture.
    """
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    content = face_file.read()
    image = vision.Image(content=content)

    return client.face_detection(image=image, max_results=max_results).face_annotations

Weitere Informationen

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