Kirim permintaan untuk deteksi wajah

Kirim permintaan ke Cloud Vision API untuk melihat wajah yang terdeteksi dalam gambar.

Mempelajari lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat referensi berikut:

• Tutorial deteksi wajah
• Mengirim permintaan untuk deteksi wajah

Contoh kode

Java

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Vision API Product Search, lihat library klien Vision API Product Search. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API Java Product Search Vision API.

Untuk mengautentikasi ke Product Search Vision API, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/** 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

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Vision API Product Search, lihat library klien Vision API Product Search. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API Node.js Product Search Vision API.

Untuk mengautentikasi ke Product Search Vision API, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Vision API Product Search, lihat library klien Vision API Product Search.

Untuk mengautentikasi ke Product Search Vision API, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Python

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Vision API Product Search, lihat library klien Vision API Product Search. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API Python Product Search Vision API.

Untuk mengautentikasi ke Product Search Vision API, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Langkah berikutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat browser contohGoogle Cloud .