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Detectar rostos em um arquivo local

Realize a detecção facial em um arquivo local.

Mais informações

Para ver a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:

Exemplo de código

Go

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente da Pesquisa de Produtos da API Vision, consulte este link. Confira mais detalhes na documentação de referência da API Go da Pesquisa de Produtos da API Vision.

Para se autenticar na Pesquisa de Produtos da API Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


// detectFaces gets faces from the Vision API for an image at the given file path.
func detectFaces(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	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.DetectFaces(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}
	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No faces found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Faces:")
		for i, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, "  Face", i)
			fmt.Fprintln(w, "    Anger:", annotation.AngerLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Joy:", annotation.JoyLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Surprise:", annotation.SurpriseLikelihood)
		}
	}
	return nil
}

Java

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente da Pesquisa de Produtos da API Vision, consulte este link. Confira mais detalhes na documentação de referência da API Java da Pesquisa de Produtos da API Vision.


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.FaceAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectFaces {

  public static void detectFaces() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectFaces(filePath);
  }

  // Detects faces in the specified local image.
  public static void detectFaces(String filePath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

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

    Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.FACE_DETECTION).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).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()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.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 full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        for (FaceAnnotation annotation : res.getFaceAnnotationsList()) {
          System.out.format(
              "anger: %s%njoy: %s%nsurprise: %s%nposition: %s",
              annotation.getAngerLikelihood(),
              annotation.getJoyLikelihood(),
              annotation.getSurpriseLikelihood(),
              annotation.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente da Pesquisa de Produtos da API Vision, consulte este link. Confira mais detalhes na documentação de referência da API Node.js da Pesquisa de Produtos da API Vision.

// Imports the Google Cloud client library
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 fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

const [result] = await client.faceDetection(fileName);
const faces = result.faceAnnotations;
console.log('Faces:');
faces.forEach((face, i) => {
  console.log(`  Face #${i + 1}:`);
  console.log(`    Joy: ${face.joyLikelihood}`);
  console.log(`    Anger: ${face.angerLikelihood}`);
  console.log(`    Sorrow: ${face.sorrowLikelihood}`);
  console.log(`    Surprise: ${face.surpriseLikelihood}`);
});

PHP

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente da Pesquisa de Produtos da API Vision, consulte este link.

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\Client\ImageAnnotatorClient;

/**
 * @param string $path    Path to the image, e.g. "path/to/your/image.jpg"
 * @param string $outFile Saves a copy of the image supplied in $path with a
 *                        rectangle drawn around the detected faces.
 */
function detect_face(string $path, string $outFile = null)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

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

    # names of likelihood from google.cloud.vision.enums
    $likelihoodName = ['UNKNOWN', 'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY',
    'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'];

    printf('%d faces found:' . PHP_EOL, count($faces));
    foreach ($faces as $face) {
        $anger = $face->getAngerLikelihood();
        printf('Anger: %s' . PHP_EOL, $likelihoodName[$anger]);

        $joy = $face->getJoyLikelihood();
        printf('Joy: %s' . PHP_EOL, $likelihoodName[$joy]);

        $surprise = $face->getSurpriseLikelihood();
        printf('Surprise: %s' . PHP_EOL, $likelihoodName[$surprise]);

        # get bounds
        $vertices = $face->getBoundingPoly()->getVertices();
        $bounds = [];
        foreach ($vertices as $vertex) {
            $bounds[] = sprintf('(%d,%d)', $vertex->getX(), $vertex->getY());
        }
        print('Bounds: ' . join(', ', $bounds) . PHP_EOL);
        print(PHP_EOL);
    }
}

Python

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente da Pesquisa de Produtos da API Vision, consulte este link. Confira mais detalhes na documentação de referência da API Python da Pesquisa de Produtos da API Vision.

def detect_faces(path):
    """Detects faces in an image."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.Image(content=content)

    response = client.face_detection(image=image)
    faces = response.face_annotations

    # Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
    likelihood_name = (
        "UNKNOWN",
        "VERY_UNLIKELY",
        "UNLIKELY",
        "POSSIBLE",
        "LIKELY",
        "VERY_LIKELY",
    )
    print("Faces:")

    for face in faces:
        print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}")
        print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}")
        print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}")

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in face.bounding_poly.vertices
        ]

        print("face bounds: {}".format(",".join(vertices)))

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

A seguir

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