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Detectar pontos de referência em um arquivo local

Executar a detecção de pontos de referência 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.


// detectLandmarks gets landmarks from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLandmarks(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.DetectLandmarks(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No landmarks found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Landmarks:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

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

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

  // Detects landmarks in the specified local image.
  public static void detectLandmarks(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.LANDMARK_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 (EntityAnnotation annotation : res.getLandmarkAnnotationsList()) {
          LocationInfo info = annotation.getLocationsList().listIterator().next();
          System.out.format("Landmark: %s%n %s%n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
        }
      }
    }
  }
}

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.

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';

// Performs landmark detection on the local file
const [result] = await client.landmarkDetection(fileName);
const landmarks = result.landmarkAnnotations;
console.log('Landmarks:');
landmarks.forEach(landmark => console.log(landmark));

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"
 */
function detect_landmark(string $path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->landmarkDetection($image);
    $landmarks = $response->getLandmarkAnnotations();

    printf('%d landmark found:' . PHP_EOL, count($landmarks));
    foreach ($landmarks as $landmark) {
        print($landmark->getDescription() . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

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_landmarks(path):
    """Detects landmarks in the 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)

    response = client.landmark_detection(image=image)
    landmarks = response.landmark_annotations
    print("Landmarks:")

    for landmark in landmarks:
        print(landmark.description)
        for location in landmark.locations:
            lat_lng = location.lat_lng
            print(f"Latitude {lat_lng.latitude}")
            print(f"Longitude {lat_lng.longitude}")

    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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