Mehrere Objekte in einer Cloud Storage-Datei erkennen (Beta)

Führen Sie die Objekterkennung für mehrere Objekte in einem Bild in einer Datei durch, die in Cloud Storage gespeichert ist (für die Betaversion).

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. 

/**
 * Detects localized objects in a remote image on Google Cloud Storage.
 *
 * @param gcsPath The path to the remote file on Google Cloud Storage to detect localized objects
 *     on.
 * @param out A {@link PrintStream} to write detected objects to.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjectsGcs(String gcsPath, PrintStream out)
    throws Exception, IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();

  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .setImage(img)
          .build();
  requests.add(request);

  // Perform the request
  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    client.close();
    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        out.format("Object name: %s\n", entity.getName());
        out.format("Confidence: %s\n", entity.getScore());
        out.format("Normalized Vertices:\n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> out.format("- (%s, %s)\n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

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 localize_objects_uri(uri):
    """Localize objects in the image on Google Cloud Storage

    Args:
    uri: The path to the file in Google Cloud Storage (gs://...)
    """
    from google.cloud import vision_v1p3beta1 as vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

Weitere Informationen

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