Verwenden Sie die Google Cloud Vision-API von Python

Zweck

Als Memorandum, weil ich ein wenig vergesse, wie es geht.

Dinge notwendig

Dieses Mal werde ich dies für das Bild verwenden, das ich analysieren möchte. fujisan.png

Weise

Ausgabe des Dienstkontoschlüssels

Stellen Sie zunächst unter [hier] einen Dienstkontoschlüssel aus (https://console.cloud.google.com/apis/credentials/serviceaccountkey).

Dieses Mal werde ich es im JSON-Format herunterladen. Mit dieser Datei haben Sie Zugriff auf Ressourcen in der Cloud. Halten Sie sie daher streng verwaltet.

Python-Code

#Verschiedene Importe
import io 
import os
from google.protobuf.json_format import MessageToJson
import json
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types

#Dieses Arbeitsverzeichnis
base_dir = r'path\to\directory'

#Dateiname der vorherigen JSON-Datei
credential_path = base_dir + r'Dateiname der vorherigen JSON-Datei.json'

#Übergeben Sie den Pfad zum Dienstkontoschlüssel
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credential_path

#Vision Client-Initialisierung
client = vision.ImageAnnotatorClient()

#Dateiname des Zielbildes
file_name = base_dir + r"\fujisan.png "

#Bild laden
with io.open(file_name, 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()
image = types.Image(content=content)

#Hier finden Sie den tatsächlichen Methodennamen
#https://googleapis.dev/python/vision/latest/gapic/v1p4beta1/api.html

#Zum Beispiel bei der Etikettenerkennung
response = client.label_detection(image=image)

#Ergebnisse anzeigen
print(response)

Ergebnis

label_annotations {
  mid: "/m/015kp7"
  description: "Stratovolcano"
  score: 0.7824147939682007
  topicality: 0.7824147939682007
}
label_annotations {
  mid: "/m/07j7r"
  description: "Tree"
  score: 0.6869218349456787
  topicality: 0.6869218349456787
}
label_annotations {
  mid: "/g/11jwzh3_l"
  description: "Volcanic landform"
  score: 0.5413353443145752
  topicality: 0.5413353443145752
}

Es ist "Volcanic Landform"!

Versuchen Sie auch safe_search

# ~Abkürzung~
response = client.safe_search_detection(image=image)
print(response)

Es ist ein wirklich sicheres Bild!

safe_search_annotation {
  adult: VERY_UNLIKELY
  spoof: VERY_UNLIKELY
  medical: VERY_UNLIKELY
  violence: VERY_UNLIKELY
  racy: VERY_UNLIKELY
}

das ist alles!

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