#Diverses importations
import io 
import os
from google.protobuf.json_format import MessageToJson
import json
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types

#Ce répertoire de travail
base_dir = r'path\to\directory'

#Nom de fichier du fichier JSON précédent
credential_path = base_dir + r'Nom de fichier du fichier JSON précédent.json'

#Transmettez le chemin d'accès à la clé de compte de service
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credential_path

#initialisation du client vision
client = vision.ImageAnnotatorClient()

#Nom de fichier de l'image cible
file_name = base_dir + r"\fujisan.png "

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

#Voir ici pour le nom réel de la méthode
#https://googleapis.dev/python/vision/latest/gapic/v1p4beta1/api.html

#Par exemple, dans le cas de la détection d'étiquettes
response = client.label_detection(image=image)

#Voir les résultats
print(response)

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
}

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

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

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