Anotação off-line de imagens em lote

A API Vision pode executar serviços de detecção e anotação off-line (assíncronos) de um lote grande de arquivos de imagem usando qualquer tipo de recurso da Vision. Por exemplo, é possível especificar um ou vários recursos da API Vision, como TEXT_DETECTION, LABEL_DETECTION e LANDMARK_DETECTION para um único lote de imagens.

A saída de uma solicitação em lote off-line é gravada em um arquivo JSON criado no bucket especificado do Cloud Storage.

Limitações

A API Vision aceita até 2.000 arquivos de imagem. Um lote maior de arquivos de imagem retornará um erro.

Tipos de recursos compatíveis atualmente

Tipo de recurso
CROP_HINTS Determinar os vértices sugeridos para uma região de corte em uma imagem.
DOCUMENT_TEXT_DETECTION Executar o OCR em imagens de texto denso, como documentos (PDF/TIFF) e imagens com textos escritos à mão. TEXT_DETECTION pode ser usado para imagens de texto esparso. Tem precedência quando DOCUMENT_TEXT_DETECTION e TEXT_DETECTION estão presentes.
FACE_DETECTION Detectar rostos na imagem.
IMAGE_PROPERTIES Calcular um conjunto de propriedades de imagem, como as cores dominantes.
LABEL_DETECTION Adicionar rótulos com base no conteúdo da imagem.
LANDMARK_DETECTION Detectar pontos de referência na imagem.
LOGO_DETECTION Detectar logotipos de empresas na imagem.
OBJECT_LOCALIZATION Detectar e extrair vários objetos em uma imagem.
SAFE_SEARCH_DETECTION Executar a SafeSearch segura para detectar conteúdo possivelmente inseguro ou indesejável.
TEXT_DETECTION Realizar o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) no texto dentro da imagem. A detecção de texto é otimizada para áreas de texto esparso em uma imagem maior. Se a imagem for um documento (PDF/TIFF), tiver texto denso ou contiver texto escrito à mão, use DOCUMENT_TEXT_DETECTION.
WEB_DETECTION Detectar entidades atuais, como notícias, eventos ou celebridades na imagem, e encontrar imagens semelhantes na Web usando o poder da Pesquisa de imagens do Google.

Exemplo de código

Use os exemplos de código a seguir para executar serviços de anotação off-line em um lote de arquivos de imagem no Cloud Storage.

Java

Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração de Java no Guia de início rápido da API Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Java.

import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AsyncBatchAnnotateImagesRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AsyncBatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import com.google.cloud.vision.v1.OutputConfig;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class AsyncBatchAnnotateImages {

  public static void asyncBatchAnnotateImages()
      throws InterruptedException, ExecutionException, IOException {
    String inputImageUri = "gs://cloud-samples-data/vision/label/wakeupcat.jpg";
    String outputUri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/path/to/save/results/";
    asyncBatchAnnotateImages(inputImageUri, outputUri);
  }

  public static void asyncBatchAnnotateImages(String inputImageUri, String outputUri)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // 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 imageAnnotatorClient = ImageAnnotatorClient.create()) {

      // You can send multiple images to be annotated, this sample demonstrates how to do this with
      // one image. If you want to use multiple images, you have to create a `AnnotateImageRequest`
      // object for each image that you want annotated.
      // First specify where the vision api can find the image
      ImageSource source = ImageSource.newBuilder().setImageUri(inputImageUri).build();
      Image image = Image.newBuilder().setSource(source).build();

      // Set the type of annotation you want to perform on the image
      // https://cloud.google.com/vision/docs/reference/rpc/google.cloud.vision.v1#google.cloud.vision.v1.Feature.Type
      Feature feature = Feature