Rilevamento dei volti

Il rilevamento dei volti rileva più volti all'interno di un'immagine, oltre agli attributi facciali principali associati, ad esempio lo stato emotivo o wearing headwear.

Specific individual Facial Recognition is not supported.

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Rilevamento dei volti in un'immagine locale

Puoi utilizzare l'API Vision per eseguire il rilevamento delle funzionalità su un file immagine locale.

Per le richieste REST, invia i contenuti del file immagine come stringa codificata in base64 nel corpo della richiesta.

Per le richieste gcloud e delle librerie client, specifica il percorso di un'immagine locale nella tua richiesta.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • BASE64_ENCODED_IMAGE: La rappresentazione in base64 (stringa ASCII) dei dati dell'immagine binaria. Questa stringa dovrebbe essere simile alla seguente:
    • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
    Per ulteriori informazioni, consulta l'argomento Codifica in base64.
  • RESULTS_INT: (facoltativo) un valore intero dei risultati da restituire. Se ometti il campo "maxResults" e il relativo valore, l'API restituisce il valore predefinito di 10 risultati. Questo campo non si applica ai seguenti tipi di funzionalità: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION o CROP_HINTS.
  • PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .

Metodo HTTP e URL: 

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "FACE_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Una risposta FACE_DETECTION include i riquadri di delimitazione per tutti i volti rilevati, i punti di riferimento rilevati sui volti (occhi, naso, bocca e così via) e i punteggi di affidabilità per le proprietà di volti e immagini (gioia, tristezza, rabbia, sorpresa e così via).

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


// detectFaces gets faces from the Vision API for an image at the given file path.
func detectFaces(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	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.DetectFaces(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}
	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No faces found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Faces:")
		for i, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, "  Face", i)
			fmt.Fprintln(w, "    Anger:", annotation.AngerLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Joy:", annotation.JoyLikelihood)
			fmt.Fprintln(w, "    Surprise:", annotation.SurpriseLikelihood)
		}
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida dell'API Vision che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision per Java.


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

public class DetectFaces {

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

  // Detects faces in the specified local image.
  public static void detectFaces(String filePath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ByteString imgBytes = ByteString.