Webentitäten und -seiten erkennen

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

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Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Webentitäten mit einem lokalen Bild erkennen

Sie können die Vision API für die Erkennung von Features in einer lokalen Bilddatei verwenden.

Senden Sie bei REST-Anfragen den Inhalt der Bilddatei als base64-codierten String im Text Ihrer Anfrage.

Geben Sie für Anfragen mit gcloud und Clientbibliotheken den Pfad zu einem lokalen Bild in Ihrer Anfrage an.

REST

Ersetzen Sie folgende Werte in den Anfragedaten:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: die Base64-Darstellung (ASCII-String) der Binärbilddaten. Dieser String sollte in etwa so aussehen:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Weitere Informationen erhalten Sie unter Base64-Codierung.
• RESULTS_INT: (optional) ein ganzzahliger Wert der Ergebnisse, die zurückgegeben werden sollen. Wenn Sie das Feld "maxResults" und seinen Wert weglassen, gibt die API den Standardwert von 10 Ergebnissen zurück. Dieses Feld gilt nicht für die folgenden Featuretypen: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION oder CROP_HINTS.
• PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Antwort:

Antwort

{
  "responses": [
    {
      "webDetection": {
        "webEntities": [
          {
            "entityId": "/m/02p7_j8",
            "score": 1.44225,
            "description": "Carnival in Rio de Janeiro"
          },
          {
            "entityId": "/m/06gmr",
            "score": 1.2913725,
            "description": "Rio de Janeiro"
          },
          {
            "entityId": "/m/04cx88",
            "score": 0.78465,
            "description": "Brazilian Carnival"
          },
          {
            "entityId": "/m/09l9f",
            "score": 0.7166,
            "description": "Carnival"
          },
          ...
        ],
        "fullMatchingImages": [
          {
            "url": "https://1000lugaresparair.files.wordpress.com/2017/11/quinten-de-graaf-278848.jpg"
          },
          ...
        ],
        "partialMatchingImages": [
          {
            "url": "https://www.linnanneito.fi/wp-content/uploads/sambakarnevaali-riossa.jpg"
          },
          ...
        ],
        "pagesWithMatchingImages": [
          {
            "url": "https://www.intrepidtravel.com/us/brazil/rio-carnival-122873",
            "pageTitle": "\u003cb\u003eRio Carnival\u003c/b\u003e | Intrepid Travel US",
            "partialMatchingImages": [
              {
                "url": "https://www.intrepidtravel.com/sites/intrepid/files/styles/large/public/elements/product/hero/GGSR-Brazil-rio-carnival-ladies.jpg"
              },
              ...
        ],
        "visuallySimilarImages": [
          {
            "url": "https://pbs.twimg.com/media/DVoQOx6WkAIpHKF.jpg"
          },
          ...
        ],
        "bestGuessLabels": [
          {
            "label": "rio carnival",
            "languageCode": "en"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Go-Referenzdokumentation zur Vision API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

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

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	web, err := client.DetectWeb(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Web properties:")
	if len(web.FullMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tFull image matches:")
		for _, full := range web.FullMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", full.Url)
		}
	}
	if len(web.PagesWithMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tPages with this image:")
		for _, page := range web.PagesWithMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", page.Url)
		}
	}
	if len(web.WebEntities) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tEntities:")
		fmt.Fprintln(w, "\t\tEntity\t\tScore\tDescription")
		for _, entity := range web.WebEntities {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%-14s\t%-2.4f\t%s\n", entity.EntityId, entity.Score, entity.Description)
		}
	}
	if len(web.BestGuessLabels) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tBest guess labels:")
		for _, label := range web.BestGuessLabels {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", label.Label)
		}
	}

	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java in der Vision API-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Java-Referenzdokumentation zur Vision API.

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.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebEntity;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebImage;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebLabel;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebPage;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectWebDetections {

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

  // Finds references to the specified image on the web.
  public static void detectWebDetections(String filePath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

    Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.WEB_DETECTION).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // 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 client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        // Search the web for usages of the image. You could use these signals later
        // for user input moderation or linking external references.
        // For a full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        WebDetection annotation = res.getWebDetection();
        System.out.println("Entity:Id:Score");
        System.out.println("===============");
        for (WebEntity entity : annotation.getWebEntitiesList()) {
          System.out.println(
              entity.getDescription() + " : " + entity.getEntityId() + " : " + entity.getScore());
        }
        for (WebLabel label : annotation.getBestGuessLabelsList()) {
          System.out.format("%nBest guess label: %s", label.getLabel());
        }
        System.out.println("%nPages with matching images: Score%n==");
        for (WebPage page : annotation.getPagesWithMatchingImagesList()) {
          System.out.println(page.getUrl() + " : " + page.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with partially matching images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.getPartialMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with fully matching images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.getFullMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with visually similar images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.