얼굴 인식은 이미지 내의 여러 얼굴을 감정 상태 또는 wearing headwear와 같은 주요 얼굴 관련 속성과 함께 인식합니다.
특정 개인의 얼굴 인식은 지원되지 않습니다.
얼굴 인식 요청
Google Cloud 프로젝트 및 인증 설정
아직 Google Cloud 프로젝트를 만들지 않았다면 지금 만드세요. 이 섹션을 펼쳐서 안내를 참조하세요.
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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.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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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 theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles. -
Install the Google Cloud CLI.
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gcloud CLI에서 제휴 ID를 사용하도록 구성합니다.
자세한 내용은 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인을 참고하세요.
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gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.
gcloud init로컬 이미지에서 얼굴 인식
Vision API를 사용하여 로컬 이미지 파일에서 특성 인식을 수행할 수 있습니다.
REST 요청의 경우 이미지 파일의 콘텐츠를 요청 본문에 base64로 인코딩된 문자열로 보냅니다.
gcloud및 클라이언트 라이브러리 요청의 경우 요청에 로컬 이미지 경로를 지정합니다.REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- BASE64_ENCODED_IMAGE: 바이너리 이미지 데이터의 base64 표현(ASCII 문자열)입니다. 이 문자열은 다음 문자열과 비슷해야 합니다.
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
- RESULTS_INT: (선택사항) 반환할 결과의 정숫값입니다.
"maxResults"필드와 해당 값을 생략하면 API에서 기본값 10개를 반환합니다. 이 필드는TEXT_DETECTION,DOCUMENT_TEXT_DETECTION,CROP_HINTS기능 유형에는 적용되지 않습니다. - PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
HTTP 메서드 및 URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
JSON 요청 본문:
{ "requests": [ { "image": { "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE" }, "features": [ { "maxResults": RESULTS_INT, "type": "FACE_DETECTION" } ] } ] }요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
요청 본문을
request.json파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"PowerShell
요청 본문을
request.json파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.$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 Content요청이 성공하면 서버가
200 OKHTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.FACE_DETECTION응답에는 인식된 모든 얼굴의 경계 상자, 얼굴에서 인식된 특징(눈, 코, 입 등), 얼굴과 이미지 속성(기쁨, 슬픔, 분노, 놀람 등)의 신뢰도 평점이 포함됩니다.응답
{ "responses": [ { "faceAnnotations": [ { "boundingPoly": { "vertices": [ { "x": 1077, "y": 157 }, { "x": 2146, "y": 157 }, { "x": 2146, "y": 1399 }, { "x": 1077, "y": 1399 } ] }, "fdBoundingPoly": { "vertices": [ { "x": 1112, "y": 407 }, { "x": 1946, "y": 407 }, { "x": 1946, "y": 1270 }, { "x": 1112, "y": 1270 } ] }, "landmarks": [ { "type": "LEFT_EYE", "position": { "x": 1368.748, "y": 739.0957, "z": 0.0024604797 } }, { "type": "RIGHT_EYE", "position": { "x": 1660.6105, "y": 751.5844, "z": -117.06496 } }, { "type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW", "position": { "x": 1284.3208, "y": 666.61487, "z": 63.41506 } }, { "type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW", "position": { "x": 1418.9249, "y": 671.49414, "z": -83.82396 } }, { "type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW", "position": { "x": 1556.9579, "y": 672.2199, "z": -139.39935 } }, { "type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW", "position": { "x": 1771.4799, "y": 682.65845, "z": -131.66716 } }, { "type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES", "position": { "x": 1479.6194, "y": 741.87305, "z": -114.84635 } }, { "type": "NOSE_TIP", "position": { "x": 1443.3151, "y": 917.5109, "z": -194.49301 } }, { "type": "UPPER_LIP", "position": { "x": 1466.7897, "y": 1025.3483, "z": -130.1202 } }, { "type": "LOWER_LIP", "position": { "x": 1467.2588, "y": 1147.0403, "z": -109.24505 } }, { "type": "MOUTH_LEFT", "position": { "x": 1376.8649, "y": 1066.0856, "z": -6.8136826 } }, { "type": "MOUTH_RIGHT", "position": { "x": 1652, "y": 1079.3108, "z": -106.93649 } }, { "type": "MOUTH_CENTER", "position": { "x": 1485.5554, "y": 1087.2388, "z": -110.68126 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT", "position": { "x": 1571.9475, "y": 944.9213, "z": -124.11806 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_LEFT", "position": { "x": 1395.2339, "y": 938.12787, "z": -58.072197 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_CENTER", "position": { "x": 1468.4205, "y": 968.8732, "z": -132.09975 } }, { "type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 1357.8658, "y": 711.2427, "z": -14.618992 } }, { "type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 1423.6936, "y": 750.4164, "z": -23.540215 } }, { "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 1360.5627, "y": 762.87415, "z": -1.2607727 } }, { "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 1313.72, "y": 739.443, "z": 50.216393 } }, { "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 1661.6622, "y": 718.6839, "z": -134.17404 } }, { "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 1730.0901, "y": 763.57104, "z": -116.365845 } }, { "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 1660.8823, "y": 777.3474, "z": -120.8635 } }, { "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 1590.8903, "y": 753.5044, "z": -91.84842 } }, { "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 1345.7522, "y": 640.18243, "z": -27.887913 } }, { "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 1660.5848, "y": 648.36145, "z": -153.73691 } }, { "type": "LEFT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 1274.1006, "y": 826.2645, "z": 422.6642 } }, { "type": "RIGHT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 2014.8041, "y": 908.56537, "z": 149.61232 } }, { "type": "FOREHEAD_GLABELLA", "position": { "x": 1476.2395, "y": 669.9625, "z": -120.59111 } }, { "type": "CHIN_GNATHION", "position": { "x": 1477.3256, "y": 1269.3269, "z": -67.748795 } }, { "type": "CHIN_LEFT_GONION", "position": { "x": 1336.8848, "y": 1096.2242, "z": 286.73004 } }, { "type": "CHIN_RIGHT_GONION", "position": { "x": 1863.2197, "y": 1128.6213, "z": 68.90431 } }, { "type": "LEFT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 1317.8549, "y": 940.8025, "z": 50.863163 } }, { "type": "RIGHT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 1733.4912, "y": 964.073, "z": -112.43947 } } ], "rollAngle": 1.5912293, "panAngle": -22.01964, "tiltAngle": -1.4997566, "detectionConfidence": 0.9310801, "landmarkingConfidence": 0.5775582, "joyLikelihood": "VERY_LIKELY", "sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "underExposedLikelihood": "VERY_UNLIKELY", 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"LEFT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 395.81454, "y": 1629.9379, "z": -2.4021797 } }, { "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 357.511, "y": 1649.6553, "z": -4.4735374 } }, { "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 316.1426, "y": 1645.2771, "z": 18.701395 } }, { "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 553.78973, "y": 1582.3448, "z": -17.07942 } }, { "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 596.6489, "y": 1599.1897, "z": 4.014868 } }, { "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 558.60706, "y": 1615.964, "z": -15.077105 } }, { "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 514.8054, "y": 1605.6407, "z": -7.929638 } }, { "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 336.4973, "y": 1567.6466, "z": -7.853897 } }, { "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 542.3708, "y": 1536.191, "z": -19.405855 } }, { "type": "LEFT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 231.38948, "y": 1749.3823, "z": 221.4534 } }, { "type": "RIGHT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 712.5644, "y": 1670.4897, "z": 199.4929 } }, { "type": "FOREHEAD_GLABELLA", "position": { "x": 439.35938, "y": 1561.1454, "z": -36.451645 } }, { "type": "CHIN_GNATHION", "position": { "x": 501.61096, "y": 1942.0133, "z": -75.04764 } }, { "type": "CHIN_LEFT_GONION", "position": { "x": 304.9834, "y": 1892.5361, "z": 114.12407 } }, { "type": "CHIN_RIGHT_GONION", "position": { "x": 684.92535, "y": 1824.337, "z": 96.13425 } }, { "type": "LEFT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 334.5645, "y": 1764.659, "z": -2.0755844 } }, { "type": "RIGHT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 609.5919, "y": 1719.6847, "z": -16.861538 } } ], "rollAngle": -8.514851, "panAngle": -3.096844, "tiltAngle": 9.26052, "detectionConfidence": 0.5463216, "landmarkingConfidence": 0.55711126, "joyLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "underExposedLikelihood": 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"position": { "x": 979.4568, "y": 336.0551, "z": 3.8077774 } }, { "type": "NOSE_TIP", "position": { "x": 1003.45795, "y": 398.80377, "z": -17.351936 } }, { "type": "UPPER_LIP", "position": { "x": 1000.16614, "y": 432.11664, "z": 5.2740355 } }, { "type": "LOWER_LIP", "position": { "x": 1004.0378, "y": 456.92422, "z": 13.545323 } }, { "type": "MOUTH_LEFT", "position": { "x": 961.922, "y": 448.64325, "z": 11.117096 } }, { "type": "MOUTH_RIGHT", "position": { "x": 1025.2979, "y": 432.70157, "z": 47.89795 } }, { "type": "MOUTH_CENTER", "position": { "x": 1002.51434, "y": 443.3482, "z": 13.021965 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT", "position": { "x": 1015.5027, "y": 402.8421, "z": 28.03568 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_LEFT", "position": { "x": 969.764, "y": 413.05563, "z": 3.1156778 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_CENTER", "position": { "x": 997.8564, "y": 416.98083, "z": 3.3404813 } }, { "type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 930.542, "y": 343.17078, "z": -6.9020395 } }, { "type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 950.7726, "y": 348.11346, "z": 9.216144 } }, { "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 933.6862, "y": 359.50848, "z": -1.3347243 } }, { "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 914.83966, "y": 356.1447, "z": -1.4299142 } }, { "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 1006.59766, "y": 319.50406, "z": 38.31219 } }, { "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 1021.45886, "y": 327.68784, "z": 61.100002 } }, { "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 1009.46686, "y": 336.0832, "z": 43.87975 } }, { "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 991.17535, "y": 331.97632, "z": 34.4881 } }, { "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 928.40436, "y": 317.13898, "z": -14.411907 } }, { "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 1008.5887, "y": 294.364, "z": 32.917953 } }, { "type": "LEFT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 835.18915, "y": 395.7093, "z": 81.31065 } }, { "type": "RIGHT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 1024.4136, "y": 360.64178, "z": 182.02446 } }, { "type": "FOREHEAD_GLABELLA", "position": { "x": 975.5221, "y": 315.06647, "z": 0.31154716 } }, { "type": "CHIN_GNATHION", "position": { "x": 1010.74097, "y": 503.23572, "z": 29.966637 } }, { "type": "CHIN_LEFT_GONION", "position": { "x": 891.86237, "y": 466.7829, "z": 58.84553 } }, { "type": "CHIN_RIGHT_GONION", "position": { "x": 1031.9008, "y": 428.13455, "z": 145.42484 } }, { "type": "LEFT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 929.4197, "y": 418.09122, "z": 4.574672 } }, { "type": "RIGHT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 1033.7278, "y": 390.5432, "z": 65.6329 } } ], "rollAngle": -12.077273, "panAngle": 27.194477, "tiltAngle": -5.252778, "detectionConfidence": 0.38126788, "landmarkingConfidence": 0.040030442, "joyLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "underExposedLikelihood": "LIKELY", "blurredLikelihood": "VERY_LIKELY", "headwearLikelihood": "VERY_UNLIKELY" } ] } ] }Go
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// 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
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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.readFrom(new FileInputStream(filePath)); Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build(); Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.FACE_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; } // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs for (FaceAnnotation annotation : res.getFaceAnnotationsList()) { System.out.format( "anger: %s%njoy: %s%nsurprise: %s%nposition: %s", annotation.getAngerLikelihood(), annotation.getJoyLikelihood(), annotation.getSurpriseLikelihood(), annotation.getBoundingPoly()); } } } } }Node.js
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// Imports the Google Cloud client library const vision = require('@google-cloud/vision'); // Creates a client const client = new vision.ImageAnnotatorClient(); async function detectFaces() { /** * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample. */ // const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png'; const [result] = await client.faceDetection(fileName); const faces = result.faceAnnotations; console.log('Faces:'); faces.forEach((face, i) => { console.log(` Face #${i + 1}:`); console.log(` Joy: ${face.joyLikelihood}`); console.log(` Anger: ${face.angerLikelihood}`); console.log(` Sorrow: ${face.sorrowLikelihood}`); console.log(` Surprise: ${face.surpriseLikelihood}`); }); } detectFaces();Python
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def detect_faces(path): """Detects faces in an image.""" from google.cloud import vision client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(path, "rb") as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) response = client.face_detection(image=image) faces = response.face_annotations # Names of likelihood from google.cloud.vision.enums likelihood_name = ( "UNKNOWN", "VERY_UNLIKELY", "UNLIKELY", "POSSIBLE", "LIKELY", "VERY_LIKELY", ) print("Faces:") for face in faces: print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}") print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}") print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}") vertices = [ f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in face.bounding_poly.vertices ] print("face bounds: {}".format(",".join(vertices))) if response.error.message: raise Exception( "{}\nFor more info on error messages, check: " "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message) )추가 언어
C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 후 .NET용 Vision 참고 문서를 확인하세요.
PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 후 PHP용 Vision 참고 문서를 확인하세요.
Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 후 Ruby용 Vision 참고 문서를 확인하세요.
원격 이미지에서 얼굴 인식
Vision API를 사용하여 Cloud Storage 또는 웹에 있는 원격 이미지 파일에서 특성 인식을 수행할 수 있습니다. 원격 파일 요청을 보내려면 요청 본문에 파일의 웹 URL 또는 Cloud Storage URI를 지정합니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: Cloud Storage 버킷에 있는 유효한 이미지 파일의 경로입니다. 적어도 파일에 대한 읽기 권한이 있어야 합니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg
- RESULTS_INT: (선택사항) 반환할 결과의 정숫값입니다.
"maxResults"필드와 해당 값을 생략하면 API에서 기본값 10개를 반환합니다. 이 필드는TEXT_DETECTION,DOCUMENT_TEXT_DETECTION,CROP_HINTS기능 유형에는 적용되지 않습니다. - PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
HTTP 메서드 및 URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
JSON 요청 본문:
{ "requests": [ { "image": { "source": { "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI" } }, "features": [ { "maxResults": RESULTS_INT, "type": "FACE_DETECTION" } ] } ] }요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
요청 본문을
request.json파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"PowerShell
요청 본문을
request.json파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.$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 Content요청이 성공하면 서버가
200 OKHTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.FACE_DETECTION응답에는 인식된 모든 얼굴의 경계 상자, 얼굴에서 인식된 특징(눈, 코, 입 등), 얼굴과 이미지 속성(기쁨, 슬픔, 분노, 놀람 등)의 신뢰도 평점이 포함됩니다.응답
{ "responses": [ { "faceAnnotations": [ { "boundingPoly": { "vertices": [ { "x": 1077, "y": 157 }, { "x": 2146, "y": 157 }, { "x": 2146, "y": 1399 }, { "x": 1077, "y": 1399 } ] }, "fdBoundingPoly": { "vertices": [ { "x": 1112, "y": 407 }, { "x": 1946, "y": 407 }, { "x": 1946, "y": 1270 }, { "x": 1112, "y": 1270 } ] }, "landmarks": [ { "type": "LEFT_EYE", "position": { "x": 1368.748, "y": 739.0957, "z": 0.0024604797 } }, { "type": "RIGHT_EYE", "position": { "x": 1660.6105, "y": 751.5844, "z": -117.06496 } }, { "type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW", "position": { "x": 1284.3208, "y": 666.61487, "z": 63.41506 } }, { "type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW", "position": { "x": 1418.9249, "y": 671.49414, "z": -83.82396 } }, { "type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW", "position": { "x": 1556.9579, "y": 672.2199, "z": -139.39935 } }, { "type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW", "position": { "x": 1771.4799, "y": 682.65845, "z": -131.66716 } }, { "type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES", "position": { "x": 1479.6194, "y": 741.87305, "z": -114.84635 } }, { "type": "NOSE_TIP", "position": { "x": 1443.3151, "y": 917.5109, "z": -194.49301 } }, { "type": "UPPER_LIP", "position": { "x": 1466.7897, "y": 1025.3483, "z": -130.1202 } }, { "type": "LOWER_LIP", "position": { "x": 1467.2588, "y": 1147.0403, "z": -109.24505 } }, { "type": "MOUTH_LEFT", "position": { "x": 1376.8649, "y": 1066.0856, "z": -6.8136826 } }, { "type": "MOUTH_RIGHT", "position": { "x": 1652, "y": 1079.3108, "z": -106.93649 } }, { "type": "MOUTH_CENTER", "position": { "x": 1485.5554, "y": 1087.2388, "z": -110.68126 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT", "position": { "x": 1571.9475, "y": 944.9213, "z": -124.11806 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_LEFT", "position": { "x": 1395.2339, "y": 938.12787, "z": -58.072197 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_CENTER", "position": { "x": 1468.4205, "y": 968.8732, "z": -132.09975 } }, { "type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 1357.8658, "y": 711.2427, "z": -14.618992 } }, { "type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 1423.6936, "y": 750.4164, "z": -23.540215 } }, { "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 1360.5627, "y": 762.87415, "z": -1.2607727 } }, { "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 1313.72, "y": 739.443, "z": 50.216393 } }, { "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 1661.6622, "y": 718.6839, "z": -134.17404 } }, { "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 1730.0901, "y": 763.57104, "z": -116.365845 } }, { "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 1660.8823, "y": 777.3474, "z": -120.8635 } }, { "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 1590.8903, "y": 753.5044, "z": -91.84842 } }, { "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 1345.7522, "y": 640.18243, "z": -27.887913 } }, { "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 1660.5848, "y": 648.36145, "z": -153.73691 } }, { "type": "LEFT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 1274.1006, "y": 826.2645, "z": 422.6642 } }, { "type": "RIGHT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 2014.8041, "y": 908.56537, "z": 149.61232 } }, { "type": "FOREHEAD_GLABELLA", "position": { "x": 1476.2395, "y": 669.9625, "z": -120.59111 } }, { "type": "CHIN_GNATHION", "position": { "x": 1477.3256, "y": 1269.3269, "z": -67.748795 } }, { "type": "CHIN_LEFT_GONION", "position": { "x": 1336.8848, "y": 1096.2242, "z": 286.73004 } }, { "type": "CHIN_RIGHT_GONION", "position": { "x": 1863.2197, "y": 1128.6213, "z": 68.90431 } }, { "type": "LEFT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 1317.8549, "y": 940.8025, "z": 50.863163 } }, { "type": "RIGHT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 1733.4912, "y": 964.073, "z": -112.43947 } } ], "rollAngle": 1.5912293, "panAngle": -22.01964, "tiltAngle": -1.4997566, "detectionConfidence": 0.9310801, "landmarkingConfidence": 0.5775582, "joyLikelihood": "VERY_LIKELY", "sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "underExposedLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "blurredLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "headwearLikelihood": "POSSIBLE" }, { "boundingPoly": { "vertices": [ { "x": 144, "y": 1273 }, { "x": 793, "y": 1273 }, { "x": 793, "y": 1844 }, { "x": 144, "y": 1844 } ] }, "fdBoundingPoly": { "vertices": [ { "x": 181, "y": 1373 }, { "x": 742, "y": 1373 }, { "x": 742, "y": 1844 }, { "x": 181, "y": 1844 } ] }, "landmarks": [ { "type": "LEFT_EYE", "position": { "x": 356.13745, "y": 1635.7034, "z": 0.0045757294 } }, { "type": "RIGHT_EYE", "position": { "x": 557.07324, "y": 1601.1769, "z": -10.258446 } }, { "type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW", "position": { "x": 284.70563, "y": 1599.5238, "z": 28.755493 } }, { "type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW", "position": { "x": 397.47183, "y": 1574.1455, "z": -28.716581 } }, { "type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW", "position": { "x": 484.00983, "y": 1559.5669, "z": -33.509003 } }, { "type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW", "position": { "x": 607.31726, "y": 1551.2396, "z": 11.0225525 } }, { "type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES", "position": { "x": 447.86597, "y": 1603.2458, "z": -40.69277 } }, { "type": "NOSE_TIP", "position": { "x": 463.15356, "y": 1705.7849, "z": -114.36831 } }, { "type": "UPPER_LIP", "position": { "x": 475.02646, "y": 1779.54, "z": -85.219086 } }, { "type": "LOWER_LIP", "position": { "x": 483.2983, "y": 1844.4594, "z": -83.812 } }, { "type": "MOUTH_LEFT", "position": { "x": 391.11206, "y": 1824.9432, "z": -34.578503 } }, { "type": "MOUTH_RIGHT", "position": { "x": 559.85266, "y": 1797.929, "z": -44.700863 } }, { "type": "MOUTH_CENTER", "position": { "x": 478.21106, "y": 1807.5089, "z": -76.46759 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT", "position": { "x": 522.9539, "y": 1717.8636, "z": -51.489075 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_LEFT", "position": { "x": 414.95767, "y": 1739.2955, "z": -46.75015 } }, { "type": "NOSE_BOTTOM_CENTER", "position": { "x": 468.7361, "y": 1739.5958, "z": -78.64168 } }, { "type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 352.39365, "y": 1618.0576, "z": -7.2005444 } }, { "type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 395.81454, "y": 1629.9379, "z": -2.4021797 } }, { "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 357.511, "y": 1649.6553, "z": -4.4735374 } }, { "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 316.1426, "y": 1645.2771, "z": 18.701395 } }, { "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 553.78973, "y": 1582.3448, "z": -17.07942 } }, { "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 596.6489, "y": 1599.1897, "z": 4.014868 } }, { "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 558.60706, "y": 1615.964, "z": -15.077105 } }, { "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 514.8054, "y": 1605.6407, "z": -7.929638 } }, { "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 336.4973, "y": 1567.6466, "z": -7.853897 } }, { "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 542.3708, "y": 1536.191, "z": -19.405855 } }, { "type": "LEFT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 231.38948, "y": 1749.3823, "z": 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"LEFT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 950.7726, "y": 348.11346, "z": 9.216144 } }, { "type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 933.6862, "y": 359.50848, "z": -1.3347243 } }, { "type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 914.83966, "y": 356.1447, "z": -1.4299142 } }, { "type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY", "position": { "x": 1006.59766, "y": 319.50406, "z": 38.31219 } }, { "type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER", "position": { "x": 1021.45886, "y": 327.68784, "z": 61.100002 } }, { "type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY", "position": { "x": 1009.46686, "y": 336.0832, "z": 43.87975 } }, { "type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER", "position": { "x": 991.17535, "y": 331.97632, "z": 34.4881 } }, { "type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 928.40436, "y": 317.13898, "z": -14.411907 } }, { "type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT", "position": { "x": 1008.5887, "y": 294.364, "z": 32.917953 } }, { "type": "LEFT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 835.18915, "y": 395.7093, "z": 81.31065 } }, { "type": "RIGHT_EAR_TRAGION", "position": { "x": 1024.4136, "y": 360.64178, "z": 182.02446 } }, { "type": "FOREHEAD_GLABELLA", "position": { "x": 975.5221, "y": 315.06647, "z": 0.31154716 } }, { "type": "CHIN_GNATHION", "position": { "x": 1010.74097, "y": 503.23572, "z": 29.966637 } }, { "type": "CHIN_LEFT_GONION", "position": { "x": 891.86237, "y": 466.7829, "z": 58.84553 } }, { "type": "CHIN_RIGHT_GONION", "position": { "x": 1031.9008, "y": 428.13455, "z": 145.42484 } }, { "type": "LEFT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 929.4197, "y": 418.09122, "z": 4.574672 } }, { "type": "RIGHT_CHEEK_CENTER", "position": { "x": 1033.7278, "y": 390.5432, "z": 65.6329 } } ], "rollAngle": -12.077273, "panAngle": 27.194477, "tiltAngle": -5.252778, "detectionConfidence": 0.38126788, "landmarkingConfidence": 0.040030442, "joyLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY", "underExposedLikelihood": "LIKELY", "blurredLikelihood": "VERY_LIKELY", "headwearLikelihood": "VERY_UNLIKELY" } ] } ] }Go
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Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참고하세요.
// detectFaces gets faces from the Vision API for an image at the given file path. func detectFacesURI(w io.Writer, file string) error { ctx := context.Background() client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx) if err != nil { return err } image := vision.NewImageFromURI(file) 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
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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.cloud.vision.v1.ImageSource; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class DetectFacesGcs { public static void detectFacesGcs() throws IOException { // TODO(developer): Replace these variables before running the sample. String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg"; detectFacesGcs(filePath); } // Detects faces in the specified remote image on Google Cloud Storage. public static void detectFacesGcs(String gcsPath) throws IOException { List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>(); ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build(); Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build(); Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.FACE_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; } // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs for (FaceAnnotation annotation : res.getFaceAnnotationsList()) { System.out.format( "anger: %s%njoy: %s%nsurprise: %s%nposition: %s", annotation.getAngerLikelihood(), annotation.getJoyLikelihood(), annotation.getSurpriseLikelihood(), annotation.getBoundingPoly()); } } } } }Node.js
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// Imports the Google Cloud client libraries const vision = require('@google-cloud/vision'); // Creates a client const client = new vision.ImageAnnotatorClient(); /** * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample. */ // const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket'; // const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png'; // Performs face detection on the gcs file const [result] = await client.faceDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`); const faces = result.faceAnnotations; console.log('Faces:'); faces.forEach((face, i) => { console.log(` Face #${i + 1}:`); console.log(` Joy: ${face.joyLikelihood}`); console.log(` Anger: ${face.angerLikelihood}`); console.log(` Sorrow: ${face.sorrowLikelihood}`); console.log(` Surprise: ${face.surpriseLikelihood}`); });Python
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def detect_faces_uri(uri): """Detects faces in the file located in Google Cloud Storage or the web.""" from google.cloud import vision client = vision.ImageAnnotatorClient() image = vision.Image() image.source.image_uri = uri response = client.face_detection(image=image) faces = response.face_annotations # Names of likelihood from google.cloud.vision.enums likelihood_name = ( "UNKNOWN", "VERY_UNLIKELY", "UNLIKELY", "POSSIBLE", "LIKELY", "VERY_LIKELY", ) print("Faces:") for face in faces: print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}") print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}") print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}") vertices = [ f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in face.bounding_poly.vertices ] print("face bounds: {}".format(",".join(vertices))) if response.error.message: raise Exception( "{}\nFor more info on error messages, check: " "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message) )gcloud
얼굴 인식을 수행하려면 다음 예시와 같이
gcloud ml vision detect-faces명령어를 사용합니다.gcloud ml vision detect-faces gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg
추가 언어
C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 후 .NET용 Vision 참고 문서를 확인하세요.
PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 후 PHP용 Vision 참고 문서를 확인하세요.
Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 후 Ruby용 Vision 참고 문서를 확인하세요.
사용해 보기
아래 소개된 얼굴 인식을 시도해 보세요. 이미 지정된 이미지(
gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg)를 사용하거나 자체 이미지를 대신 지정할 수도 있습니다. 실행을 선택하여 요청을 보냅니다.요청 본문:
{ "requests": [ { "features": [ { "maxResults": 10, "type": "FACE_DETECTION" } ], "image": { "source": { "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg" } } } ] } - BASE64_ENCODED_IMAGE: 바이너리 이미지 데이터의 base64 표현(ASCII 문자열)입니다. 이 문자열은 다음 문자열과 비슷해야 합니다.