A deteção de logótipos deteta logótipos de produtos populares numa imagem.
Pedidos de deteção de logótipos
Configure o seu Google Cloud projeto e autenticação
Se não tiver criado um Google Cloud projeto, faça-o agora. Expanda esta secção para ver instruções.
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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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Configure a CLI gcloud para usar a sua identidade federada.
Para mais informações, consulte o artigo Inicie sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.
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Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:
gcloud initDetete logótipos numa imagem local
Pode usar a API Vision para realizar a deteção de caraterísticas num ficheiro de imagem local.
Para pedidos REST, envie o conteúdo do ficheiro de imagem como uma string codificada em base64 no corpo do pedido.
Para pedidos da
gcloude da biblioteca de cliente, especifique o caminho para uma imagem local no seu pedido.REST
Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:
- BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Esta string deve ser semelhante à
seguinte string:
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
- PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.
Método HTTP e URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Corpo JSON do pedido:
{ "requests": [ { "image": { "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE" }, "features": [ { "type": "LOGO_DETECTION" }, ] } ] }Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:
curl
Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome
request.json, e execute o seguinte comando:curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"PowerShell
Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome
request.json, e execute o seguinte comando:$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 ContentSe o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP
200 OKe a resposta no formato JSON.Resposta:
{ "responses": [ { "logoAnnotations": [ { "mid": "/m/045c7b", "description": "google", "score": 0.980325, "boundingPoly": { "vertices": [ { "x": 12, "y": 42 }, { "x": 439, "y": 42 }, { "x": 439, "y": 285 }, { "x": 12, "y": 285 } ] } } ] } ] }Go
Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API GoVision.
Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// detectLogos gets logos from the Vision API for an image at the given file path. func detectLogos(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 } annotations, err := client.DetectLogos(ctx, image, nil, 10) if err != nil { return err } if len(annotations) == 0 { fmt.Fprintln(w, "No logos found.") } else { fmt.Fprintln(w, "Logos:") for _, annotation := range annotations { fmt.Fprintln(w, annotation.Description) } } return nil }Java
Antes de experimentar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da API Vision com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision 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.EntityAnnotation; 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 DetectLogos { public static void detectLogos() throws IOException { // TODO(developer): Replace these variables before running the sample. String filePath = "path/to/your/image/file.jpg"; detectLogos(filePath); } // Detects logos in the specified local image. public static void detectLogos(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.LOGO_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 (EntityAnnotation annotation : res.getLogoAnnotationsList()) { System.out.println(annotation.getDescription()); } } } } }Node.js
Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.jsVision.
Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
const vision = require('@google-cloud/vision'); const fs = require('fs'); // Creates a client const client = new vision.ImageAnnotatorClient(); /** * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample. */ // const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png'; const imageBuffer = fs.readFileSync(fileName); const base64Image = imageBuffer.toString('base64'); const request = { requests: [ { image: { content: base64Image, }, features: [ { type: 'LOGO_DETECTION', }, ], }, ], }; // Performs logo detection on the local file const [response] = await client.batchAnnotateImages(request); response.responses.forEach(res => { if (res.logoAnnotations) { console.log('Logos:'); res.logoAnnotations.forEach(logo => console.log(logo)); } if (res.error) { console.error(` - Error: ${res.error.message}`); } });Python
Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API PythonVision.
Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
def detect_logos(path): """Detects logos in the file.""" from google.cloud import vision client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(path, "rb") as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) request = { "image": image, "features": [{"type_": vision.Feature.Type.LOGO_DETECTION}], } response = client.annotate_image(request=request) logos = response.logo_annotations print("Logos:") for logo in logos: print(logo.description) if response.error.message: raise Exception( "{}\nFor more info on error messages, check: " "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message) )Idiomas adicionais
C#: Siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para .NET.
PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para PHP.
Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para Ruby.
Detete logótipos numa imagem remota
Pode usar a API Vision para realizar a deteção de funcionalidades num ficheiro de imagem remoto localizado no Cloud Storage ou na Web. Para enviar um pedido de ficheiro remoto, especifique o URL da Web do ficheiro ou o URI do Cloud Storage no corpo do pedido.
REST
Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:
- CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um ficheiro de imagem válido num contentor do Cloud Storage. Tem de ter, pelo menos, privilégios de leitura para o ficheiro.
Exemplo:
gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg
- PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.
Método HTTP e URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Corpo JSON do pedido:
{ "requests": [ { "image": { "source": { "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI" } }, "features": [ { "type": "LOGO_DETECTION" }, ] } ] }Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:
curl
Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome
request.json, e execute o seguinte comando:curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"PowerShell
Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome
request.json, e execute o seguinte comando:$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 ContentSe o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP
200 OKe a resposta no formato JSON.Resposta:
{ "responses": [ { "logoAnnotations": [ { "mid": "/m/045c7b", "description": "google", "score": 0.980325, "boundingPoly": { "vertices": [ { "x": 12, "y": 42 }, { "x": 439, "y": 42 }, { "x": 439, "y": 285 }, { "x": 12, "y": 285 } ] } } ] } ] }Go
Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API GoVision.
Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// detectLogos gets logos from the Vision API for an image at the given file path. func detectLogosURI(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.DetectLogos(ctx, image, nil, 10) if err != nil { return err } if len(annotations) == 0 { fmt.Fprintln(w, "No logos found.") } else { fmt.Fprintln(w, "Logos:") for _, annotation := range annotations { fmt.Fprintln(w, annotation.Description) } } return nil }Java
Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API JavaVision.
Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
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.EntityAnnotation; 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 DetectLogosGcs { public static void detectLogosGcs() throws IOException { // TODO(developer): Replace these variables before running the sample. String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg"; detectLogosGcs(filePath); } // Detects logos in the specified remote image on Google Cloud Storage. public static void detectLogosGcs(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.LOGO_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 (EntityAnnotation annotation : res.getLogoAnnotationsList()) { System.out.println(annotation.getDescription()); } } } } }Node.js
Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.jsVision.
Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
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'; const request = { requests: [ { image: { source: { imageUri: `gs://${bucketName}/${fileName}`, }, }, features: [ { type: 'LOGO_DETECTION', }, ], }, ], }; // Performs logo detection on the gcs file const [response] = await client.batchAnnotateImages(request); response.responses.forEach(res => { if (res.logoAnnotations) { console.log('Logos:'); res.logoAnnotations.forEach(logo => console.log(logo)); } if (res.error) { console.error(` - Error: ${res.error.message}`); } });Python
Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API PythonVision.
Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
def detect_logos_uri(uri): """Detects logos in the file located in Google Cloud Storage or on the Web.""" from google.cloud import vision client = vision.ImageAnnotatorClient() image = vision.Image() image.source.image_uri = uri request = { "image": image, "features": [{"type_": vision.Feature.Type.LOGO_DETECTION}], } response = client.annotate_image(request=request) logos = response.logo_annotations print("Logos:") for logo in logos: print(logo.description) 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
Para realizar a deteção de propriedades de imagens, use o comando
gcloud ml vision detect-logosconforme mostrado no exemplo seguinte:gcloud ml vision detect-logos gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg
Idiomas adicionais
C#: Siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para .NET.
PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para PHP.
Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para Ruby.
Experimentar
Experimente a deteção de logótipos abaixo. Pode usar a imagem já especificada (
gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg) ou especificar a sua própria imagem em alternativa. Envie o pedido selecionando Executar.
Créditos da imagem: Robert Scoble (CC BY 2.0, anotação adicionada). Corpo do pedido:
{ "requests": [ { "features": [ { "type": "LOGO_DETECTION" } ], "image": { "source": { "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg" } } } ] } - BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Esta string deve ser semelhante à
seguinte string: