Detetar etiquetas

Nota: a API Vision suporta agora a anotação de imagens em lote assíncrona offline para todas as funcionalidades. Este pedido assíncrono suporta até 2000 ficheiros de imagem e devolve ficheiros JSON de resposta armazenados no seu contentor do Cloud Storage. Para mais informações sobre esta funcionalidade, consulte o artigo Anotação de imagens em lote offline.

A API Vision pode detetar e extrair informações sobre entidades numa imagem, num vasto grupo de categorias.

As etiquetas podem identificar objetos gerais, localizações, atividades, espécies de animais, produtos e muito mais. Se precisar de etiquetas personalizadas segmentadas, o Cloud AutoML Vision permite-lhe preparar um modelo de aprendizagem automática personalizado para classificar imagens.

As etiquetas são devolvidas apenas em inglês. A API Cloud Translation pode traduzir etiquetas em inglês para qualquer um dos outros idiomas.

Crédito da imagem: Alex Knight no Unsplash.

Por exemplo, a imagem acima pode devolver a seguinte lista de etiquetas:

Descrição	Pontuação
Rua	0,872
Instantâneo	0,852
Localidade	0,848
Noite	0,804
Beco	0,713

Está a usar esta API numa app para dispositivos móveis? Experimente o Firebase Machine Learning e o ML Kit, que fornecem SDKs Android e iOS específicos da plataforma para usar os serviços Cloud Vision, bem como APIs ML Vision no dispositivo e inferência no dispositivo usando modelos de ML personalizados.

Pedidos de deteção de etiquetas

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.

1. 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 role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. 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

4. Install the Google Cloud CLI.

5. 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.

6. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

   gcloud init

   Detete etiquetas 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 gcloud e 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==
     Visite o tópico codificação base64 para mais informações.
   • RESULTS_INT: (Opcional) Um valor inteiro de resultados a devolver. Se omitir o campo "maxResults" e o respetivo valor, a API devolve o valor predefinido de 10 resultados. Este campo não se aplica aos seguintes tipos de elementos: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION ou CROP_HINTS.
   • 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": [
           {
             "maxResults": RESULTS_INT,
             "type": "LABEL_DETECTION"
           }
         ]
       }
     ]
   }
   

   Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

   curl

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI do gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI do gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   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

   Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Ads com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   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 Content

   Se o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

   Uma resposta LABEL_DETECTION inclui as etiquetas detetadas, a respetiva pontuação, a topicalidade e um ID de etiqueta opaco, onde:

   • mid - se presente, contém um identificador gerado pela máquina (MID) correspondente à entrada do Gráfico de Conhecimento da Google da entidade. Tenha em atenção que os valores mid permanecem únicos em diferentes idiomas, pelo que pode usar estes valores para associar entidades de diferentes idiomas. Para inspecionar os valores MID, consulte a documentação da API Google Knowledge Graph.
   • description: a descrição da etiqueta.
   • score: a pontuação de confiança, que varia de 0 (nenhuma confiança) a 1 (confiança muito elevada).
   • topicality - A relevância da etiqueta ICA (anotação de conteúdo de imagem) para a imagem. Mede a importância/centralidade de uma etiqueta no contexto geral de uma página.

   {
     "responses": [
       {
         "labelAnnotations": [
           {
             "mid": "/m/01c8br",
             "description": "Street",
             "score": 0.87294734,
             "topicality": 0.87294734
           },
           {
             "mid": "/m/06pg22",
             "description": "Snapshot",
             "score": 0.8523099,
             "topicality": 0.8523099
           },
           {
             "mid": "/m/0dx1j",
             "description": "Town",
             "score": 0.8481104,
             "topicality": 0.8481104
           },
           {
             "mid": "/m/01d74z",
             "description": "Night",
             "score": 0.80408716,
             "topicality": 0.80408716
           },
           {
             "mid": "/m/01lwf0",
             "description": "Alley",
             "score": 0.7133322,
             "topicality": 0.7133322
           }
         ]
       }
     ]
   }
   

   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.

   
   // detectLabels gets labels from the Vision API for an image at the given file path.
   func detectLabels(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.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
   	if err != nil {
   		return err
   	}
   
   	if len(annotations) == 0 {
   		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
   	} else {
   		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
   		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.

   Nota: para utilizadores da estrutura Spring do Java, o Spring Cloud Google Cloud oferece uma forma de configurar automaticamente as definições de autenticação e os objetos de cliente para usar a API Vision.

   
   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 DetectLabels {
   
     public static void detectLabels() throws IOException {
       // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
       String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
       detectLabels(filePath);
     }
   
     // Detects labels in the specified local image.
     public static void detectLabels(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.LABEL_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.getLabelAnnotationsList()) {
             annotation
                 .getAllFields()
                 .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
           }
         }
       }
     }
   }

   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.

   // Imports the Google Cloud client library
   const vision = require('@google-cloud/vision');
   
   // 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';
   
   // Performs label detection on the local file
   const [result] = await client.labelDetection(fileName);
   const labels = result.labelAnnotations;
   console.log('Labels:');
   labels.forEach(label => console.log(label.description));

   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_labels(path):
       """Detects labels 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)
   
       response = client.label_detection(image=image)
       labels = response.label_annotations
       print("Labels:")
   
       for label in labels:
           print(label.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 etiquetas 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.

   Aviso: quando obtém imagens de URLs HTTP/HTTPS, a Google não pode garantir que o pedido será concluído. O seu pedido pode falhar se o anfitrião especificado negar o pedido (por exemplo, devido à limitação de pedidos ou à prevenção de DoS) ou se a Google limitar os pedidos ao site para evitar abusos. Como prática recomendada, não dependa de imagens alojadas externamente para aplicações de produção.

   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/label/setagaya.jpeg

   • RESULTS_INT: (Opcional) Um valor inteiro de resultados a devolver. Se omitir o campo "maxResults" e o respetivo valor, a API devolve o valor predefinido de 10 resultados. Este campo não se aplica aos seguintes tipos de elementos: TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION ou CROP_HINTS.
   • 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": [
           {
             "maxResults": RESULTS_INT,
             "type": "LABEL_DETECTION"
           },
         ]
       }
     ]
   }
   

   Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

   curl

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI do gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI do gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   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

   Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Ads com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   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 Content

   Se o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

   Uma resposta LABEL_DETECTION inclui as etiquetas detetadas, a respetiva pontuação, a topicalidade e um ID de etiqueta opaco, onde:

   • mid - se estiver presente, contém um identificador gerado pela máquina (MID) correspondente à entrada do Gráfico de Conhecimento da Google da entidade. Tenha em atenção que os valores mid permanecem únicos em diferentes idiomas, pelo que pode usar estes valores para associar entidades de diferentes idiomas. Para inspecionar os valores MID, consulte a documentação da API Google Knowledge Graph.
   • description: a descrição da etiqueta.
   • score: a pontuação de confiança, que varia de 0 (nenhuma confiança) a 1 (confiança muito elevada).
   • topicality - A relevância da etiqueta de anotação de conteúdo de imagem (ICA) para a imagem. Mede a importância/centralidade de uma etiqueta no contexto geral de uma página.

   {
     "responses": [
       {
         "labelAnnotations": [
           {
             "mid": "/m/01c8br",
             "description": "Street",
             "score": 0.87294734,
             "topicality": 0.87294734
           },
           {
             "mid": "/m/06pg22",
             "description": "Snapshot",
             "score": 0.8523099,
             "topicality": 0.8523099
           },
           {
             "mid": "/m/0dx1j",
             "description": "Town",
             "score": 0.8481104,
             "topicality": 0.8481104
           },
           {
             "mid": "/m/01d74z",
             "description": "Night",
             "score": 0.80408716,
             "topicality": 0.80408716
           },
           {
             "mid": "/m/01lwf0",
             "description": "Alley",
             "score": 0.7133322,
             "topicality": 0.7133322
           }
         ]
       }
     ]
   }
   

   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.

   
   // detectLabels gets labels from the Vision API for an image at the given file path.
   func detectLabelsURI(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.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
   	if err != nil {
   		return err
   	}
   
   	if len(annotations) == 0 {
   		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
   	} else {
   		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
   		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.

   Nota: para utilizadores da estrutura Spring do Java, o Spring Cloud Google Cloud oferece uma forma de configurar automaticamente as definições de autenticação e os objetos de cliente para usar a API Vision.

   
   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 DetectLabelsGcs {
   
     public static void detectLabelsGcs() throws IOException {
       // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
       String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
       detectLabelsGcs(filePath);
     }
   
     // Detects labels in the specified remote image on Google Cloud Storage.
     public static void detectLabelsGcs(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.LABEL_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.getLabelAnnotationsList()) {
             annotation
                 .getAllFields()
                 .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
           }
         }
       }
     }
   }

   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.

   // 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 label detection on the gcs file
   const [result] = await client.labelDetection(
     `gs://${bucketName}/${fileName}`
   );
   const labels = result.labelAnnotations;
   console.log('Labels:');
   labels.forEach(label => console.log(label.description));

   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_labels_uri(uri):
       """Detects labels 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
   
       response = client.label_detection(image=image)
       labels = response.label_annotations
       print("Labels:")
   
       for label in labels:
           print(label.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 detetar etiquetas numa imagem, use o comando gcloud ml vision detect-labels , conforme mostrado no exemplo seguinte:

   gcloud ml vision detect-labels gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg
   

   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 etiquetas abaixo. Pode usar a imagem já especificada (gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg) ou especificar a sua própria imagem em alternativa. Envie o pedido selecionando Executar.

   

   Crédito da imagem: Alex Knight no Unsplash.

   Corpo do pedido:

   {
     "requests": [
       {
         "features": [
           {
             "maxResults": 5,
             "type": "LABEL_DETECTION"
           }
         ],
         "image": {
           "source": {
             "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg"
           }
         }
       }
     ]
   }