Logos erkennen

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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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Logos in einem lokalen Bild erkennen

Sie können die Vision API für die Featureerkennung 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 zu gcloud und Clientbibliotheken den Pfad zu einem lokalen Image in Ihrer Anfrage an.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden 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.
• 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": [         {           "type": "LOGO_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:

 {   "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

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

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

 // 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

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von 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.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

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

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

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 logo detection on the local file const [result] = await client.logoDetection(fileName); const logos = result.logoAnnotations; console.log('Logos:'); logos.forEach(logo => console.log(logo));

Python

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

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

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)      response = client.logo_detection(image=image)     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)         )  

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Logos in einem Remotebild erkennen

Sie können die Vision API verwenden, um eine Featureerkennung für eine Remote-Bilddatei durchzuführen, die sich in Cloud Storage oder im Web befindet. Zum Senden einer Remote-Dateianfrage geben Sie die Web-URL oder den Cloud Storage-URI der Datei im Anfragetext an.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: Der Pfad zu einer gültigen Bilddatei in einem Cloud Storage-Bucket. Sie müssen zumindest Leseberechtigungen für die Datei haben. Beispiel:
  • gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg

• 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": {         "source": {           "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"         }       },       "features": [         {           "type": "LOGO_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:

 {   "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

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

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

 // 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

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

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

 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

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

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

// 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 logo detection on the gcs file const [result] = await client.logoDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`); const logos = result.logoAnnotations; console.log('Logos:'); logos.forEach(logo => console.log(logo));

Python

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

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

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      response = client.logo_detection(image=image)     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

Verwenden Sie für die Erkennung der Bildattribute den Befehl gcloud ml vision detect-logos, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

 gcloud ml vision detect-logos gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg 

Weitere Sprachen

C#: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von C# auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für .NET auf.

PHP: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von PHP auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für PHP auf.

Ruby: Folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Ruby auf der Seite der Clientbibliotheken und rufen Sie dann die Vision-Referenzdokumentation für Ruby auf.

Jetzt ausprobieren

Probieren Sie unten die Logoerkennung aus. Sie können das bereits angegebene Bild verwenden (gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg) oder stattdessen ein eigenes Bild angeben. Wählen Sie zum Senden der Anfrage Ausführen aus.



Anfragetext:

{   "requests": [     {       "features": [         {           "type": "LOGO_DETECTION"         }       ],       "image": {         "source": {           "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/logo/google_logo.jpg"         }       }     }   ] }