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通过10个步骤设置Google Cloud Vision API


你有没有想过并梦想过计算机视觉的酷炫应用?

有了Google Cloud Vision API,您就可以利用Google预先训练的模型,轻松地将它们应用于您的问题。

在这次试驾中,我将演练设置和运行的10个步骤。

在我开始之前,所有这些都是通过Google提供的令人惊叹的文档来实现的。关键参考资料可在以下位置找到:

假设:您已经注册并创建了您的Google云项目。(如果您还没有这样做,请访问此链接,新用户也可以获得300美元的积分。)link $300 credit too

本指南以2021年7月29日(星期四)为准确日期。

步骤1:登录到您的Google Cloud项目,在主页中,单击“转到API概述”

第二步:选择[开启API和服务]

第3步:搜索Cloud Vision API,然后单击它

步骤4:启用它

步骤5:导航到凭据,然后选择“创建凭据”并单击“服务帐户”

步骤6:提供您的服务帐户详细信息(您可以省略可选部分),然后单击完成

步骤7:单击您已创建的服务帐户

步骤8:导航到Key,选择“Add Key”,然后选择“Create new Key”

步骤9:创建JSON密钥类型

  • 将下载JSON文件
  • 将此JSON文件放入Python脚本的工作目录中


现在我们已经设置了Google Cloud Vision API,我们可以通过几行代码开始它。(如果以下代码片段的格式有问题,可以在此处找到我的GitHub项目供您参考。)My GitHub project for your reference can be found here if there are issues with formatting with the code snippets below.

第10步:让我们从Python开始吧!(我将在这里使用Jupyter Notebook。)

  • 安装Google Cloud Vision库,允许我们向Google Cloud Vision API发出请求

!pip install google-cloud-vision

  • 导入库

import os
from google.cloud import vision_v1
from google.cloud.vision_v1 import types

  • 插入您的Google Cloud Vision API密钥(这是之前下载的JSON文件,应该存储在您的工作目录中)

os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'unique-sentinel-320212-91cb79ab2383.json' # Your JSON file name here

  • 实例化客户端

client = vision_v1.ImageAnnotatorClient()

  • 设置要分析的图像

image = types.Image()
image.source.image_uri = 'https://www.indiewire.com/wp-content/uploads/2016/08/20140216-131646.jpg' # You can put in another URL here that you would like analyzed

  • 利用标签检测

response_labels = client.label_detection(image=image)
print('Labels (and confidence score):');print('='*30)

  • 利用人脸检测

response_faces = client.face_detection(image=image)

  • 您可以在此处了解更多其他方法,如检测文本、手写等
  • 完成后,您可能希望禁用您的API


好了,这就对了。我希望你们觉得这对你们有帮助,并在下面的评论区让我知道你们喜欢什么!

愿你在智慧中徘徊,引用数据唤起你的洞察力。

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原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2021/07/30/%e9%80%9a%e8%bf%8710%e4%b8%aa%e6%ad%a5%e9%aa%a4%e8%ae%be%e7%bd%aegoogle-cloud-vision-api/

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