여러 객체 감지

Vision API는 객체 현지화를 사용하여 이미지에서 여러 객체를 감지하고 추출할 수 있습니다.

객체 현지화는 이미지에서 여러 객체를 식별하고 이미지의 각 객체에 LocalizedObjectAnnotation을 제공하는 것입니다. 각 LocalizedObjectAnnotation은 객체, 객체의 위치, 객체가 포함된 이미지 영역의 사각형 경계에 대한 정보를 식별합니다.

객체 현지화는 이미지에서 중요한 객체와 덜 중요한 객체를 식별합니다.

객체 정보는 영어로만 반환됩니다. Cloud Translation은 영어 라벨을 다양한 다른 언어로 번역할 수 있습니다.

경계 상자가 있는 이미지 — *이미지 크레딧:* 보그단 다다, Unsplash (*주석 추가됨*)

예를 들어 API는 앞선 이미지에 있는 객체에 대한 다음 정보와 경계 위치 데이터를 반환합니다.

이름	mid	점수	경계
Bicycle Wheel	/m/01bqk0	0.89648587	(0.32076266, 0.78941387), (0.43812272, 0.78941387), (0.43812272, 0.97331065), (0.32076266, 0.97331065)
자전거	/m/0199g	0.886761	(0.312, 0.6616471), (0.638353, 0.6616471), (0.638353, 0.9705882), (0.312, 0.9705882)
Bicycle Wheel	/m/01bqk0	0.6345275	(0.5125398, 0.760708), (0.6256646, 0.760708), (0.6256646, 0.94601655), (0.5125398, 0.94601655)
사진 프레임	/m/06z37_	0.6207608	(0.79177403, 0.16160682), (0.97047985, 0.16160682), (0.97047985, 0.31348917), (0.79177403, 0.31348917)
타이어	/m/0h9mv	0.55886006	(0.32076266, 0.78941387), (0.43812272, 0.78941387), (0.43812272, 0.97331065), (0.32076266, 0.97331065)
문	/m/02dgv	0.5160098	(0.77569866, 0.37104446), (0.9412425, 0.37104446), (0.9412425, 0.81507325), (0.77569866, 0.81507325)

mid에는 라벨의 Google Knowledge Graph 항목에 해당하는 머신 생성 식별자(MID)가 포함됩니다. mid 값 검사에 대한 자세한 내용은 Google Knowledge Graph Search API 문서를 참조하세요.

직접 사용해 보기

Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들어 실제 시나리오에서 Cloud Vision API의 성능을 평가할 수 있습니다. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

Cloud Vision API 무료로 사용해 보기

객체 현지화 요청

Google Cloud 프로젝트 및 인증 설정

아직 Google Cloud 프로젝트를 만들지 않았다면 지금 만드세요. 이 섹션을 펼쳐서 안내를 참조하세요.

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

Install the Google Cloud CLI.

외부 ID 공급업체(IdP)를 사용하는 경우 먼저 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인해야 합니다.

gcloud CLI를 초기화하려면, 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud init

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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

Install the Google Cloud CLI.

외부 ID 공급업체(IdP)를 사용하는 경우 먼저 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인해야 합니다.

gcloud CLI를 초기화하려면, 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud init

로컬 이미지에서 객체 인식

Vision API를 사용하여 로컬 이미지 파일에서 기능 감지를 수행할 수 있습니다.

REST 요청의 경우 이미지 파일의 콘텐츠를 요청 본문에 base64로 인코딩된 문자열로 보냅니다.

gcloud 및 클라이언트 라이브러리 요청의 경우 요청에 로컬 이미지 경로를 지정합니다.

참고: 이 기능은 normalizedVertices [0,1]을 포함하고, 실제 픽셀 값(vertices)을 포함하지 않는 결과를 반환합니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

BASE64_ENCODED_IMAGE: 바이너리 이미지 데이터의 base64 표현(ASCII 문자열)입니다. 이 문자열은 다음 문자열과 유사하게 표시됩니다.
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
자세한 내용은 base64 인코딩 주제를 참조하세요.
RESULTS_INT: (선택사항) 반환할 결과의 정수 값입니다. "maxResults" 필드와 해당 값을 생략하면 API에서 기본값 10개를 반환합니다. 이 필드는 TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION, CROP_HINTS 기능 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": "OBJECT_LOCALIZATION"
        },
      ]
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 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

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 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 Content

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

응답:

응답

{
  "responses": [
    {
      "localizedObjectAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.89648587,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0199g",
          "name": "Bicycle",
          "score": 0.886761,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.9705882
              },
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.9705882
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.6345275,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.94601655
              },
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.94601655
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/06z37_",
          "name": "Picture frame",
          "score": 0.6207608,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.31348917
              },
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.31348917
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0h9mv",
          "name": "Tire",
          "score": 0.55886006,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/02dgv",
          "name": "Door",
          "score": 0.5160098,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.81507325
              },
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.81507325
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Go API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjects(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.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

이 샘플을 시도하기 전에 Vision API 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision API Java 참고 문서를 참조하세요.

/**
 * Detects localized objects in the specified local image.
 *
 * @param filePath The path to the file to perform localized object detection on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjects(String filePath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

  Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .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()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Node.js API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

// Imports the Google Cloud client libraries
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 = `/path/to/localImage.png`;
const request = {
  image: {content: fs.readFileSync(fileName)},
};

const [result] = await client.objectLocalization(request);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const vertices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  vertices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

Python

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Python API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

def localize_objects(path):
    """Localize objects in the local image.

    Args:
    path: The path to the local 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)

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 다음 PHP용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

원격 이미지에서 객체 인식

Vision API를 사용하여 Cloud Storage 또는 웹에 있는 원격 이미지 파일에서 기능 감지를 수행할 수 있습니다. 원격 파일 요청을 보내려면 요청 본문에 파일의 웹 URL 또는 Cloud Storage URI를 지정합니다.

참고: 이 기능은 normalizedVertices [0,1]을 포함하고, 실제 픽셀 값(vertices)을 포함하지 않는 결과를 반환합니다.

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.
- ```
https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png
```
RESULTS_INT: (선택사항) 반환할 결과의 정수 값입니다. "maxResults" 필드와 해당 값을 생략하면 API에서 기본값 10개를 반환합니다. 이 필드는 TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION, CROP_HINTS 기능 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": "OBJECT_LOCALIZATION"
        },
      ]
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 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.json 파일에 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 Content

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

응답:

응답

{
  "responses": [
    {
      "localizedObjectAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.89648587,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0199g",
          "name": "Bicycle",
          "score": 0.886761,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.9705882
              },
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.9705882
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.6345275,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.94601655
              },
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.94601655
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/06z37_",
          "name": "Picture frame",
          "score": 0.6207608,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.31348917
              },
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.31348917
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0h9mv",
          "name": "Tire",
          "score": 0.55886006,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/02dgv",
          "name": "Door",
          "score": 0.5160098,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.81507325
              },
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.81507325
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Go

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjectsURI(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.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

/**
 * Detects localized objects in a remote image on Google Cloud Storage.
 *
 * @param gcsPath The path to the remote file on Google Cloud Storage to detect localized objects
 *     on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjectsGcs(String gcsPath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();

  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .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()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    client.close();
    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

Node.js

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

// 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 line before running the sample.
 */
// const gcsUri = `gs://bucket/bucketImage.png`;

const [result] = await client.objectLocalization(gcsUri);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const veritices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  veritices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

Python

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

def localize_objects_uri(uri):
    """Localize objects in the image on Google Cloud Storage

    Args:
    uri: The path to the file in Google Cloud Storage (gs://...)
    """
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

gcloud

이미지에서 라벨을 인식하려면 gcloud ml vision detect-objects 명령어를 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

gcloud ml vision detect-objects https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 다음 PHP용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

직접 해 보기

다음 도구를 사용하여 객체 감지와 현지화를 시도해 보세요. 이미 지정된 이미지(https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png)를 사용하거나 자체 이미지를 대신 지정할 수도 있습니다. 실행을 선택하여 요청을 보냅니다.

경계 상자가 없는 이미지 — *이미지 크레딧:* 보그단 다다, Unsplash

요청 본문:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 10,
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png"
        }
      }
    }
  ]
}

여러 객체 감지 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

직접 사용해 보기

객체 현지화 요청

Google Cloud 프로젝트 및 인증 설정

로컬 이미지에서 객체 인식

REST

curl

PowerShell

응답

Go

Java

Node.js

Python

추가 언어

원격 이미지에서 객체 인식

REST

curl

PowerShell

응답

Go

Java

Node.js

Python

gcloud

추가 언어

직접 해 보기

여러 객체 감지