如何使用 Google Cloud 的 Vision API

Google Cloud 的 Vision API 提供了强大的图像分析功能，包括 OCR 识别、图像标记、人脸检测等。本文将为您介绍如何使用 Google Cloud 的 Vision API。

准备工作

1. 首先，您需要注册一个 Google Cloud 账号，并开通 Vision API。
2. 安装好 Google Cloud SDK，以便可在命令行中使用它。

使用步骤

1. 在 GCP 控制台中创建一个项目，然后创建 Vision API。

2. 设置认证

   创建一个服务账号，获取认证文件。

   $ gcloud iam service-accounts create [SA-NAME]
   $ gcloud iam service-accounts keys create [FILE-NAME].json --iam-account [SA-NAME]@[PROJECT-ID].iam.gserviceaccount.com
   $ export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]/[FILE-NAME].json"
   

   [SA-NAME] 是服务账号的名称，[FILE-NAME] 是生成的认证文件名，[PROJECT-ID] 是 GCP 项目 ID，[PATH] 是认证文件在本地的路径。

3. 安装 Google Cloud Vision API 客户端库

   $ pip install --upgrade google-cloud-vision
   

4. 使用 Python 代码访问 Vision API

   from google.cloud import vision
   client = vision.ImageAnnotatorClient()
   
   # Load the image from local file.
   with open('example.jpg', 'rb') as image_file:
      content = image_file.read()
   
   # perform OCR on image
   image = vision.types.Image(content=content)
   response = client.text_detection(image=image)
   texts = response.text_annotations
   for text in texts:
      print(text.description)
   

   可以使用 client.annotate_image() API 进行图像标记或人脸检测等操作，具体该怎么做可以参考Vision API文档。

5. 通过 Google Cloud SDK 命令访问 Vision API

   $ export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]/[FILE-NAME].json"
   $ gcloud auth activate-service-account --key-file [PATH]/[FILE-NAME].json
   
   # to detect text in the image
   $ gcloud ml vision detect-text gs://[BUCKET-NAME]/[IMAGE-NAME] > output.txt
   
   # to detect faces in the image
   $ gcloud ml vision detect-faces gs://[BUCKET-NAME]/[IMAGE-NAME] > output.txt
   

   这里[BUCKET-NAME] 和 [IMAGE-NAME] 分别是需要识别的图片所在的 GCS 存储通和图片名称。

6. 如果您经常访问 Vision API，可以考虑使用 Cloud Functions 或 Cloud Run 来部署您的代码。

总结

通过本文的介绍，您现在应该对如何使用 Google Cloud Vision API 有了初步的了解，并且可以快速在您的项目中使用该 API。除此之外，您还可以通过阅读 Vision API 文档来了解更多功能和使用方法。