Mithilfe der Gesichtserkennung können Sie in einem Bild mehrere Gesichter und die damit verknüpften wichtigsten Gesichtsmerkmale wie den Gesichtsausdruck oder Kopfbedeckungen (wearing headwear) erkennen.
Die Gesichtserkennung zur Identifizierung von Personen wird nicht unterstützt.
Überzeugen Sie sich selbst
Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie einfach ein Konto, um die Leistungsfähigkeit von Cloud Vision API in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.
Cloud Vision API kostenlos testenGesichtserkennungsanfragen
Google Cloud -Projekt und Authentifizierung einrichten
Wenn Sie noch kein Google Cloud -Projekt erstellt haben, tun Sie dies jetzt. Erweitern Sie diesen Abschnitt, um die Anleitung einzublenden.
- 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.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vision API.
-
Install the Google Cloud CLI.
-
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 -
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vision API.
-
Install the Google Cloud CLI.
-
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 - BASE64_ENCODED_IMAGE: Die Base64-Darstellung (ASCII-String) der Binärbilddaten. Dieser String sollte in etwa so aussehen:
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
- RESULTS_INT: (Optional) Ein ganzzahliger Wert der Ergebnisse, die zurückgegeben werden sollen. Wenn Sie das Feld
"maxResults"und seinen Wert weglassen, gibt die API den Standardwert von 10 Ergebnissen zurück. Dieses Feld gilt nicht für die folgenden Featuretypen:TEXT_DETECTION,DOCUMENT_TEXT_DETECTIONoderCROP_HINTS. - PROJECT_ID: Ihre Google Cloud -Projekt-ID
- 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/face/faces.jpeg
- RESULTS_INT: (Optional) Ein ganzzahliger Wert der Ergebnisse, die zurückgegeben werden sollen. Wenn Sie das Feld
"maxResults"und seinen Wert weglassen, gibt die API den Standardwert von 10 Ergebnissen zurück. Dieses Feld gilt nicht für die folgenden Featuretypen:TEXT_DETECTION,DOCUMENT_TEXT_DETECTIONoderCROP_HINTS. - PROJECT_ID: Ihre Google Cloud -Projekt-ID
Gesichter 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:
HTTP-Methode und URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
JSON-Text der Anfrage:
{
"requests": [
{
"image": {
"content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
},
"features": [
{
"maxResults": RESULTS_INT,
"type": "FACE_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.
Eine FACE_DETECTION-Antwort enthält Begrenzungsrahmen für alle erkannten Gesichter, erkannte markante Stellen im Gesicht (Augen, Nase, Mund usw.) und Konfidenzbeurteilungen für Gesichts- und Bildeigenschaften (Freude, Trauer, Wut, Überraschung usw.).
Antwort
{
"responses": [
{
"faceAnnotations": [
{
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 1077,
"y": 157
},
{
"x": 2146,
"y": 157
},
{
"x": 2146,
"y": 1399
},
{
"x": 1077,
"y": 1399
}
]
},
"fdBoundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 1112,
"y": 407
},
{
"x": 1946,
"y": 407
},
{
"x": 1946,
"y": 1270
},
{
"x": 1112,
"y": 1270
}
]
},
"landmarks": [
{
"type": "LEFT_EYE",
"position": {
"x": 1368.748,
"y": 739.0957,
"z": 0.0024604797
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE",
"position": {
"x": 1660.6105,
"y": 751.5844,
"z": -117.06496
}
},
{
"type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1284.3208,
"y": 666.61487,
"z": 63.41506
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1418.9249,
"y": 671.49414,
"z": -83.82396
}
},
{
"type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1556.9579,
"y": 672.2199,
"z": -139.39935
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1771.4799,
"y": 682.65845,
"z": -131.66716
}
},
{
"type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
"position": {
"x": 1479.6194,
"y": 741.87305,
"z": -114.84635
}
},
{
"type": "NOSE_TIP",
"position": {
"x": 1443.3151,
"y": 917.5109,
"z": -194.49301
}
},
{
"type": "UPPER_LIP",
"position": {
"x": 1466.7897,
"y": 1025.3483,
"z": -130.1202
}
},
{
"type": "LOWER_LIP",
"position": {
"x": 1467.2588,
"y": 1147.0403,
"z": -109.24505
}
},
{
"type": "MOUTH_LEFT",
"position": {
"x": 1376.8649,
"y": 1066.0856,
"z": -6.8136826
}
},
{
"type": "MOUTH_RIGHT",
"position": {
"x": 1652,
"y": 1079.3108,
"z": -106.93649
}
},
{
"type": "MOUTH_CENTER",
"position": {
"x": 1485.5554,
"y": 1087.2388,
"z": -110.68126
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
"position": {
"x": 1571.9475,
"y": 944.9213,
"z": -124.11806
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
"position": {
"x": 1395.2339,
"y": 938.12787,
"z": -58.072197
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
"position": {
"x": 1468.4205,
"y": 968.8732,
"z": -132.09975
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1357.8658,
"y": 711.2427,
"z": -14.618992
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 1423.6936,
"y": 750.4164,
"z": -23.540215
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1360.5627,
"y": 762.87415,
"z": -1.2607727
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 1313.72,
"y": 739.443,
"z": 50.216393
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1661.6622,
"y": 718.6839,
"z": -134.17404
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 1730.0901,
"y": 763.57104,
"z": -116.365845
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1660.8823,
"y": 777.3474,
"z": -120.8635
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 1590.8903,
"y": 753.5044,
"z": -91.84842
}
},
{
"type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 1345.7522,
"y": 640.18243,
"z": -27.887913
}
},
{
"type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 1660.5848,
"y": 648.36145,
"z": -153.73691
}
},
{
"type": "LEFT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 1274.1006,
"y": 826.2645,
"z": 422.6642
}
},
{
"type": "RIGHT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 2014.8041,
"y": 908.56537,
"z": 149.61232
}
},
{
"type": "FOREHEAD_GLABELLA",
"position": {
"x": 1476.2395,
"y": 669.9625,
"z": -120.59111
}
},
{
"type": "CHIN_GNATHION",
"position": {
"x": 1477.3256,
"y": 1269.3269,
"z": -67.748795
}
},
{
"type": "CHIN_LEFT_GONION",
"position": {
"x": 1336.8848,
"y": 1096.2242,
"z": 286.73004
}
},
{
"type": "CHIN_RIGHT_GONION",
"position": {
"x": 1863.2197,
"y": 1128.6213,
"z": 68.90431
}
},
{
"type": "LEFT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 1317.8549,
"y": 940.8025,
"z": 50.863163
}
},
{
"type": "RIGHT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 1733.4912,
"y": 964.073,
"z": -112.43947
}
}
],
"rollAngle": 1.5912293,
"panAngle": -22.01964,
"tiltAngle": -1.4997566,
"detectionConfidence": 0.9310801,
"landmarkingConfidence": 0.5775582,
"joyLikelihood": "VERY_LIKELY",
"sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"underExposedLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"blurredLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"headwearLikelihood": "POSSIBLE"
},
{
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 144,
"y": 1273
},
{
"x": 793,
"y": 1273
},
{
"x": 793,
"y": 1844
},
{
"x": 144,
"y": 1844
}
]
},
"fdBoundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 181,
"y": 1373
},
{
"x": 742,
"y": 1373
},
{
"x": 742,
"y": 1844
},
{
"x": 181,
"y": 1844
}
]
},
"landmarks": [
{
"type": "LEFT_EYE",
"position": {
"x": 356.13745,
"y": 1635.7034,
"z": 0.0045757294
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE",
"position": {
"x": 557.07324,
"y": 1601.1769,
"z": -10.258446
}
},
{
"type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 284.70563,
"y": 1599.5238,
"z": 28.755493
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 397.47183,
"y": 1574.1455,
"z": -28.716581
}
},
{
"type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 484.00983,
"y": 1559.5669,
"z": -33.509003
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 607.31726,
"y": 1551.2396,
"z": 11.0225525
}
},
{
"type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
"position": {
"x": 447.86597,
"y": 1603.2458,
"z": -40.69277
}
},
{
"type": "NOSE_TIP",
"position": {
"x": 463.15356,
"y": 1705.7849,
"z": -114.36831
}
},
{
"type": "UPPER_LIP",
"position": {
"x": 475.02646,
"y": 1779.54,
"z": -85.219086
}
},
{
"type": "LOWER_LIP",
"position": {
"x": 483.2983,
"y": 1844.4594,
"z": -83.812
}
},
{
"type": "MOUTH_LEFT",
"position": {
"x": 391.11206,
"y": 1824.9432,
"z": -34.578503
}
},
{
"type": "MOUTH_RIGHT",
"position": {
"x": 559.85266,
"y": 1797.929,
"z": -44.700863
}
},
{
"type": "MOUTH_CENTER",
"position": {
"x": 478.21106,
"y": 1807.5089,
"z": -76.46759
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
"position": {
"x": 522.9539,
"y": 1717.8636,
"z": -51.489075
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
"position": {
"x": 414.95767,
"y": 1739.2955,
"z": -46.75015
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
"position": {
"x": 468.7361,
"y": 1739.5958,
"z": -78.64168
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 352.39365,
"y": 1618.0576,
"z": -7.2005444
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 395.81454,
"y": 1629.9379,
"z": -2.4021797
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 357.511,
"y": 1649.6553,
"z": -4.4735374
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 316.1426,
"y": 1645.2771,
"z": 18.701395
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 553.78973,
"y": 1582.3448,
"z": -17.07942
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 596.6489,
"y": 1599.1897,
"z": 4.014868
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 558.60706,
"y": 1615.964,
"z": -15.077105
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 514.8054,
"y": 1605.6407,
"z": -7.929638
}
},
{
"type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 336.4973,
"y": 1567.6466,
"z": -7.853897
}
},
{
"type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 542.3708,
"y": 1536.191,
"z": -19.405855
}
},
{
"type": "LEFT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 231.38948,
"y": 1749.3823,
"z": 221.4534
}
},
{
"type": "RIGHT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 712.5644,
"y": 1670.4897,
"z": 199.4929
}
},
{
"type": "FOREHEAD_GLABELLA",
"position": {
"x": 439.35938,
"y": 1561.1454,
"z": -36.451645
}
},
{
"type": "CHIN_GNATHION",
"position": {
"x": 501.61096,
"y": 1942.0133,
"z": -75.04764
}
},
{
"type": "CHIN_LEFT_GONION",
"position": {
"x": 304.9834,
"y": 1892.5361,
"z": 114.12407
}
},
{
"type": "CHIN_RIGHT_GONION",
"position": {
"x": 684.92535,
"y": 1824.337,
"z": 96.13425
}
},
{
"type": "LEFT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 334.5645,
"y": 1764.659,
"z": -2.0755844
}
},
{
"type": "RIGHT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 609.5919,
"y": 1719.6847,
"z": -16.861538
}
}
],
"rollAngle": -8.514851,
"panAngle": -3.096844,
"tiltAngle": 9.26052,
"detectionConfidence": 0.5463216,
"landmarkingConfidence": 0.55711126,
"joyLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"underExposedLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"blurredLikelihood": "UNLIKELY",
"headwearLikelihood": "VERY_UNLIKELY"
},
{
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 785,
"y": 167
},
{
"x": 1100,
"y": 167
},
{
"x": 1100,
"y": 534
},
{
"x": 785,
"y": 534
}
]
},
"fdBoundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 834,
"y": 220
},
{
"x": 1101,
"y": 220
},
{
"x": 1101,
"y": 506
},
{
"x": 834,
"y": 506
}
]
},
"landmarks": [
{
"type": "LEFT_EYE",
"position": {
"x": 933.74615,
"y": 351.82394,
"z": -0.00068986416
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE",
"position": {
"x": 1005.8836,
"y": 329.02396,
"z": 43.38338
}
},
{
"type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 901.93494,
"y": 333.3503,
"z": -9.714935
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 957.4015,
"y": 319.9436,
"z": -6.8983736
}
},
{
"type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 987.50134,
"y": 308.46817,
"z": 13.108145
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1031.5519,
"y": 298.8843,
"z": 65.60683
}
},
{
"type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
"position": {
"x": 979.4568,
"y": 336.0551,
"z": 3.8077774
}
},
{
"type": "NOSE_TIP",
"position": {
"x": 1003.45795,
"y": 398.80377,
"z": -17.351936
}
},
{
"type": "UPPER_LIP",
"position": {
"x": 1000.16614,
"y": 432.11664,
"z": 5.2740355
}
},
{
"type": "LOWER_LIP",
"position": {
"x": 1004.0378,
"y": 456.92422,
"z": 13.545323
}
},
{
"type": "MOUTH_LEFT",
"position": {
"x": 961.922,
"y": 448.64325,
"z": 11.117096
}
},
{
"type": "MOUTH_RIGHT",
"position": {
"x": 1025.2979,
"y": 432.70157,
"z": 47.89795
}
},
{
"type": "MOUTH_CENTER",
"position": {
"x": 1002.51434,
"y": 443.3482,
"z": 13.021965
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
"position": {
"x": 1015.5027,
"y": 402.8421,
"z": 28.03568
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
"position": {
"x": 969.764,
"y": 413.05563,
"z": 3.1156778
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
"position": {
"x": 997.8564,
"y": 416.98083,
"z": 3.3404813
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 930.542,
"y": 343.17078,
"z": -6.9020395
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 950.7726,
"y": 348.11346,
"z": 9.216144
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 933.6862,
"y": 359.50848,
"z": -1.3347243
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 914.83966,
"y": 356.1447,
"z": -1.4299142
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1006.59766,
"y": 319.50406,
"z": 38.31219
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 1021.45886,
"y": 327.68784,
"z": 61.100002
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1009.46686,
"y": 336.0832,
"z": 43.87975
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 991.17535,
"y": 331.97632,
"z": 34.4881
}
},
{
"type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 928.40436,
"y": 317.13898,
"z": -14.411907
}
},
{
"type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 1008.5887,
"y": 294.364,
"z": 32.917953
}
},
{
"type": "LEFT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 835.18915,
"y": 395.7093,
"z": 81.31065
}
},
{
"type": "RIGHT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 1024.4136,
"y": 360.64178,
"z": 182.02446
}
},
{
"type": "FOREHEAD_GLABELLA",
"position": {
"x": 975.5221,
"y": 315.06647,
"z": 0.31154716
}
},
{
"type": "CHIN_GNATHION",
"position": {
"x": 1010.74097,
"y": 503.23572,
"z": 29.966637
}
},
{
"type": "CHIN_LEFT_GONION",
"position": {
"x": 891.86237,
"y": 466.7829,
"z": 58.84553
}
},
{
"type": "CHIN_RIGHT_GONION",
"position": {
"x": 1031.9008,
"y": 428.13455,
"z": 145.42484
}
},
{
"type": "LEFT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 929.4197,
"y": 418.09122,
"z": 4.574672
}
},
{
"type": "RIGHT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 1033.7278,
"y": 390.5432,
"z": 65.6329
}
}
],
"rollAngle": -12.077273,
"panAngle": 27.194477,
"tiltAngle": -5.252778,
"detectionConfidence": 0.38126788,
"landmarkingConfidence": 0.040030442,
"joyLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"underExposedLikelihood": "LIKELY",
"blurredLikelihood": "VERY_LIKELY",
"headwearLikelihood": "VERY_UNLIKELY"
}
]
}
]
}
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.
// detectFaces gets faces from the Vision API for an image at the given file path.
func detectFaces(w io.Writer, file string) error {
ctx := context.Background()
client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
if err != nil {
return err
}
defer client.Close()
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.DetectFaces(ctx, image, nil, 10)
if err != nil {
return err
}
if len(annotations) == 0 {
fmt.Fprintln(w, "No faces found.")
} else {
fmt.Fprintln(w, "Faces:")
for i, annotation := range annotations {
fmt.Fprintln(w, " Face", i)
fmt.Fprintln(w, " Anger:", annotation.AngerLikelihood)
fmt.Fprintln(w, " Joy:", annotation.JoyLikelihood)
fmt.Fprintln(w, " Surprise:", annotation.SurpriseLikelihood)
}
}
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.FaceAnnotation;
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 DetectFaces {
public static void detectFaces() throws IOException {
// TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
detectFaces(filePath);
}
// Detects faces in the specified local image.
public static void detectFaces(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.FACE_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 (FaceAnnotation annotation : res.getFaceAnnotationsList()) {
System.out.format(
"anger: %s%njoy: %s%nsurprise: %s%nposition: %s",
annotation.getAngerLikelihood(),
annotation.getJoyLikelihood(),
annotation.getSurpriseLikelihood(),
annotation.getBoundingPoly());
}
}
}
}
}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 library
const vision = require('@google-cloud/vision');
// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();
async function detectFaces() {
/**
* TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
*/
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';
const [result] = await client.faceDetection(fileName);
const faces = result.faceAnnotations;
console.log('Faces:');
faces.forEach((face, i) => {
console.log(` Face #${i + 1}:`);
console.log(` Joy: ${face.joyLikelihood}`);
console.log(` Anger: ${face.angerLikelihood}`);
console.log(` Sorrow: ${face.sorrowLikelihood}`);
console.log(` Surprise: ${face.surpriseLikelihood}`);
});
}
detectFaces();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_faces(path):
"""Detects faces in an image."""
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.face_detection(image=image)
faces = response.face_annotations
# Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
likelihood_name = (
"UNKNOWN",
"VERY_UNLIKELY",
"UNLIKELY",
"POSSIBLE",
"LIKELY",
"VERY_LIKELY",
)
print("Faces:")
for face in faces:
print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}")
print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}")
print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}")
vertices = [
f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in face.bounding_poly.vertices
]
print("face bounds: {}".format(",".join(vertices)))
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.
Gesichter in einem Remote-Bild 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:
HTTP-Methode und URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
JSON-Text der Anfrage:
{
"requests": [
{
"image": {
"source": {
"imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
}
},
"features": [
{
"maxResults": RESULTS_INT,
"type": "FACE_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.
Eine FACE_DETECTION-Antwort enthält Begrenzungsrahmen für alle erkannten Gesichter, erkannte markante Stellen im Gesicht (Augen, Nase, Mund usw.) und Konfidenzbeurteilungen für Gesichts- und Bildeigenschaften (Freude, Trauer, Wut, Überraschung usw.).
Antwort
{
"responses": [
{
"faceAnnotations": [
{
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 1077,
"y": 157
},
{
"x": 2146,
"y": 157
},
{
"x": 2146,
"y": 1399
},
{
"x": 1077,
"y": 1399
}
]
},
"fdBoundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 1112,
"y": 407
},
{
"x": 1946,
"y": 407
},
{
"x": 1946,
"y": 1270
},
{
"x": 1112,
"y": 1270
}
]
},
"landmarks": [
{
"type": "LEFT_EYE",
"position": {
"x": 1368.748,
"y": 739.0957,
"z": 0.0024604797
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE",
"position": {
"x": 1660.6105,
"y": 751.5844,
"z": -117.06496
}
},
{
"type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1284.3208,
"y": 666.61487,
"z": 63.41506
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1418.9249,
"y": 671.49414,
"z": -83.82396
}
},
{
"type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1556.9579,
"y": 672.2199,
"z": -139.39935
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1771.4799,
"y": 682.65845,
"z": -131.66716
}
},
{
"type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
"position": {
"x": 1479.6194,
"y": 741.87305,
"z": -114.84635
}
},
{
"type": "NOSE_TIP",
"position": {
"x": 1443.3151,
"y": 917.5109,
"z": -194.49301
}
},
{
"type": "UPPER_LIP",
"position": {
"x": 1466.7897,
"y": 1025.3483,
"z": -130.1202
}
},
{
"type": "LOWER_LIP",
"position": {
"x": 1467.2588,
"y": 1147.0403,
"z": -109.24505
}
},
{
"type": "MOUTH_LEFT",
"position": {
"x": 1376.8649,
"y": 1066.0856,
"z": -6.8136826
}
},
{
"type": "MOUTH_RIGHT",
"position": {
"x": 1652,
"y": 1079.3108,
"z": -106.93649
}
},
{
"type": "MOUTH_CENTER",
"position": {
"x": 1485.5554,
"y": 1087.2388,
"z": -110.68126
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
"position": {
"x": 1571.9475,
"y": 944.9213,
"z": -124.11806
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
"position": {
"x": 1395.2339,
"y": 938.12787,
"z": -58.072197
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
"position": {
"x": 1468.4205,
"y": 968.8732,
"z": -132.09975
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1357.8658,
"y": 711.2427,
"z": -14.618992
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 1423.6936,
"y": 750.4164,
"z": -23.540215
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1360.5627,
"y": 762.87415,
"z": -1.2607727
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 1313.72,
"y": 739.443,
"z": 50.216393
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1661.6622,
"y": 718.6839,
"z": -134.17404
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 1730.0901,
"y": 763.57104,
"z": -116.365845
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1660.8823,
"y": 777.3474,
"z": -120.8635
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 1590.8903,
"y": 753.5044,
"z": -91.84842
}
},
{
"type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 1345.7522,
"y": 640.18243,
"z": -27.887913
}
},
{
"type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 1660.5848,
"y": 648.36145,
"z": -153.73691
}
},
{
"type": "LEFT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 1274.1006,
"y": 826.2645,
"z": 422.6642
}
},
{
"type": "RIGHT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 2014.8041,
"y": 908.56537,
"z": 149.61232
}
},
{
"type": "FOREHEAD_GLABELLA",
"position": {
"x": 1476.2395,
"y": 669.9625,
"z": -120.59111
}
},
{
"type": "CHIN_GNATHION",
"position": {
"x": 1477.3256,
"y": 1269.3269,
"z": -67.748795
}
},
{
"type": "CHIN_LEFT_GONION",
"position": {
"x": 1336.8848,
"y": 1096.2242,
"z": 286.73004
}
},
{
"type": "CHIN_RIGHT_GONION",
"position": {
"x": 1863.2197,
"y": 1128.6213,
"z": 68.90431
}
},
{
"type": "LEFT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 1317.8549,
"y": 940.8025,
"z": 50.863163
}
},
{
"type": "RIGHT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 1733.4912,
"y": 964.073,
"z": -112.43947
}
}
],
"rollAngle": 1.5912293,
"panAngle": -22.01964,
"tiltAngle": -1.4997566,
"detectionConfidence": 0.9310801,
"landmarkingConfidence": 0.5775582,
"joyLikelihood": "VERY_LIKELY",
"sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"underExposedLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"blurredLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"headwearLikelihood": "POSSIBLE"
},
{
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 144,
"y": 1273
},
{
"x": 793,
"y": 1273
},
{
"x": 793,
"y": 1844
},
{
"x": 144,
"y": 1844
}
]
},
"fdBoundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 181,
"y": 1373
},
{
"x": 742,
"y": 1373
},
{
"x": 742,
"y": 1844
},
{
"x": 181,
"y": 1844
}
]
},
"landmarks": [
{
"type": "LEFT_EYE",
"position": {
"x": 356.13745,
"y": 1635.7034,
"z": 0.0045757294
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE",
"position": {
"x": 557.07324,
"y": 1601.1769,
"z": -10.258446
}
},
{
"type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 284.70563,
"y": 1599.5238,
"z": 28.755493
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 397.47183,
"y": 1574.1455,
"z": -28.716581
}
},
{
"type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 484.00983,
"y": 1559.5669,
"z": -33.509003
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 607.31726,
"y": 1551.2396,
"z": 11.0225525
}
},
{
"type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
"position": {
"x": 447.86597,
"y": 1603.2458,
"z": -40.69277
}
},
{
"type": "NOSE_TIP",
"position": {
"x": 463.15356,
"y": 1705.7849,
"z": -114.36831
}
},
{
"type": "UPPER_LIP",
"position": {
"x": 475.02646,
"y": 1779.54,
"z": -85.219086
}
},
{
"type": "LOWER_LIP",
"position": {
"x": 483.2983,
"y": 1844.4594,
"z": -83.812
}
},
{
"type": "MOUTH_LEFT",
"position": {
"x": 391.11206,
"y": 1824.9432,
"z": -34.578503
}
},
{
"type": "MOUTH_RIGHT",
"position": {
"x": 559.85266,
"y": 1797.929,
"z": -44.700863
}
},
{
"type": "MOUTH_CENTER",
"position": {
"x": 478.21106,
"y": 1807.5089,
"z": -76.46759
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
"position": {
"x": 522.9539,
"y": 1717.8636,
"z": -51.489075
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
"position": {
"x": 414.95767,
"y": 1739.2955,
"z": -46.75015
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
"position": {
"x": 468.7361,
"y": 1739.5958,
"z": -78.64168
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 352.39365,
"y": 1618.0576,
"z": -7.2005444
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 395.81454,
"y": 1629.9379,
"z": -2.4021797
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 357.511,
"y": 1649.6553,
"z": -4.4735374
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 316.1426,
"y": 1645.2771,
"z": 18.701395
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 553.78973,
"y": 1582.3448,
"z": -17.07942
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 596.6489,
"y": 1599.1897,
"z": 4.014868
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 558.60706,
"y": 1615.964,
"z": -15.077105
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 514.8054,
"y": 1605.6407,
"z": -7.929638
}
},
{
"type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 336.4973,
"y": 1567.6466,
"z": -7.853897
}
},
{
"type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 542.3708,
"y": 1536.191,
"z": -19.405855
}
},
{
"type": "LEFT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 231.38948,
"y": 1749.3823,
"z": 221.4534
}
},
{
"type": "RIGHT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 712.5644,
"y": 1670.4897,
"z": 199.4929
}
},
{
"type": "FOREHEAD_GLABELLA",
"position": {
"x": 439.35938,
"y": 1561.1454,
"z": -36.451645
}
},
{
"type": "CHIN_GNATHION",
"position": {
"x": 501.61096,
"y": 1942.0133,
"z": -75.04764
}
},
{
"type": "CHIN_LEFT_GONION",
"position": {
"x": 304.9834,
"y": 1892.5361,
"z": 114.12407
}
},
{
"type": "CHIN_RIGHT_GONION",
"position": {
"x": 684.92535,
"y": 1824.337,
"z": 96.13425
}
},
{
"type": "LEFT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 334.5645,
"y": 1764.659,
"z": -2.0755844
}
},
{
"type": "RIGHT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 609.5919,
"y": 1719.6847,
"z": -16.861538
}
}
],
"rollAngle": -8.514851,
"panAngle": -3.096844,
"tiltAngle": 9.26052,
"detectionConfidence": 0.5463216,
"landmarkingConfidence": 0.55711126,
"joyLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"underExposedLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"blurredLikelihood": "UNLIKELY",
"headwearLikelihood": "VERY_UNLIKELY"
},
{
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 785,
"y": 167
},
{
"x": 1100,
"y": 167
},
{
"x": 1100,
"y": 534
},
{
"x": 785,
"y": 534
}
]
},
"fdBoundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 834,
"y": 220
},
{
"x": 1101,
"y": 220
},
{
"x": 1101,
"y": 506
},
{
"x": 834,
"y": 506
}
]
},
"landmarks": [
{
"type": "LEFT_EYE",
"position": {
"x": 933.74615,
"y": 351.82394,
"z": -0.00068986416
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE",
"position": {
"x": 1005.8836,
"y": 329.02396,
"z": 43.38338
}
},
{
"type": "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 901.93494,
"y": 333.3503,
"z": -9.714935
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW",
"position": {
"x": 957.4015,
"y": 319.9436,
"z": -6.8983736
}
},
{
"type": "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 987.50134,
"y": 308.46817,
"z": 13.108145
}
},
{
"type": "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW",
"position": {
"x": 1031.5519,
"y": 298.8843,
"z": 65.60683
}
},
{
"type": "MIDPOINT_BETWEEN_EYES",
"position": {
"x": 979.4568,
"y": 336.0551,
"z": 3.8077774
}
},
{
"type": "NOSE_TIP",
"position": {
"x": 1003.45795,
"y": 398.80377,
"z": -17.351936
}
},
{
"type": "UPPER_LIP",
"position": {
"x": 1000.16614,
"y": 432.11664,
"z": 5.2740355
}
},
{
"type": "LOWER_LIP",
"position": {
"x": 1004.0378,
"y": 456.92422,
"z": 13.545323
}
},
{
"type": "MOUTH_LEFT",
"position": {
"x": 961.922,
"y": 448.64325,
"z": 11.117096
}
},
{
"type": "MOUTH_RIGHT",
"position": {
"x": 1025.2979,
"y": 432.70157,
"z": 47.89795
}
},
{
"type": "MOUTH_CENTER",
"position": {
"x": 1002.51434,
"y": 443.3482,
"z": 13.021965
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_RIGHT",
"position": {
"x": 1015.5027,
"y": 402.8421,
"z": 28.03568
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_LEFT",
"position": {
"x": 969.764,
"y": 413.05563,
"z": 3.1156778
}
},
{
"type": "NOSE_BOTTOM_CENTER",
"position": {
"x": 997.8564,
"y": 416.98083,
"z": 3.3404813
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 930.542,
"y": 343.17078,
"z": -6.9020395
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 950.7726,
"y": 348.11346,
"z": 9.216144
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 933.6862,
"y": 359.50848,
"z": -1.3347243
}
},
{
"type": "LEFT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 914.83966,
"y": 356.1447,
"z": -1.4299142
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_TOP_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1006.59766,
"y": 319.50406,
"z": 38.31219
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_RIGHT_CORNER",
"position": {
"x": 1021.45886,
"y": 327.68784,
"z": 61.100002
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_BOTTOM_BOUNDARY",
"position": {
"x": 1009.46686,
"y": 336.0832,
"z": 43.87975
}
},
{
"type": "RIGHT_EYE_LEFT_CORNER",
"position": {
"x": 991.17535,
"y": 331.97632,
"z": 34.4881
}
},
{
"type": "LEFT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 928.40436,
"y": 317.13898,
"z": -14.411907
}
},
{
"type": "RIGHT_EYEBROW_UPPER_MIDPOINT",
"position": {
"x": 1008.5887,
"y": 294.364,
"z": 32.917953
}
},
{
"type": "LEFT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 835.18915,
"y": 395.7093,
"z": 81.31065
}
},
{
"type": "RIGHT_EAR_TRAGION",
"position": {
"x": 1024.4136,
"y": 360.64178,
"z": 182.02446
}
},
{
"type": "FOREHEAD_GLABELLA",
"position": {
"x": 975.5221,
"y": 315.06647,
"z": 0.31154716
}
},
{
"type": "CHIN_GNATHION",
"position": {
"x": 1010.74097,
"y": 503.23572,
"z": 29.966637
}
},
{
"type": "CHIN_LEFT_GONION",
"position": {
"x": 891.86237,
"y": 466.7829,
"z": 58.84553
}
},
{
"type": "CHIN_RIGHT_GONION",
"position": {
"x": 1031.9008,
"y": 428.13455,
"z": 145.42484
}
},
{
"type": "LEFT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 929.4197,
"y": 418.09122,
"z": 4.574672
}
},
{
"type": "RIGHT_CHEEK_CENTER",
"position": {
"x": 1033.7278,
"y": 390.5432,
"z": 65.6329
}
}
],
"rollAngle": -12.077273,
"panAngle": 27.194477,
"tiltAngle": -5.252778,
"detectionConfidence": 0.38126788,
"landmarkingConfidence": 0.040030442,
"joyLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"sorrowLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"angerLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"surpriseLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"underExposedLikelihood": "LIKELY",
"blurredLikelihood": "VERY_LIKELY",
"headwearLikelihood": "VERY_UNLIKELY"
}
]
}
]
}
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.
// detectFaces gets faces from the Vision API for an image at the given file path.
func detectFacesURI(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.DetectFaces(ctx, image, nil, 10)
if err != nil {
return err
}
if len(annotations) == 0 {
fmt.Fprintln(w, "No faces found.")
} else {
fmt.Fprintln(w, "Faces:")
for i, annotation := range annotations {
fmt.Fprintln(w, " Face", i)
fmt.Fprintln(w, " Anger:", annotation.AngerLikelihood)
fmt.Fprintln(w, " Joy:", annotation.JoyLikelihood)
fmt.Fprintln(w, " Surprise:", annotation.SurpriseLikelihood)
}
}
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.FaceAnnotation;
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 DetectFacesGcs {
public static void detectFacesGcs() throws IOException {
// TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
detectFacesGcs(filePath);
}
// Detects faces in the specified remote image on Google Cloud Storage.
public static void detectFacesGcs(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.FACE_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 (FaceAnnotation annotation : res.getFaceAnnotationsList()) {
System.out.format(
"anger: %s%njoy: %s%nsurprise: %s%nposition: %s",
annotation.getAngerLikelihood(),
annotation.getJoyLikelihood(),
annotation.getSurpriseLikelihood(),
annotation.getBoundingPoly());
}
}
}
}
}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 face detection on the gcs file
const [result] = await client.faceDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const faces = result.faceAnnotations;
console.log('Faces:');
faces.forEach((face, i) => {
console.log(` Face #${i + 1}:`);
console.log(` Joy: ${face.joyLikelihood}`);
console.log(` Anger: ${face.angerLikelihood}`);
console.log(` Sorrow: ${face.sorrowLikelihood}`);
console.log(` Surprise: ${face.surpriseLikelihood}`);
});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_faces_uri(uri):
"""Detects faces in the file located in Google Cloud Storage or the web."""
from google.cloud import vision
client = vision.ImageAnnotatorClient()
image = vision.Image()
image.source.image_uri = uri
response = client.face_detection(image=image)
faces = response.face_annotations
# Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
likelihood_name = (
"UNKNOWN",
"VERY_UNLIKELY",
"UNLIKELY",
"POSSIBLE",
"LIKELY",
"VERY_LIKELY",
)
print("Faces:")
for face in faces:
print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}")
print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}")
print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}")
vertices = [
f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in face.bounding_poly.vertices
]
print("face bounds: {}".format(",".join(vertices)))
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 Gesichtserkennung den Befehl gcloud ml vision detect-faces, wie im folgenden Beispiel gezeigt:
gcloud ml vision detect-faces gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg
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 die Gesichtserkennung jetzt aus. Sie können das bereits angegebene Bild verwenden (gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg) oder stattdessen ein eigenes Bild angeben. Wählen Sie zum Senden der Anfrage Ausführen aus.
Anfragetext:
{
"requests": [
{
"features": [
{
"maxResults": 10,
"type": "FACE_DETECTION"
}
],
"image": {
"source": {
"imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg"
}
}
}
]
}