Com a detecção facial, você encontra vários rostos em uma imagem com os principais atributos faciais associados, como estado emocional ou wearing headwear.
Não há suporte ao reconhecimento facial de pessoas específicas.
Faça um teste
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Teste a API Cloud Vision sem custos financeiros.Solicitações de detecção facial
Configurar o projeto do Google Cloud e a autenticação
Se você ainda não criou um projeto do Google Cloud , faça isso agora. Expanda esta seção para instruções.
- 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.
-
Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.
-
Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:
gcloud init -
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Enable the Vision API.
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Install the Google Cloud CLI.
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Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.
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Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:
gcloud init - BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação Base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. A string precisa ser semelhante à seguinte:
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
- RESULTS_INT: (opcional) um valor inteiro de resultados a serem retornados. Se você omitir o campo
"maxResults"e o valor dele, a API vai retornar o valor padrão de 10 resultados. Esse campo não se aplica aos seguintes tipos de recursos:TEXT_DETECTION,DOCUMENT_TEXT_DETECTIONouCROP_HINTS. - PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
- CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um arquivo de imagem válido em um bucket do Cloud Storage. Você precisa ter, pelo menos, privilégios de leitura para o arquivo.
Exemplo:
gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg
- RESULTS_INT: (opcional) um valor inteiro de resultados a serem retornados. Se você omitir o campo
"maxResults"e o valor dele, a API vai retornar o valor padrão de 10 resultados. Esse campo não se aplica aos seguintes tipos de recursos:TEXT_DETECTION,DOCUMENT_TEXT_DETECTIONouCROP_HINTS. - PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
Detectar rostos em uma imagem local
Use a API Vision para detectar atributos em um arquivo de imagem local.
Para solicitações REST, envie o conteúdo do arquivo de imagem como uma string codificada em base64 no corpo da solicitação.
Para solicitações da gcloud e da biblioteca de cliente, especifique o caminho para uma imagem local na solicitação.
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
Método HTTP e URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Corpo JSON da solicitação:
{
"requests": [
{
"image": {
"content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
},
"features": [
{
"maxResults": RESULTS_INT,
"type": "FACE_DETECTION"
}
]
}
]
}
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
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
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
$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
Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a
resposta no formato JSON:
Uma resposta FACE_DETECTION inclui caixas delimitadoras para todos os rostos detectados, pontos de referência detectados nos rostos (olhos, nariz, boca etc.) e classificações de confiança para propriedades de rosto e imagem (alegria, tristeza, raiva, surpresa etc.).
Resposta
{
"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
Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Go no guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Go.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// 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
Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da API Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Java.
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
Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Node.js no guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Node.js.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// 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
Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Python no guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Python.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
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)
)
Outras linguagens
C#: siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a documentação de referência do Vision para .NET.
PHP: siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse a documentação de referência do Vision para PHP.
Ruby: siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e visite adocumentação de referência do Vision para Ruby.
Detectar rostos em uma imagem remota
Use a API Vision para realizar a detecção de recursos em um arquivo de imagem localizado no Cloud Storage ou na Web. Para enviar uma solicitação de arquivo remoto, especifique o URL da Web do arquivo ou o URI do Cloud Storage no corpo da solicitação.
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
Método HTTP e URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Corpo JSON da solicitação:
{
"requests": [
{
"image": {
"source": {
"imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
}
},
"features": [
{
"maxResults": RESULTS_INT,
"type": "FACE_DETECTION"
}
]
}
]
}
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
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
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:
$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
Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a
resposta no formato JSON:
Uma resposta FACE_DETECTION inclui caixas delimitadoras para todos os rostos detectados, pontos de referência detectados nos rostos (olhos, nariz, boca etc.) e classificações de confiança para propriedades de rosto e imagem (alegria, tristeza, raiva, surpresa etc.).
Resposta
{
"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
Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Go no guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Go.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// 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
Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da API Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision para Java.
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
Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Node.js no guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Node.js.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
// 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
Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do Python no guia de início rápido do Vision: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Python.
Para autenticar no Vision, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
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
Para fazer a detecção facial, use o comando gcloud ml vision detect-faces conforme mostrado no exemplo a seguir:
gcloud ml vision detect-faces gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg
Outras linguagens
C#: siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a documentação de referência do Vision para .NET.
PHP: siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse a documentação de referência do Vision para PHP.
Ruby: siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e visite adocumentação de referência do Vision para Ruby.
Testar
Teste a detecção facial abaixo. É possível usar a imagem já especificada (gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg) ou determinar sua própria imagem. Envie a solicitação selecionando Executar.
Corpo da solicitação:
{
"requests": [
{
"features": [
{
"maxResults": 10,
"type": "FACE_DETECTION"
}
],
"image": {
"source": {
"imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/face/faces.jpeg"
}
}
}
]
}