Usa la API de Vision con C#

1. Descripción general

La API de Google Cloud Vision les permite a los desarrolladores integrar con facilidad funciones de detección de visión en las aplicaciones, como etiquetado de imágenes, detección de rostros y puntos de referencia, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y etiquetado de contenido explícito.

En este codelab, te enfocarás en el uso de la API de Vision con C#. Aprenderás a detectar texto, puntos de referencia y rostros.

Qué aprenderás

• Cómo usar Cloud Shell
• Cómo habilitar la API de Google Cloud Vision
• Cómo autenticar solicitudes a la API
• Cómo instalar la biblioteca cliente de la API de Vision para C#
• Cómo realizar la detección de etiquetas
• Cómo detectar texto
• Cómo realizar la detección de puntos de referencia
• Cómo realizar la detección de rostro

Requisitos

• Un proyecto de Google Cloud Platform
• Un navegador como Chrome o Firefox
• Conocimientos de C#

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2. Configuración y requisitos

Configuración del entorno de autoaprendizaje

1. Accede a Google Cloud Console y crea un proyecto nuevo o reutiliza uno existente. Si aún no tienes una cuenta de Gmail o de Google Workspace, debes crear una.

• El Nombre del proyecto es el nombre visible de los participantes de este proyecto. Es una cadena de caracteres que no se utiliza en las APIs de Google. Puedes actualizarla cuando quieras.
• El ID del proyecto es único en todos los proyectos de Google Cloud y es inmutable (no se puede cambiar después de configurarlo). La consola de Cloud genera automáticamente una cadena única. Por lo general, no importa cuál sea. En la mayoría de los codelabs, deberás hacer referencia al ID de tu proyecto (suele identificarse como PROJECT_ID). Si no te gusta el ID que se generó, podrías generar otro aleatorio. También puedes probar uno propio y ver si está disponible. No se puede cambiar después de este paso y se usa el mismo durante todo el proyecto.
• Recuerda que hay un tercer valor, un número de proyecto, que usan algunas APIs. Obtén más información sobre estos tres valores en la documentación.

Precaución: El ID del proyecto es único a nivel global y no lo puede usar nadie más después de que lo hayas seleccionado. Eres el único usuario de ese ID. Incluso si se borra un proyecto, no se puede volver a usar el ID.

Nota: Si usas una cuenta de Gmail, puedes dejar la ubicación predeterminada como Sin organización. Si usas una cuenta de Google Workspace, elige una ubicación adecuada para tu organización.

2. A continuación, deberás habilitar la facturación en la consola de Cloud para usar las APIs o los recursos de Cloud. Ejecutar este codelab no costará mucho, tal vez nada. Para cerrar recursos y evitar que se generen cobros más allá de este instructivo, puedes borrar los recursos que creaste o borrar el proyecto. Los usuarios nuevos de Google Cloud son aptos para participar en el programa Prueba gratuita de $300.

Inicia Cloud Shell

Si bien Google Cloud y Spanner se pueden operar de manera remota desde tu laptop, en este codelab usarás Google Cloud Shell, un entorno de línea de comandos que se ejecuta en la nube.

Activar Cloud Shell

1. En la consola de Cloud, haz clic en Activar Cloud Shell.

Si es la primera vez que inicias Cloud Shell, verás una pantalla intermedia que describe en qué consiste. Si apareció una pantalla intermedia, haz clic en Continuar.

El aprovisionamiento y la conexión a Cloud Shell solo tomará unos minutos.

Esta máquina virtual está cargada con todas las herramientas de desarrollo necesarias. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud, lo que mejora considerablemente el rendimiento de la red y la autenticación. Gran parte de tu trabajo en este codelab, si no todo, se puede hacer con un navegador.

Una vez que te conectes a Cloud Shell, deberías ver que estás autenticado y que el proyecto está configurado con tu ID del proyecto.

2. En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para confirmar que tienes la autenticación:

gcloud auth list

Resultado del comando

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

Nota: gcloud es la herramienta de línea de comandos potente y unificada de Google Cloud. Ya está preinstalada en Cloud Shell. Notarás que esta función es compatible con la función de autocompletado con tabulador. Es posible que se te solicite autenticar la primera vez que ejecutes un comando. Para obtener más información, consulta la descripción general de la herramienta de línea de comandos de gcloud.

3. Ejecuta el siguiente comando en Cloud Shell para confirmar que el comando de gcloud conoce tu proyecto:

gcloud config list project

Resultado del comando

[core]
project = <PROJECT_ID>

De lo contrario, puedes configurarlo con el siguiente comando:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Resultado del comando

Updated property [core/project].

Nota: Si estás completando este instructivo fuera de Cloud Shell, sigue Configura las credenciales predeterminadas de la aplicación.

3. Habilita la API de Vision

Antes de comenzar a usar la API de Vision, debes habilitarla. En Cloud Shell, puedes habilitar la API con el siguiente comando:

gcloud services enable vision.googleapis.com

Nota: Si este comando falla, verifica que el ID del proyecto actual coincida con el ID de proyecto del codelab.

Usa el siguiente comando para encontrar el ID del proyecto actual que está usando Cloud Shell:

gcloud info | grep "project"

Si el ID del proyecto no es correcto, usa el siguiente comando para usar el ID del proyecto correcto:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Reemplaza <PROJECT_ID> por el ID del proyecto correcto.

4. Instala la biblioteca cliente de la API de Google Cloud Vision para C#

Primero, crea una aplicación de consola de C# sencilla que usarás para ejecutar muestras de la API de Vision:

dotnet new console -n VisionApiDemo

Deberías ver que se creó la aplicación y que se resolvieron las dependencias:

The template "Console Application" was created successfully.
Processing post-creation actions...
...
Restore succeeded.

Luego, navega a la carpeta VisionApiDemo:

cd VisionApiDemo/

Además, agrega el paquete NuGet Google.Cloud.Vision.V1 al proyecto:

dotnet add package Google.Cloud.Vision.V1

info : Adding PackageReference for package 'Google.Cloud.Vision.V1' into project '/home/atameldev/VisionApiDemo/VisionApiDemo.csproj'.
log  : Restoring packages for /home/atameldev/VisionApiDemo/VisionApiDemo.csproj...
...
info : PackageReference for package 'Google.Cloud.Vision.V1' version '1.2.0' added to file '/home/atameldev/VisionApiDemo/VisionApiDemo.csproj'.

Ya está todo listo para que uses la API de Vision.

5. Realizar la detección de etiquetas

Una de las funciones básicas de la API de Vision es identificar objetos o entidades en una imagen, lo que se conoce como anotación de etiquetas. La detección de etiquetas identifica objetos generales, ubicaciones, actividades, especies de animales, productos y mucho más. La API de Vision toma una imagen de entrada y muestra las etiquetas más probables que se aplican a esa imagen. Devuelve las etiquetas de mayor coincidencia junto con la puntuación de confianza de una coincidencia con la imagen.

En este ejemplo, realizarás la detección de etiquetas en una imagen de una escena de la calle en Shanghái. Abre el editor de código desde la parte superior derecha de Cloud Shell:

Navega al archivo Program.cs dentro de la carpeta VisionApiDemo y reemplaza el código por lo siguiente:

using Google.Cloud.Vision.V1;
using System;

namespace VisionApiDemo
{
    class Program
    {   
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = ImageAnnotatorClient.Create();
            var image = Image.FromUri("gs://cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg");
            var labels = client.DetectLabels(image);

            Console.WriteLine("Labels (and confidence score):");
            Console.WriteLine(new String('=', 30));

            foreach (var label in labels)
            {
                Console.WriteLine($"{label.Description} ({(int)(label.Score * 100)}%)");
            }
        }
    }
}

Tómate uno o dos minutos para estudiar el código y ver cómo se usa la biblioteca C# de la API de Vision para detectar etiquetas.

En Cloud Shell, ejecuta la app:

dotnet run 

Deberías ver el siguiente resultado:

Labels (and confidence score):
==============================
Wheel (97%)
Tire (97%)
Photograph (94%)
Bicycle (94%)
Motor vehicle (89%)
Infrastructure (89%)
Vehicle (86%)
Mode of transport (84%)
Bicycle wheel (83%)
Asphalt (81%)

Nota: Si este código C# no funciona, verifica las instrucciones que seguiste durante el paso Autentica solicitudes a la API.

Usa el siguiente comando para verificar el valor de la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS:

echo $GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

Se debería mostrar el valor "~/key.json".

Si es así, a continuación verifica que se haya creado una cuenta de servicio y que se encuentre en "~/key.json" con el siguiente comando:

cat "~/key.json"

Debería ver un resultado similar al siguiente:

{

"type": "service_account",

"project_id": "PROJECT_ID",

"private_key_id": "ff31939192529e07f42e4535fb20bb029def1276",

"Private_key":...

De lo contrario, vuelve a revisar el paso Autentica las solicitudes a la API.

Resumen

En este paso, pudiste realizar la detección de etiquetas en una imagen de una escena callejera en China y mostrar las etiquetas más probables asociadas con esa imagen. Obtén más información sobre la detección de etiquetas.

6. Realiza la detección de texto

La detección de texto de la API de Vision realiza reconocimiento óptico de caracteres. Detecta y extrae texto de una imagen compatible con una amplia variedad de idiomas. También cuenta con identificación automática de idiomas.

En este ejemplo, realizarás una detección de texto en una imagen de una pantalla de actualización de software del sistema.

Navega al archivo Program.cs dentro de la carpeta VisionApiDemo y reemplaza el código por lo siguiente:

using Google.Cloud.Vision.V1;
using System;

namespace VisionApiDemo
{
    class Program
    {   
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = ImageAnnotatorClient.Create();
            var image = Image.FromUri("gs://cloud-samples-data/vision/text/screen.jpg");
            var response = client.DetectText(image);
            foreach (var annotation in response)
            {
                if (annotation.Description != null)
                {
                    Console.WriteLine(annotation.Description);
                }
            }
        }
    }
}

Tómate uno o dos minutos para estudiar el código y ver cómo se usa la biblioteca C# de la API de Vision para detectar texto.

En Cloud Shell, ejecuta la app:

dotnet run 

Deberías ver el siguiente resultado:

System Software Update
Back
Preparing to install...
After preparation is complete, the PS4 will automatically restart and the update file will be
installed.
37%
gus class
System
Software
Update
Back
Preparing
to
install
...
After
preparation
is
complete
,
the
PS4
will
automatically
restart
and
the
update
file
will
be
installed
.
37
%
gus
class

Resumen

En este paso, pudiste detectar texto en una imagen de Otter Crossing y, luego, imprimir el texto reconocido de esa imagen. Obtén más información sobre la detección de texto.

7. Realizar detección de punto de referencia

La detección de puntos de referencia de la API de Vision detecta estructuras naturales y creadas por el hombre populares dentro de una imagen.

En este ejemplo, realizarás una detección de puntos de referencia en una imagen de la Torre Eiffel.

Navega al archivo Program.cs dentro de la carpeta VisionApiDemo y reemplaza el código por lo siguiente:

using Google.Cloud.Vision.V1;
using System;

namespace VisionApiDemo
{
    class Program
    {   
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = ImageAnnotatorClient.Create();
            var image = Image.FromUri("gs://cloud-samples-data/vision/eiffel_tower.jpg");
            var response = client.DetectLandmarks(image);
            foreach (var annotation in response)
            {
                if (annotation.Description != null)
                {
                    Console.WriteLine(annotation.Description);
                }
            }
        }
    }
}

Tómate uno o dos minutos para estudiar el código y ver cómo se usa la biblioteca C# de la API de Vision para detectar puntos de referencia.

En Cloud Shell, ejecuta la app:

dotnet run

Deberías ver el siguiente resultado:

Eiffel Tower

Resumen

En este paso, pudiste detectar puntos de referencia en una imagen de la Torre Eiffel. Obtén más información sobre la detección de puntos de referencia.

8. Realiza la detección de rostro emocional

La detección de rostro puede detectar varios rostros en una imagen junto con los atributos faciales clave asociados, como el estado emocional o el uso de accesorios.

En este ejemplo, detectarás la probabilidad de estado emocional a partir de cuatro probabilidades emocionales diferentes, incluidas: alegría, enojo, tristeza y sorpresa.

Navega al archivo Program.cs dentro de la carpeta VisionApiDemo y reemplaza el código por lo siguiente:

using Google.Cloud.Vision.V1;
using System;

namespace VisionApiDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = ImageAnnotatorClient.Create();

            var image = Image.FromUri("gs://cloud-samples-data/vision/face/face_no_surprise.jpg");
            var response = client.DetectFaces(image);
            foreach (var annotation in response)
            {
                Console.WriteLine($"Picture: {image}");
                Console.WriteLine($" Surprise: {annotation.SurpriseLikelihood}");
            }
        }
    }
}

Tómate uno o dos minutos para estudiar el código y ver cómo se usa la biblioteca C# de la API de Vision para detectar rostros emocionales.

Ejecuta la app.

dotnet run

Deberías ver el siguiente resultado para nuestro ejemplo de face_no_surprise:

Picture: { "source": { "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/face/face_no_surprise.jpg" } }
 Surprise: Likely

Resumen

En este paso, pudiste realizar la detección de rostro emocional. Obtén más información sobre la detección de rostro.

9. ¡Felicitaciones!

Aprendiste a usar la API de Vision con C# para realizar diferentes detecciones en imágenes.

Limpia

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud Platform por los recursos de esta guía de inicio rápido:

• Ve a la consola de Google Cloud.
• Selecciona el proyecto que deseas cerrar y haz clic en “Borrar”. en la parte superior: esta opción programa la eliminación del proyecto.

Más información

• API de Google Cloud Vision: https://cloud.google.com/vision/docs/
• C#/.NET en Google Cloud Platform: https://cloud.google.com/dotnet/
• Cliente de .NET de Google Cloud: https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-dotnet

Licencia

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