关于此 Codelab
1. 概览
借助 Google Cloud Vision API,开发者可以轻松地在应用中集成视觉检测功能,这些功能包括图片标记、人脸和地标检测、光学字符识别 (OCR) 以及露骨内容的标记。
在此 Codelab 中,您将重点学习如何在 C# 中使用 Vision API。您将学习如何执行文本检测、地标检测和人脸检测!
学习内容
- 如何使用 Cloud Shell
- 如何启用 Google Cloud Vision API
- 如何对 API 请求进行身份验证
- 如何安装适用于 C# 的 Vision API 客户端库
- 如何执行标签检测
- 如何执行文本检测
- 如何执行地标检测
- 如何执行人脸检测
所需条件
调查问卷
您将如何使用本教程?
您如何评价自己使用 C# 的体验?
您如何评价自己在使用 Google Cloud Platform 服务方面的经验水平?
2. 设置和要求
自定进度的环境设置
- 登录 Google Cloud 控制台,然后创建一个新项目或重复使用现有项目。如果您还没有 Gmail 或 Google Workspace 账号,则必须创建一个。
- 项目名称是此项目参与者的显示名称。它是 Google API 尚未使用的字符串。您可以随时对其进行更新。
- 项目 ID 在所有 Google Cloud 项目中是唯一的,并且是不可变的(一经设置便无法更改)。Cloud 控制台会自动生成一个唯一字符串;通常情况下,您无需关注该字符串。在大多数 Codelab 中,您都需要引用项目 ID(通常用
PROJECT_ID
标识)。如果您不喜欢生成的 ID,可以再随机生成一个 ID。或者,您也可以尝试自己的项目 ID,看看是否可用。完成此步骤后便无法更改该 ID,并且此 ID 在项目期间会一直保留。 - 此外,还有第三个值,即部分 API 使用的项目编号,供您参考。如需详细了解所有这三个值,请参阅文档。
- 接下来,您需要在 Cloud 控制台中启用结算功能,以便使用 Cloud 资源/API。运行此 Codelab 应该不会产生太多的费用(如果有的话)。若要关闭资源以避免产生超出本教程范围的结算费用,您可以删除自己创建的资源或删除项目。Google Cloud 新用户符合参与 300 美元免费试用计划的条件。
启动 Cloud Shell
虽然可以通过笔记本电脑对 Google Cloud 进行远程操作,但在此 Codelab 中,您将使用 Google Cloud Shell,这是一个在云端运行的命令行环境。
激活 Cloud Shell
- 在 Cloud Console 中,点击激活 Cloud Shell
。
如果这是您第一次启动 Cloud Shell,系统会显示一个中间屏幕,说明它是什么。如果您看到中间屏幕,请点击继续。
预配和连接到 Cloud Shell 只需花几分钟时间。
这个虚拟机装有所需的所有开发工具。它提供了一个持久的 5 GB 主目录,并在 Google Cloud 中运行,大大增强了网络性能和身份验证功能。您在此 Codelab 中的大部分(即使不是全部)工作都可以通过浏览器完成。
在连接到 Cloud Shell 后,您应该会看到自己已通过身份验证,并且相关项目已设为您的项目 ID。
- 在 Cloud Shell 中运行以下命令以确认您已通过身份验证:
gcloud auth list
命令输出
Credentialed Accounts ACTIVE ACCOUNT * <my_account>@<my_domain.com> To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
- 在 Cloud Shell 中运行以下命令,以确认 gcloud 命令了解您的项目:
gcloud config list project
命令输出
[core] project = <PROJECT_ID>
如果不是上述结果,您可以使用以下命令进行设置:
gcloud config set project <PROJECT_ID>
命令输出
Updated property [core/project].
3. 启用 Vision API
在开始使用 Vision API 之前,您必须先启用该 API。使用 Cloud Shell,您可以使用以下命令启用此 API:
gcloud services enable vision.googleapis.com
4. 安装适用于 C# 的 Google Cloud Vision API 客户端库
首先,创建一个简单的 C# 控制台应用,用于运行 Vision API 示例:
dotnet new console -n VisionApiDemo
您应该会看到该应用已创建且依赖项已解析:
The template "Console Application" was created successfully.
Processing post-creation actions...
...
Restore succeeded.
接下来,前往 VisionApiDemo
文件夹:
cd VisionApiDemo/
并将 Google.Cloud.Vision.V1
NuGet 软件包添加到项目中:
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'.
现在,您可以使用 Vision API 了!
5. 执行标签检测
Vision API 的基本功能之一是识别图片中的对象或实体,称为标签注释。标签检测可识别一般物体、位置、活动、动物物种、产品等。Vision API 会接受输入图片,并返回应用于该图片的最可能标签。它会返回最匹配的标签,以及与图片匹配的置信度分数。
在此示例中,您将对上海街景的图片执行标签检测。从 Cloud Shell 的右上角打开代码编辑器:
找到 VisionApiDemo
文件夹内的 Program.cs
文件,并将代码替换为以下代码:
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)}%)");
}
}
}
}
花一两分钟时间研究一下代码,并了解如何使用 Vision API C# 库执行标签检测。
返回 Cloud Shell,运行应用:
dotnet run
您应该会看到以下输出内容:
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%)
摘要
在此步骤中,您可以对中国街道场景的图片执行标签检测,并显示与该图片相关且最有可能关联的标签。详细了解标签检测。
6. 执行文本检测
Vision API 的文本检测可执行光学字符识别。该功能可检测并提取图片内的文本,且支持多种语言。它还具有自动语言识别功能。
在此示例中,您将对系统软件更新屏幕的图片执行文本检测。
找到 VisionApiDemo
文件夹内的 Program.cs
文件,并将代码替换为以下代码:
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);
}
}
}
}
}
花一两分钟时间研究一下代码,并了解如何使用 Vision API C# 库执行文本检测。
返回 Cloud Shell,运行应用:
dotnet run
您应该会看到以下输出内容:
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
摘要
在此步骤中,您可以对水獭交叉路的图片执行文本检测,并打印图片中识别出的文本。详细了解文本检测。
7. 执行地标检测
Vision API 的地标检测功能可检测图片内热门的自然景观和人造建筑。
在此示例中,您将对埃菲尔铁塔的图片执行地标检测。
找到 VisionApiDemo
文件夹内的 Program.cs
文件,并将代码替换为以下代码:
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);
}
}
}
}
}
花一两分钟时间研究代码,了解如何使用 Vision API C# 库执行地标检测。
返回 Cloud Shell,运行应用:
dotnet run
您应该会看到以下输出内容:
Eiffel Tower
摘要
在此步骤中,您可以对埃菲尔铁塔的图片执行地标检测。详细了解地标检测。
8. 执行情绪面部检测
人脸检测功能可以检测图片中的多张人脸,以及相关的关键面部特征,例如情绪状态或有无佩戴头饰。
在此示例中,您将从四种不同的情绪可能性中检测情绪状态的可能性:快乐、愤怒、悲伤和惊讶。
找到 VisionApiDemo
文件夹内的 Program.cs
文件,并将代码替换为以下代码:
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}");
}
}
}
}
花一两分钟时间研究代码,了解如何使用 Vision API C# 库执行情绪面部检测。
运行应用;
dotnet run
对于我们的 face_no_surprise 示例,您应该会看到以下输出:
Picture: { "source": { "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/face/face_no_surprise.jpg" } }
Surprise: Likely
摘要
在此步骤中,您可以执行情绪面部检测。详细了解人脸检测。
9. 恭喜!
您已了解如何使用 C# 和 Vision API 对图片执行不同的检测!
清理
为避免系统因本快速入门中使用的资源向您的 Google Cloud Platform 账号收取费用,请执行以下操作:
- 前往 Cloud Platform Console。
- 选择要关停的项目,然后点击“删除”顶部:这会安排删除项目。
了解详情
- Google Cloud Vision API:https://cloud.google.com/vision/docs/
- Google Cloud Platform 上的 C#/.NET:https://cloud.google.com/dotnet/
- Google Cloud .NET 客户端:https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-dotnet
许可
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