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偵測裁剪提示

裁剪提示會建議圖片裁剪區域的端點。

裁剪前的圖片 — *圖片來源*： Unsplash 的 Yasmin Dangor (*顯示原始圖片和裁剪後的圖片*)。

已套用裁剪提示 (顯示比例 2:1)：

裁剪提示偵測要求

設定 Google Cloud 專案和驗證

如果您尚未建立 Google Cloud 專案，請立即建立。展開這個部分即可查看操作說明。

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
- Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Vision API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.
Enable the API

Install the Google Cloud CLI.
設定 gcloud CLI 以使用您的聯合身分。

詳情請參閱「使用聯合身分登入 gcloud CLI」。

如要初始化 gcloud CLI，請執行下列指令：

gcloud init

偵測本機圖片的裁剪提示

您可以使用 Vision API 對本機圖片檔執行特徵偵測。

如果是 REST 要求，請在要求主體中，以 base64 編碼字串的形式傳送圖片檔案內容。

如果是 gcloud 和用戶端程式庫要求，請在要求中指定本機圖片的路徑。

REST

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

BASE64_ENCODED_IMAGE：二進位圖片資料的 Base64 表示法 (ASCII 字串)。這個字串應類似下列字串：
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
如要瞭解詳情，請參閱 base64 編碼主題。
PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID。

欄位專屬注意事項：

cropHintsParams.aspectRatios - 對應至圖片指定比例 (寬度：高度) 的浮點數。你最多可以提供 16 個裁剪比例。

HTTP 方法和網址：

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

JSON 要求主體：

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
             2.0
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

注意： 下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或使用 Cloud Shell，自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

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

注意： 下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$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

如果要求成功，伺服器會傳回 200 OK HTTP 狀態碼與 JSON 格式的回應。

回覆：

{
  "responses": [
    {
      "cropHintsAnnotation": {
        "cropHints": [
          {
            "boundingPoly": {
              "vertices": [
                {
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 1729
                },
                {
                  "y": 1729
                }
              ]
            },
            "confidence": 0.79999995,
            "importanceFraction": 0.66999996
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Go

在試用這個範例之前，請先按照Go「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Go API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。


// detectCropHints gets suggested croppings the Vision API for an image at the given file path.
func detectCropHints(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	res, err := client.CropHints(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Crop hints:")
	for _, hint := range res.CropHints {
		for _, v := range hint.BoundingPoly.Vertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%d,%d)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

在試用這個範例之前，請先按照使用用戶端程式庫的 Vision API 快速入門導覽課程中的 Java 設定操作說明進行操作。詳情請參閱 Vision API Java 參考說明文件。


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.CropHint;
import com.google.cloud.vision.v1.CropHintsAnnotation;
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 DetectCropHints {
  public static void detectCropHints() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectCropHints(filePath);
  }

  // Suggests a region to crop to for a local file.
  public static void detectCropHints(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.CROP_HINTS).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
        CropHintsAnnotation annotation = res.getCropHintsAnnotation();
        for (CropHint hint : annotation.getCropHintsList()) {
          System.out.println(hint.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

在試用這個範例之前，請先按照Node.js「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Node.js API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。


// Imports the Google Cloud client library
const vision = require('@google-cloud/vision');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

// Find crop hints for the local file
const [result] = await client.cropHints(fileName);
const cropHints = result.cropHintsAnnotation;
cropHints.cropHints.forEach((hintBounds, hintIdx) => {
  console.log(`Crop Hint ${hintIdx}:`);
  hintBounds.boundingPoly.vertices.forEach((bound, boundIdx) => {
    console.log(`  Bound ${boundIdx}: (${bound.x}, ${bound.y})`);
  });
});

Python

在試用這個範例之前，請先按照Python「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Python API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。

def detect_crop_hints(path):
    """Detects crop hints 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)

    crop_hints_params = vision.CropHintsParams(aspect_ratios=[1.77])
    image_context = vision.ImageContext(crop_hints_params=crop_hints_params)

    response = client.crop_hints(image=image, image_context=image_context)
    hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints

    for n, hint in enumerate(hints):
        print(f"\nCrop Hint: {n}")

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in hint.bounding_poly.vertices
        ]

        print("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)
        )

其他語言

C#：請按照用戶端程式庫頁面上的C# 設定說明操作，然後前往 .NET 適用的 Vision 參考說明文件。

PHP：請按照用戶端程式庫頁面的 PHP 設定說明操作，然後前往 PHP 適用的 Vision 參考文件。

Ruby：請按照用戶端程式庫頁面的 Ruby 設定說明操作，然後前往 Ruby 適用的 Vision 參考說明文件。

偵測遠端圖片的裁剪提示

您可以透過 Vision API，對位於 Cloud Storage 或網路上的遠端圖片檔案執行特徵偵測。如要傳送遠端檔案要求，請在要求內文中指定檔案的網頁網址或 Cloud Storage URI。

REST

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI：Cloud Storage 值區中有效圖片檔案的路徑。您必須至少擁有檔案的讀取權限。範例：
- ```
gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg
```
PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID。

欄位專屬注意事項：

cropHintsParams.aspectRatios - 對應至圖片指定比例 (寬度：高度) 的浮點數。你最多可以提供 16 個裁剪比例。

HTTP 方法和網址：

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

JSON 要求主體：

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
             2.0
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

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

注意： 下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$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

如果要求成功，伺服器會傳回 200 OK HTTP 狀態碼與 JSON 格式的回應。

回覆：

{
  "responses": [
    {
      "cropHintsAnnotation": {
        "cropHints": [
          {
            "boundingPoly": {
              "vertices": [
                {
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 1729
                },
                {
                  "y": 1729
                }
              ]
            },
            "confidence": 0.79999995,
            "importanceFraction": 0.66999996
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Java

在試用這個範例之前，請先按照Java「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Java API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。


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.CropHint;
import com.google.cloud.vision.v1.CropHintsAnnotation;
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 DetectCropHintsGcs {

  public static void detectCropHintsGcs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
    detectCropHintsGcs(filePath);
  }

  // Suggests a region to crop to for a remote file on Google Cloud Storage.
  public static void detectCropHintsGcs(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.CROP_HINTS).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
        CropHintsAnnotation annotation = res.getCropHintsAnnotation();
        for (CropHint hint : annotation.getCropHintsList()) {
          System.out.println(hint.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Go

在試用這個範例之前，請先按照Go「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Go API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。


// detectCropHints gets suggested croppings the Vision API for an image at the given file path.
func detectCropHintsURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	res, err := client.CropHints(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Crop hints:")
	for _, hint := range res.CropHints {
		for _, v := range hint.BoundingPoly.Vertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%d,%d)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Node.js

在試用這個範例之前，請先按照Node.js「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Node.js API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。


// 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';

// Find crop hints for the remote file
const [result] = await client.cropHints(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const cropHints = result.cropHintsAnnotation;
cropHints.cropHints.forEach((hintBounds, hintIdx) => {
  console.log(`Crop Hint ${hintIdx}:`);
  hintBounds.boundingPoly.vertices.forEach((bound, boundIdx) => {
    console.log(`  Bound ${boundIdx}: (${bound.x}, ${bound.y})`);
  });
});

Python

在試用這個範例之前，請先按照Python「使用用戶端程式庫的 Vision 快速入門導覽課程」中的設定說明操作。詳情請參閱 Vision Python API 參考說明文件。

如要向 Vision 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。

def detect_crop_hints_uri(uri):
    """Detects crop hints in the file located in Google Cloud Storage."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    crop_hints_params = vision.CropHintsParams(aspect_ratios=[1.77])
    image_context = vision.ImageContext(crop_hints_params=crop_hints_params)

    response = client.crop_hints(image=image, image_context=image_context)
    hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints

    for n, hint in enumerate(hints):
        print(f"\nCrop Hint: {n}")

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in hint.bounding_poly.vertices
        ]

        print("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

如要執行文字偵測，請使用 gcloud ml vision suggest-crop 指令，如下列範例所示：

gcloud ml vision suggest-crop gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg

其他語言

C#：請按照用戶端程式庫頁面上的C# 設定說明操作，然後前往 .NET 適用的 Vision 參考說明文件。

PHP：請按照用戶端程式庫頁面的 PHP 設定說明操作，然後前往 PHP 適用的 Vision 參考文件。

Ruby：請按照用戶端程式庫頁面的 Ruby 設定說明操作，然後前往 Ruby 適用的 Vision 參考說明文件。

試試看

請試著在下方偵測裁剪提示。你可以使用已指定的圖片 (gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg)，也可以指定自己的圖片。選取「Execute」，傳送要求。

要求主體：

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
            2
          ]
        }
      }
    }
  ]
}