将 Vision API 与 C# 搭配使用

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

• 一个 Google Cloud Platform 项目
• 一个浏览器，例如 Chrome 或 Firefox
• 熟悉 C# 的使用方法

调查问卷

您将如何使用本教程？

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您如何评价自己使用 C # 的体验 ？

新手水平 中等水平 熟练水平

您如何评价自己在使用 Google Cloud Platform 服务方面的经验水平？

<ph type=”x-smartling-placeholder”></ph> 新手 中级 熟练

2 . 设置和要求

自定进度的环境设置

1. 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 is 在项目期间会一直保留 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。

1. 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

1. 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。

1. 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`

注意 ：gcloud 命令行工具是 Google Cloud 中一款强大的统一命令行工具。它预先安装在 Cloud Shell 中。您会注意到，它支持 Tab 键补全功能。首次运行命令时，系统可能会提示您进行身份验证。如需了解详情，请参阅 gcloud 命令行工具概览。

1. 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

注意 ：如果此命令出错，请检查当前项目 ID 是否与您的 Codelab 项目 ID 匹配。

使用以下命令查找 Cloud Shell 当前使用的项目 ID：

gcloud info | grep "project"

如果项目 ID 不正确，请使用以下命令以利用正确的项目 ID：

gcloud config set project <project_id>

将 <project_id> 替换为正确的项目 ID。

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 : add PackageReference for package ' Google . Cloud . Vision . v1 ' into project ' /home / atameldev / visionapidemo / visionapidemo.csproj ' . 
 log   : restore package for /home / atameldev / visionapidemo / visionapidemo.csproj ... 
 ... 
 info : PackageReference for package ' Google . Cloud . Vision . v1 ' version is added ' 1.2.0 ' add 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%)

注意 ：如果此 C# 代码不起作用，请验证您在对 API 请求进行身份验证步骤中执行的说明。

使用以下命令验证 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量的值 ：

echo $ GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

它应该输出值 "~/key.json".

如果确实存在，接下来使用以下命令检查是否已创建服务账号以及该账号是否位于 "~/key.json"：

cat "~/key.json"

您应该会看到类似如下内容：

{

"type": "service_account",

"project_id": "project_id",

" private_key_id " : " ff31939192529e07f42e4535fb20bb029def1276 " ,

" Private_key " : ...

如果没有，请重新执行对 API 请求进行身份验证步骤。

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：

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许可

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