Google Cloud Vision 확장 프로그램

라벨 감지

다음 예에서 확장 프로그램의 detectLabels 작업은 image_uri에서 이미지를 가져와 분석을 위해 Cloud Vision API에 전달합니다. API는 이미지를 검사하여 이미지 콘텐츠에 적용할 라벨을 결정합니다.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<ConnectorCallout async="false" continueOnError="true" enabled="true" name="Cloud-Vision-Extension">
    <DisplayName>Cloud Vision Extension</DisplayName>
    <Connector>cloud-vision-extension-example</Connector>
    <Action>detectLabels</Action>
    <Input><![CDATA[
    {
        "image_uri" : "gs://cloud-vision-example/empire-state-building.jpg"
    }
    ]]></Input>
    <Output>vision.labels.retrieved</Output>
</ConnectorCallout>

다음 Assign Message 정책은 확장 프로그램의 응답을 저장하는 변수 값을 사용하여 응답 페이로드를 할당합니다.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<AssignMessage async="false" continueOnError="false" enabled="true" name="Get-Image-Labels">
    <DisplayName>Get Image Labels</DisplayName>
    <AssignTo type="response" createNew="false"/>
    <Set>
        <Payload contentType="application/json">{vision.labels.retrieved}</Payload>
    </Set>
</AssignMessage>

매우 높은 건물이 있는 도시 지역의 이미지가 주어지면 다음과 같은 응답을 받을 수 있습니다.

{
  "labels": [
      {
          "locations": [

          ],
          "properties": [

          ],
          "mid": "/m/0j_s4",
          "locale": "",
          "description": "metropolitan area",
          "score": 0.9868549704551697,
          "confidence": 0,
          "topicality": 0.9868549704551697,
          "boundingPoly": null
      },
      {
          "locations": [

          ],
          "properties": [

          ],
          "mid": "/m/079cl",
          "locale": "",
          "description": "skyscraper",
          "score": 0.966157853603363,
          "confidence": 0,
          "topicality": 0.966157853603363,
          "boundingPoly": null
      }
  ]
}

텍스트 감지

다음 예시에서 확장 프로그램 detectText 작업은 image_uri에서 이미지를 가져와 분석을 위해 Cloud Vision API에 전달합니다. API는 이미지를 검사하여 이미지의 텍스트를 식별합니다.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<ConnectorCallout async="false" continueOnError="true" enabled="true" name="Cloud-Vision-Text">
    <DisplayName>Cloud Vision Text</DisplayName>
    <Connector>cloud-vision-extension-example</Connector>
    <Action>detectText</Action>
    <Input><![CDATA[
    {
        "image_uri" : "gs://cloud-vision-example/parking-signs1.jpg"
    }
    ]]></Input>
    <Output>vision.text.retrieved</Output>
</ConnectorCallout>

다음 Assign Message 정책은 확장 프로그램의 응답을 저장하는 변수 값을 사용하여 응답 페이로드를 할당합니다.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<AssignMessage async="false" continueOnError="false" enabled="true" name="Get-Image-Text">
    <DisplayName>Get Image Text</DisplayName>
    <AssignTo type="response" createNew="false"/>
    <Set>
        <Payload contentType="application/json">{vision.text.retrieved}</Payload>
    </Set>
</AssignMessage>

주차 기록 표지판이 포함된 이미지가 주어지면 다음과 같은 응답을 받을 수 있습니다.

{
  "text": [
      {
          "locations": [

          ],
          "properties": [

          ],
          "mid": "",
          "locale": "en",
          "description": "RESERVED\nVISITORPARKING\nPARKING\nONLY>\n$150 FINE\n",
          "score": 0,
          "confidence": 0,
          "topicality": 0,
          "boundingPoly": {
              "vertices": [
                  {
                      "x": 64,
                      "y": 56
                  },
                  {
                      "x": 378,
                      "y": 56
                  },
                  {
                      "x": 378,
                      "y": 218
                  },
                  {
                      "x": 64,
                      "y": 218
                  }
              ]
          }
      },
      {
          "locations": [

          ],
          "properties": [

          ],
          "mid": "",
          "locale": "",
          "description": "RESERVED",
          "score": 0,
          "confidence": 0,
          "topicality": 0,
          "boundingPoly": {
              "vertices": [
                  {
                      "x": 243,
                      "y": 56
                  },
                  {
                      "x": 378,
                      "y": 56
                  },
                  {
                      "x": 378,
                      "y": 84
                  },
                  {
                      "x": 243,
                      "y": 84
                  }
              ]
          }
      }
   ]
}

문법

<Input><![CDATA[{
    "image_uri" : "uri-of-image-to-analyze"
}
]]></Input>

예

다음 예시에서 확장 프로그램의 detectLabels 작업은 지정된 이미지를 분석을 위해 Vision API로 전송합니다.

<Input><![CDATA[
{
    "image_uri" : "gs://cloud-vision-example/empire-state-building.jpg"
}
]]></Input>

문법

<Input><![CDATA[
{
    "image_uri" : "uri-of-image-to-analyze"
}
]]></Input>

예

다음 예시에서 확장 프로그램의 detectText 작업은 지정된 이미지를 분석을 위해 Vision API로 전송합니다.

<Input><![CDATA[
{
    "image_uri" : "gs://cloud-vision-example/parking-signs1.jpg"
}
]]></Input>