Der vollständige Leitfaden zur Google Cloud Vision API: Funktionen, Preise und praktische Projekte

Einführung

Heutzutage generieren wir riesige Mengen an visuellen Daten – Fotos, Scans, Videos – und die Gewinnung von Bedeutung und Informationen aus diesen Daten ist für Unternehmen, Startups und Entwickler von großer Wichtigkeit. Die Google Vision API, Teil der KI- und Machine-Learning-Dienste von Google Cloud, ermöglicht es uns, diese visuellen Daten mithilfe vortrainierter Modelle zu analysieren. 
In diesem Artikel gehen wir zunächst auf die wichtigsten Funktionen ein, betrachten dann die Kosten und wie man sie berechnet, und schlagen schließlich einige praktische Projekte zur Umsetzung vor.

Fähigkeiten und Funktionen

Nachfolgend finden Sie eine Liste der wichtigsten Funktionen der Vision API:

• Labelerkennung: Analysiert das Bild und weist ihm Labels wie «Hund», «Park», «Auto» usw. zu.

• Texterkennung (OCR) – Beinhaltet die Texterkennung für verstreute Textbereiche und die Dokumententexterkennung für Scans/PDFs/Manuskripte.

• Gesichtserkennung: Identifizierung von Gesichtern, Koordinaten und manchmal auch emotionalen Merkmalen. ikomia.ai

• Erkennung von Sehenswürdigkeiten: Zum Beispiel der Eiffelturm, das Taj Mahal usw.

• Logoerkennung: Erkennt Marken/Logos im Bild. 

• Erkennung von Bildeigenschaften wie dominanter Farbe, Helligkeit und Farbzusammensetzung. 

• SafeSearch-Erkennung: Zur Identifizierung von Inhalten für Erwachsene, Gewalt usw. 

• Objektlokalisierung: Mehrere Objekte im Bild mit ihren Koordinaten. 

• Weberkennung: Auffinden ähnlicher Bilder, Quellenerkennung, Web-Entitätserkennung. 

Dieser Dienst lässt sich außerdem problemlos in andere Google Cloud-Dienste wie AutoML Vision, Document AI, BigQuery usw. integrieren. 

Kosten und Preisstruktur

• Zahlungsmodell: «Pay-as-you-go»; das heißt, Sie bezahlen nur für die Einheiten, die Sie nutzen. 

• Jede durchgeführte Bildbearbeitung wird als eine Einheit abgerechnet. Wenn Sie beispielsweise sowohl die Etikettenerkennung als auch die Gesichtserkennung auf ein Bild anwenden, werden zwei Einheiten berechnet. 

• Beispiel: In der englischen Version ist die Nutzung bis zu 1000 Einheiten pro Monat kostenlos. Ab 1001 bis 5.000.000 Einheiten fallen dann Gebühren an, beispielsweise für Label Detection. 1,50 US-Dollar pro 1.000 Einheiten In einigen Wohnblöcken.

• Einfaches Beispiel: Wenn Sie 4.300 Anfragen zur Landmarkenerkennung pro Monat erhalten – laut Dokumentation entspricht das etwa 10 Dollar Es werden Kosten entstehen, die aufgrund von Sanktionen und der Zahlung in Rial höher ausfallen können.

• Hinweis: Es können zusätzliche Kosten aus anderen Quellen wie Cloud-Speicher, Rechenleistung und Datentransfer anfallen. 

Empfohlene praktische Projekte

Nachfolgend finden Sie einige Projekte, die mit der Vision API realisiert werden können. Jedes Projekt beinhaltet Anwendungshinweise, Anforderungen und Implementierungstipps.

Projekt 1: Automatisierte Bestandsverwaltung mit Bilderkennung

Anwendung: In einem Online-Shop oder Lager wird ein Produktfoto aufgenommen, der Service erkennt, um welches Produkt es sich handelt, hat es ein Etikett? Macht es augenscheinlich einen einwandfreien Zustand?
Anforderungen: Etiketten- und Logoerkennungsdienst (falls Marken wichtig sind). Bilder werden in der Cloud gespeichert und die Ergebnisse in einer Datenbank protokolliert.
Tipps:

• Vor dem Ausführen muss die API aktiviert und der Schlüssel/das Dienstkonto eingerichtet werden.

• Für eine bessere Genauigkeit müssen Sie die Bilder möglicherweise vorverarbeiten (z. B. Beleuchtung/Winkel korrigieren).

• Zur Kostenverfolgung: Berechnen Sie die Anzahl der Bilder × verwendete Einheiten × Preis pro tausend Einheiten.

Projekt 2: Überwachung von Nutzerinhalten (unangemessene Inhalte)

Anwendung: Bei Social-Media-Apps oder Foto-Sharing-Plattformen muss sichergestellt werden, dass die von den Nutzern hochgeladenen Fotos keine unangemessenen Inhalte enthalten.
Anforderungen: SafeSearch-Erkennung + Label-Erkennung. Protokollspeicherung und die Möglichkeit der Nutzung von Cloud Functions für eine schnelle Reaktion.
Tipps:

• Bitte beachten Sie die Datenschutz- und Geschäftsrichtlinien.

• Beachten Sie, dass Fotos von geringer Qualität zu irreführenden Ergebnissen führen können.

• Kosten: Berücksichtigen Sie die Anzahl der Fotos × Funktionen (z. B. nur SafeSearch).

Projekt 3: Texterkennung aus gescannten Bildern (OCR)

Anwendung: Für Unternehmen, die Dokumente und Formulare eingescannt haben, kann die OCR-Texterkennung den Text extrahieren und analysieren oder speichern.
Anforderungen: Dokumenttexterkennung für Scans oder dichte Texte. Ergebnisse in BigQuery oder einer Datenbank speichern.
Tipps:

• Dateiformate wie PDF/TIFF werden unterstützt. Google Cloud-Dokumentation

• Möglicherweise möchten Sie Linien oder Formen erkennen; in diesem Fall ist eine zusätzliche Verarbeitung nach der OCR erforderlich.

• Um Kosten zu sparen: Senden Sie nach Möglichkeit nur Teile des Bildes oder passen Sie die Qualität entsprechend an.

Projekt 4: Visuelle Suche in einem Online-Shop

Anwendung: Der Benutzer macht ein Foto von einem Artikel (z. B. Schuhen) und das System findet einen ähnlichen Artikel im Katalog.
Anforderungen: Objektlokalisierung + Labelerkennung oder Weberkennung. Pflegen Sie einen Datensatz Ihrer Produkte.
Tipps:

• Für dieses Projekt ist möglicherweise eine Integration mit Katalog- und Datenbanksystemen erforderlich.

• Die Genauigkeit des Modells ist für die Klassifizierung und die Erkennung von Übereinstimmungen wichtig.

• Kosten: Geschätzte Funktionen und Anzahl der Anfragen.

Projekt 5: Bildanalyse zur Überwachung der Produktionsqualität

Anwendung: In einer Fabrik oder Produktionslinie macht eine Kamera ein Foto, und das System erkennt, ob das Produkt Fehler oder Flecken aufweist oder den Standards entspricht.
Anforderungen: Labelerkennung und Objektlokalisierung oder sogar ein benutzerdefiniertes Modell (AutoML Vision), wenn Sie ein bestimmtes Merkmal erkennen möchten.
Tipps:

• Wenn Sie eine ganz bestimmte Funktion benötigen, müssen Sie möglicherweise das Modell trainieren (AutoML). 

• Echtzeitfähigkeit erfordert möglicherweise eine Architektur mit Streaming, Pub/Sub und Cloud-Funktionen.

• Kosten und Umfang von Anfang an schätzen.

Kurzanleitung

Hier sind die allgemeinen Schritte für den Einstieg in die Vision API:

1. Erstellen Sie in der Google Cloud Console ein Projekt und aktivieren Sie den Vision API-Dienst. 

2. Erstellen Sie ein Dienstkonto oder einen API-Schlüssel und erteilen Sie die entsprechenden Berechtigungen.

3. Bereiten Sie ein Bild vor (z. B. eine JPEG- oder PNG-Datei) oder nutzen Sie Cloud-Speicher.

4. Stellen Sie eine Anfrage in einer der Clientsprachen (z. B. Python, Node.js, Java).

   • Python-Beispiel:

     from google.cloud import vision
     client = vision.ImageAnnotatorClient()
     with open("image.jpg", "rb") as f:
     content = f.read()
     image = vision.Image(content=content)
     response = client.label_detection(image=image)
     for label in response.label_annotations:
     print(label.description, label.score)
     

     (Allgemeine Quellen: offizielle Dokumentation) Google Cloud-Dokumentation

5. Analysiere die Ausgabe, speichere sie und ergreife darauf basierende Maßnahmen (z. B. Speichern in BigQuery, Auslösen eines Triggers, Alarmierung).

6. Kosten und Limits überwachen: Auf der Seite „Preise und Kontingente“. Google Cloud

Technische Tipps und bewährte Verfahren

• Die Bildqualität ist wichtig: Ein unscharfes oder verrauschtes Bild kann die Erkennung erschweren.

• Durch Vorverarbeitung (Zuschneiden, Drehen, Aufhellen) kann die Genauigkeit verbessert werden.

• Bei einer großen Anzahl von Bildern empfiehlt sich die Stapelverarbeitung.

• Schätzen Sie die Kosten von Anfang an ein, damit keine unerwarteten Ausgaben entstehen.

• Wenn Sie eine sehr spezifische Erkennung benötigen (z. B. von spezifischen Produkt- oder Herstellungsfehlern), ist ein kundenspezifisches Modell (AutoML Vision) möglicherweise die bessere Wahl.

• Achten Sie auf Datenschutz- und Ethikfragen, insbesondere wenn es um Gesichtserkennung oder sensible Inhalte geht.

• Prüfen Sie die Quotenbeschränkungen, um Serviceunterbrechungen zu vermeiden.