La guía completa de la API de Google Cloud Vision: características, precios y proyectos prácticos

Introducción

En la actualidad, generamos una enorme cantidad de datos visuales (fotos, escaneos, vídeos), y extraer significado e información de estos datos es fundamental para empresas, startups y desarrolladores. La API Vision de Google, que forma parte del conjunto de servicios de IA y aprendizaje automático de Google Cloud, nos permite analizar estos datos visuales con modelos preentrenados. 
En este artículo, primero revisamos las capacidades clave, luego analizamos los costos y cómo calcularlos, y finalmente sugerimos algunos proyectos prácticos para implementar.

Capacidades y características

A continuación se muestra una lista de características importantes de la API de Vision:

• Detección de etiquetas: Analiza la imagen y le asigna etiquetas como "perro", "parque", "coche", etc.

• Reconocimiento de texto (OCR): incluye detección de texto para áreas de texto disperso y detección de texto de documentos para escaneos/PDF/manuscritos.

• Detección facial: Identificación de rostros, coordenadas y, en ocasiones, rasgos emocionales. ikomia.ai

• Detección de puntos de referencia: Por ejemplo, la Torre Eiffel, el Taj Mahal, etc.

• Detección de logotipos: Detecta marcas/logotipos en la imagen. 

• Detección de propiedades de la imagen: como el color dominante, el brillo y la composición del color. 

• Detección de SafeSearch: Para identificar contenido para adultos, violencia, etc. 

• Localización de objetos: Múltiples objetos en la imagen con sus coordenadas. 

• Detección web: Búsqueda de imágenes similares, detección de origen, detección de entidades web. 

Este servicio también se integra fácilmente con otros servicios de Google Cloud como AutoML Vision, Document AI, BigQuery, etc. 

Costos y estructura de precios

• Modelo de pago: "pago por uso"; es decir, solo paga por las unidades que utiliza. 

• Cada operación realizada en una imagen se factura como una unidad. Por ejemplo, si se realizan tanto la detección de etiquetas como la detección de rostros en una imagen, se facturarán dos unidades. 

• Por ejemplo: en la versión en inglés, es gratis hasta 1000 unidades al mes. A partir de ahí, el precio comienza para 1001 a 5 000 000 de unidades, por ejemplo, para Label Detection. $1.5 por cada 1,000 unidades En algunas manzanas.

• Ejemplo sencillo: Si recibe 4300 solicitudes de detección de puntos de referencia al mes (según la documentación), eso equivale a aproximadamente $10 Habrá un costo, que puede ser mayor debido a las sanciones y al pago en riales.

• Nota: Pueden existir costos adicionales provenientes de otras fuentes, como almacenamiento en la nube, computación y transferencia de datos. 

Proyectos prácticos sugeridos

A continuación se presentan algunos proyectos que se pueden realizar con la API de Vision. Cada proyecto incluye información sobre su uso, requisitos y consejos de implementación.

Proyecto 1: Gestión automatizada de inventario mediante reconocimiento de imágenes

Solicitud: En una tienda o almacén online, se toma una foto del producto, el servicio reconoce de qué producto se trata, ¿tiene etiqueta? ¿Su estado es aparentemente bueno?
Requisitos: Servicio de detección de etiquetas y logotipos (si las marcas son importantes). Guarda las imágenes en la nube y en una base de datos para registrar los resultados.
Consejos:

• Antes de ejecutar, habilite la API y configure la clave/cuenta de servicio.

• Es posible que necesites preprocesar las imágenes (por ejemplo, corregir la iluminación/el ángulo) para obtener una mayor precisión.

• Para realizar un seguimiento de los costes: Calcule el número de imágenes × unidades utilizadas × precio por mil unidades.

Proyecto 2: Monitoreo del contenido del usuario (contenido inapropiado)

Solicitud: En una aplicación de redes sociales o plataforma para compartir fotos, debes asegurarte de que las fotos que suben los usuarios no contengan contenido inapropiado.
Requisitos: Detección SafeSearch + Detección de etiquetas. Almacenamiento de registros y posibilidad de trabajar con Cloud Functions para una respuesta rápida.
Consejos:

• Asegúrese de cumplir con las políticas de privacidad y comerciales.

• Tenga en cuenta que las fotos de baja calidad pueden dar resultados engañosos.

• Costes: Considere el número de fotos × las funciones (por ejemplo, solo SafeSearch).

Proyecto 3: Extracción de texto de imágenes escaneadas (OCR)

Solicitud: Para las empresas que han escaneado documentos y formularios, el uso de OCR puede extraer el texto y analizarlo o almacenarlo.
Requisitos: Detección de texto en documentos escaneados o con texto denso. Almacena los resultados en BigQuery o en una base de datos.
Consejos:

• Se admiten formatos de archivo como PDF/TIFF. Documentación de Google Cloud

• Es posible que desee reconocer líneas o formas, en cuyo caso deberá realizar un procesamiento adicional después del OCR.

• Para reducir costes: Si no es necesario, envíe solo partes de la imagen o ajuste la calidad adecuadamente.

Proyecto 4: Búsqueda visual en una tienda online

Solicitud: El usuario toma una foto de un artículo (por ejemplo, zapatos) y el sistema encuentra un artículo similar en el catálogo.
Requisitos: Localización de objetos + detección de etiquetas o detección web. Mantenga un conjunto de datos de sus productos.
Consejos:

• Este proyecto puede requerir la integración con sistemas de catálogo y bases de datos.

• La precisión del modelo es importante para la clasificación y el reconocimiento de coincidencias.

• Coste: Estimar las características y el número de solicitudes.

Proyecto 5: Análisis de imágenes para el control de calidad de la producción

Solicitud: En una fábrica o línea de producción, una cámara toma una fotografía y el sistema comprende si el producto tiene errores, manchas o cumple con los estándares.
Requisitos: Detección de etiquetas y localización de objetos, o incluso un modelo personalizado (AutoML Vision) si se desea reconocer una característica específica.
Consejos:

• Si deseas una característica muy específica, es posible que necesites entrenar el modelo (AutoML). 

• El procesamiento en tiempo real puede requerir una arquitectura con Streaming, Pub/Sub y Cloud Functions.

• Estima el coste y la escala desde el principio.

Tutorial rápido

Estos son los pasos generales para comenzar a usar la API de Vision:

1. En la consola de Google Cloud, crea un proyecto y habilita el servicio Vision API. 

2. Cree una cuenta de servicio o una clave API y otorgue los permisos correspondientes.

3. Prepare una imagen (por ejemplo, un archivo JPEG o PNG) o utilice el almacenamiento en la nube.

4. Envía una solicitud en uno de los lenguajes de cliente (por ejemplo, Python, Node.js, Java).

   • Ejemplo en Python:

     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)
     

     (Fuentes generales: documentación oficial) Documentación de Google Cloud

5. Analice el resultado, guárdelo y tome medidas en función de él (por ejemplo, guardarlo en BigQuery, activarlo, generar una alerta).

6. Controle los costos y los límites: En la página de Precios y Cuotas. Google Cloud

Consejos técnicos y buenas prácticas

• La calidad de la imagen es importante: una imagen borrosa o con ruido puede dificultar la detección.

• El preprocesamiento (recorte, rotación, iluminación) puede mejorar la precisión.

• Si tienes una gran cantidad de imágenes, considera procesarlas por lotes.

• Calcula los costes desde el principio para evitar gastos inesperados.

• Si necesita una detección muy específica (por ejemplo, un producto específico o un error de fabricación), un modelo personalizado (AutoML Vision) puede ser una mejor opción.

• Presta atención a las cuestiones de privacidad y ética, especialmente en lo que respecta al reconocimiento facial o al contenido sensible.

• Verifique los límites de cuota para evitar interrupciones del servicio.