Google Cloud Vision API 完全指南：功能、定价和实际项目

介绍

如今，我们生成了海量的视觉数据——照片、扫描件、视频等等——从中提取意义和信息对企业、初创公司和开发者至关重要。谷歌视觉 API 是谷歌云人工智能和机器学习服务套件的一部分，它允许我们使用预训练模型来分析这些视觉数据。.
在本文中，我们首先回顾关键功能，然后探讨成本及其计算方法，最后提出一些可实施的实用项目。.

Google-GCP-Vision-API — Google GCP Vision API

功能和特性

以下是 Vision API 的一些重要特性：

标签检测：分析图像并为其分配«狗»、«公园»、«汽车»等标签。.
文本识别（OCR）——包括对散落文本区域的文本检测，以及对扫描件/PDF/手稿的文档文本检测。.
人脸检测：识别人脸、坐标，有时还能识别情绪特征。. ikomia.ai
地标检测：例如，埃菲尔铁塔、泰姬陵等。
标志检测：检测图像中的品牌/标志。.
检测图像属性：例如主色、亮度、颜色组成。.
安全搜索检测：用于识别成人内容、暴力内容等。
物体定位：图像中多个物体及其坐标。.
网络检测：查找相似图像、来源检测、网络实体检测。.

该服务还可以轻松与其他 Google Cloud 服务集成，例如 AutoML Vision、Document AI、BigQuery 等。.

成本和定价结构

支付模式：«按需付费»；也就是说，您只需为使用的单位付费。.
对图像执行的每项«特征»操作都按一个单位计费。例如，如果您对图像同时执行标签检测和人脸检测，则按两个单位计费。.
例如：英文版每月免费提供 1000 个单位。之后，从 1001 个单位到 500 万个单位不等，需要付费，例如标签检测功能。 每1000个单位1.5美元 在某些街区。.
简单示例：如果您一个月内收到 4,300 个地标检测请求——根据文档，这大约是 10美元 会产生一些费用，由于制裁和以里亚尔支付，费用可能会更高。.
注意：其他来源（例如云存储、计算和数据传输）可能产生额外费用。.

建议的实践项目

以下列举了一些可以使用 Vision API 完成的项目。每个项目都包含使用方法、要求和实现技巧。.

项目1：基于图像识别的自动化库存管理

应用： 在线商店或仓库中，拍摄产品照片，服务识别出该产品是什么，它是否有标签？产品状况看起来是否健康？
要求： 标签检测 + 徽标检测服务（如果品牌很重要）。将图像保存到云存储和数据库中以记录结果。.
尖端：

运行前，请启用 API 并设置密钥/服务帐户。.
为了获得更高的精度，您可能需要对图像进行预处理（例如，校正光照/角度）。.
跟踪成本：计算图像数量 × 使用单位 × 每千个单位的价格。.

项目二：监控用户内容（不当内容）

应用： 在社交应用或照片分享平台上，你需要确保用户上传的照片不包含不恰当的内容。.
要求： 安全搜索检测 + 标签检测。日志存储以及与云函数配合使用以实现快速响应的可能性。.
尖端：

请务必遵守隐私和商业政策。.
请注意，低质量照片可能会得出误导性结果。.
成本：考虑照片数量 × 功能（例如，仅限安全搜索）。.

项目 3：从扫描图像中提取文本（OCR）

应用： 对于拥有扫描文档和表格的公司来说，使用 OCR 可以提取文本并进行分析或存储。.
要求： 对扫描件或密集文本进行文档文本检测。将结果存储到 BigQuery 或数据库中。.
尖端：

支持PDF/TIFF等文件格式。. Google Cloud 文档
您可能需要识别线条或形状，在这种情况下，您需要在 OCR 之后进行额外的处理。.
为了降低成本：如果不需要，只发送图像的部分内容或适当调整图像质量。.

项目 4：在线商店中的视觉搜索

应用： 用户拍摄一件物品（例如鞋子）的照片，系统在目录中找到类似的物品。.
要求： 目标定位 + 标签检测或网页检测。维护您的产品数据集。.
尖端：

该项目可能需要与目录和数据库系统集成。.
模型准确率对于分类和匹配识别至关重要。.
成本：估算功能和请求数量。.

项目5：用于生产质量监控的图像分析

应用： 在工厂或生产线上，摄像头拍摄照片，系统会判断产品是否有缺陷、污渍或是否符合标准。.
要求： 标签检测和对象定位，或者如果您想要识别特定特征，甚至可以使用自定义模型（AutoML Vision）。.
尖端：

如果您想要非常具体的功能，您可能需要训练模型（AutoML）。.
实时应用可能需要采用包含流媒体、发布/订阅和云函数的架构。.
从一开始就估算成本和规模。.

快速教程

以下是开始使用 Vision API 的一般步骤：

在 Google Cloud 控制台中，创建一个项目，启用 Vision API 服务。.
创建服务账号或 API 密钥并授予相应的权限。.
准备一张图片（例如 JPEG 或 PNG 文件）或使用云存储。.

使用客户端语言之一（例如 Python、Node.js、Java）提交请求。.

Python示例：

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)

（一般资料来源：官方文件） Google Cloud 文档

分析输出结果，保存结果，并根据结果采取相应措施（例如，保存到 BigQuery、触发警报）。.
监控成本和限额：在“定价和配额”页面上。. Google Cloud

技术提示和最佳实践

图像质量很重要：模糊或有噪点的图像可能会使检测变得困难。.
预处理（裁剪、旋转、光照）可以提高精度。.
如果图片数量庞大，可以考虑批量处理。.
从一开始就估算成本，以免出现意外开支。.
如果您需要非常具体的检测（例如，特定产品或制造错误），自定义模型（AutoML Vision）可能是一个更好的选择。.
关注隐私和伦理问题，尤其是在人脸识别或敏感内容方面。.
检查配额限制，避免服务中断。.

Google Cloud Vision API 完全指南：功能、定价和实际项目

介绍

功能和特性

成本和定价结构