Tutoriel sur la détection de visages

Objectifs

Dans cet exemple, vous utiliserez l'API Google Vision pour détecter les visages dans une image. Pour confirmer que les visages ont été correctement détectés, vous utiliserez ensuite ces données pour tracer un cadre autour de chaque visage.

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

  • Cloud Vision

Pour obtenir une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue, utilisez le simulateur de coût.

Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai sans frais.

Avant de commencer

  1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud . Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Google Cloud Vision API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Google Cloud Vision API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

    8.
  8. Configurez votre environnement pour utiliser les identifiants par défaut de l'application.
  9. Configurez les tâches et les outils spécifiques au langage de programmation utilisé :

    C#

    Java

    • Installez Java.
    • Consultez la documentation de référence de l'API.

    • Téléchargez et installez le système de compilation Apache Maven. Maven veillera à ce que les bibliothèques clientes des API Google et les bibliothèques clientes de l'API Vision soient installées lors de la création du projet, car nous les avons incluses dans la valeur pom.xml.

      <dependency>
  <groupId>com.google.apis</groupId>
  <artifactId>google-api-services-vision</artifactId>
  <version>v1-rev20231219-2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.auth</groupId>
  <artifactId>google-auth-library-oauth2-http</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.guava</groupId>
  <artifactId>guava</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.http-client</groupId>
  <artifactId>google-http-client-jackson2</artifactId>
</dependency>
      ...

    Node.js

    • Installez la bibliothèque cliente Google.
    • Installez Node.js.
    • Consultez la documentation de référence de l'API.

    • Installez npm et node-canvas. L'exemple de code comprend une valeur package.json pour installer toutes les dépendances à l'aide de la commande : npm install. Notez que node-canvas comporte des dépendances supplémentaires que vous devrez peut-être installer. Pour en savoir plus, consultez le document sur l'installation de node-canvas.

      {
  "name": "nodejs-docs-samples-vision",
  "private": true,
  "license": "Apache-2.0",
  "author": "Google LLC",
  "engines": {
    "node": ">=20.0.0"
  },
  "files": [
    "*.js"
  ],
  "scripts": {
    "test": "c8 mocha -p -j 2 system-test --timeout 600000"
  },
  "dependencies": {
    "@google-cloud/vision": "^4.0.0",
    "natural": "^8.0.0",
    "pureimage": "^0.3.17",
    "redis": "^4.6.5",
    "yargs": "^17.7.1"
  },
  "devDependencies": {
    "@google-cloud/storage": "^7.0.0",
    "@types/uuid": "^10.0.0",
    "@types/yargs": "^17.0.22",
    "c8": "^10.0.0",
    "chai": "^4.5.0",
    "mocha": "^10.2.0",
    "uuid": "^11.1.1"
  }
}

    PHP

    Python

    Ruby

Créer l'objet de service

Pour accéder aux API Google à l'aide des SDK clients officiels, vous devez créer un objet de service basé sur le document de découverte de l'API, qui décrit l'API au SDK. Vous devez le récupérer à partir du service de découverte de l'API Vision en utilisant vos identifiants :

Java

import com.google.api.client.googleapis.javanet.GoogleNetHttpTransport;
import com.google.api.client.json.JsonFactory;
import com.google.api.client.json.gson.GsonFactory;
import com.google.api.services.vision.v1.Vision;
import com.google.api.services.vision.v1.VisionScopes;
import com.google.api.services.vision.v1.model.AnnotateImageRequest;
import com.google.api.services.vision.v1.model.AnnotateImageResponse;
import com.google.api.services.vision.v1.model.BatchAnnotateImagesRequest;
import com.google.api.services.vision.v1.model.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.api.services.vision.v1.model.FaceAnnotation;
import com.google.api.services.vision.v1.model.Feature;
import com.google.api.services.vision.v1.model.Image;
import com.google.api.services.vision.v1.model.Vertex;
import com.google.auth.http.HttpCredentialsAdapter;
import com.google.auth.oauth2.GoogleCredentials;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import java.awt.BasicStroke;
import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.Polygon;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.security.GeneralSecurityException;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

/** Connects to the Vision API using Application Default Credentials. */
public static Vision getVisionService() throws IOException, GeneralSecurityException {
  GoogleCredentials credential =
      GoogleCredentials.getApplicationDefault().createScoped(VisionScopes.all());
  JsonFactory jsonFactory = GsonFactory.getDefaultInstance();
  return new Vision.Builder(
          GoogleNetHttpTransport.newTrustedTransport(),
          jsonFactory,
          new HttpCredentialsAdapter(credential))
      .setApplicationName(APPLICATION_NAME)
      .build();
}

Node.js

// By default, the client will authenticate using the service account file
// specified by the GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable and use
// the project specified by the GCLOUD_PROJECT environment variable. See
// https://googlecloudplatform.github.io/gcloud-node/#/docs/google-cloud/latest/guides/authentication
const vision = require('@google-cloud/vision');
 
// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

const fs = require('fs');

Python

from google.cloud import vision
from PIL import Image, ImageDraw

client = vision.ImageAnnotatorClient()

Envoyer une requête de détection de visages

Pour créer une requête adressée à l'API Vision, consultez d'abord la documentation de l'API. Dans ce cas, vous demanderez la ressource images à votre image annotate. Une requête envoyée à cette API se présente sous la forme d'un objet avec une liste requests. Chaque élément de cette liste contient deux types d’informations :

  • les données d'image encodées en base64 ;
  • une liste des fonctionnalités que vous souhaitez annoter à propos de cette image.

Pour cet exemple, vous demanderez simplement l'annotation FACE_DETECTION sur une image et renverrez la partie correspondante de la réponse :

Java

/** Gets up to {@code maxResults} faces for an image stored at {@code path}. */
public List<FaceAnnotation> detectFaces(Path path, int maxResults) throws IOException {
  byte[] data = Files.readAllBytes(path);

  AnnotateImageRequest request =
      new AnnotateImageRequest()
          .setImage(new Image().encodeContent(data))
          .setFeatures(
              ImmutableList.of(
                  new Feature().setType("FACE_DETECTION").setMaxResults(maxResults)));
  Vision.Images.Annotate annotate =
      vision
          .images()
          .annotate(new BatchAnnotateImagesRequest().setRequests(ImmutableList.of(request)));
  // Due to a bug: requests to Vision API containing large images fail when GZipped.
  annotate.setDisableGZipContent(true);

  BatchAnnotateImagesResponse batchResponse = annotate.execute();
  assert batchResponse.getResponses().size() == 1;
  AnnotateImageResponse response = batchResponse.getResponses().get(0);
  if (response.getFaceAnnotations() == null) {
    throw new IOException(
        response.getError() != null
            ? response.getError().getMessage()
            : "Unknown error getting image annotations");
  }
  return response.getFaceAnnotations();
}

Node.js

async function detectFaces(inputFile) {
  // Make a call to the Vision API to detect the faces
  const request = {image: {source: {filename: inputFile}}};
  const results = await client.faceDetection(request);
  const faces = results[0].faceAnnotations;
  const numFaces = faces.length;
  console.log(`Found ${numFaces} face${numFaces === 1 ? '' : 's'}.`);
  return faces;
}

Python

def detect_face(face_file, max_results=4):
    """Uses the Vision API to detect faces in the given file.

    Args:
        face_file: A file-like object containing an image with faces.

    Returns:
        An array of Face objects with information about the picture.
    """
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    content = face_file.read()
    image = vision.Image(content=content)

    return client.face_detection(image=image, max_results=max_results).face_annotations

Traiter la réponse

Félicitations, vous avez détecté les visages dans votre image ! La réponse à notre requête d'annotation de visage comprend un ensemble de métadonnées relatives aux visages détectés, ces métadonnées incluant les coordonnées d'un polygone englobant le visage. À ce stade, il ne s’agit que d’une série de chiffres. Nous allons les utiliser pour confirmer que vous avez bien trouvé les visages dans votre image. Nous allons dessiner des polygones sur une copie de l'image, en utilisant les coordonnées renvoyées par l'API Vision :

Java

/** Reads image {@code inputPath} and writes {@code outputPath} with {@code faces} outlined. */
private static void writeWithFaces(Path inputPath, Path outputPath, List<FaceAnnotation>