gcloud ml视觉和多个命令

Question

是否有人知道同时使用detect-labels和suggest-crops命令调用gcloud ml视觉的方法。我可以单独执行这些操作，但是很难将建议的作物响应和检测标签响应进行匹配。我正在从Shell脚本（Linux，opensuse）运行gcloud，所以我有多个输出。同样，即使制作了多个标签，我似乎总是得到单一的建议作物。

Answer 1

suggest-crop“返回包围图像中主要对象或面部的边界框的坐标。”也就是说，它仅返回一个边界框，并且该边界框不一定与detect-labels返回的任何特定标签相对应。实际上，detect-labels返回的标签通常不与任何特定的边界框相对应。如果要查找与特定功能相对应的边界框，则可以使用其他gcloud ml vision detect-命令。例如，要获取图像中人脸边界框的坐标，可以使用：

gcloud ml vision detect-faces my_image.jpg --format="yaml(responses[].faceAnnotations[].boundingPoly.vertices)"

为您提供如下输出：

responses: - faceAnnotations: - boundingPoly: vertices: - x: 113 y: 63 - x: 458 y: 63 - x: 458 y: 463 - x: 113 y: 463