API Google Vision usando Raspberry Pi e Node: 11 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:38

Este é um guia inicial para usar a API do Google Vision. Ele usa o seguinte

• Raspberry Pi Zero W
• Arch Linux
• NodeJS
• conexão de internet

Não conhece o Arch Linux? Ou como configurar um Raspberry Pi? Não se preocupe, escrevi uma série de artigos que abordam isso muito rapidamente. É muito mais fácil de configurar do que você pensa. Portanto, não se deixe dissuadir.

• Instalando Arch Linux no Raspberry Pi com Acesso WiFi Imediato
• Configure o i2c no Raspberry Pi Zero W usando Arch Linux
• Configurar o espaço do projeto NodeJS no Raspberry Pi Zero W
• Portando o código do driver do motor DRV8830 I2C para o NodeJS
• Editando o código Raspberry Pi remotamente a partir do código do Visual Studio
• Robô 1B1

Foto da capa por Andy Kelly no Unsplash

Etapa 1: obtenha uma conta API do Google

Infelizmente, a API do Google Vision não é um serviço totalmente gratuito. No momento em que este artigo é escrito, uma conta de API fornece 1.000 chamadas gratuitas de API do Google Vision por mês. Então, é $ 1,00 para cada 1000 ligações.

Eu sei, eu sei, não muito ruim. Mas este não é um projeto comercial. Estou querendo usá-lo como um pequeno robô doméstico. Se minha esposa receber uma conta de $ 40 porque decidi transmitir imagens para a API, bem, será um bot morto. De qualquer forma, pensei em explorar o serviço para fazer cocô e risadinhas.

Para obter uma visita de conta

Console do Google

E faça login com uma conta do Google existente ou crie uma.

Etapa 2: Insira as informações de faturamento

Agora, aqui está a parte assustadora, você deve inserir suas informações de faturamento antes de prosseguir. Lembre-se de que você será cobrado se fizer mais de 1000 chamadas. Novamente, se você exceder as 1.000 chamadas gratuitas, será cobrado. (O quê? Eu já disse isso? Oh.)

Etapa 3: Abra a Biblioteca de API

Depois de configurar as informações de faturamento, ainda precisamos habilitar a API Cloud Vision. Este é um recurso de segurança, essencialmente, todas as APIs do Google são desabilitadas por padrão, portanto, se alguém acidentalmente obtiver acesso, eles não desencadearão o inferno em todos os lugares.

Etapa 4: Pesquisar API do Google Vision

Agora procure por Vision e clique no botão. Aqui deve haver um botão Ativar evidente. Pressione-o.

Etapa 5: Navegue até as credenciais

A última coisa que precisamos fazer é obter a chave da API. Isso precisa ser incluído nos cabeçalhos de chamada de API para autenticação.

Não deixe ninguém obter sua chave de API. E não fixe em seu código. Acredite em mim, isso vai te morder. Se isso acidentalmente for enviado para a web, um rastreador da web irá encontrá-lo rapidamente e você estará pagando bilhões de dólares.

Deixe este artigo assustar você um pouco.

Desenvolvedor coloca chaves AWS no Github

OK! Vamos pegar sua chave de API. Encontre a seção de credenciais

Etapa 6: Criar chave de API do Google Vision

Você provavelmente não verá nenhuma credencial criada, pois provavelmente ainda não criou nenhuma.

Vamos criar uma nova chave de API. Eu nomearia a chave com algo significativo e a limitaria apenas à API do Google Cloud. Vá em frente e copie sua chave de API, pois precisaremos dela na próxima etapa.

Etapa 7: configuração do lado Raspberry Pi

Os artigos listados no início deste irão ajudá-lo a configurar o Raspberry Pi para esta etapa. Mas se você estiver fazendo as coisas de maneira diferente, a maior parte disso ainda deve funcionar para você. No entanto, quando chegarmos à parte sobre variáveis de ambiente, isso será diferente para outros tipos de Linux.

Comece por SSH'ing em seu Pi.

E atualize todos os pacotes

sudo pacman -Syu

Vamos criar uma variável de ambiente para a API Google Cloud Vision. Isso evita a codificação de sua chave de API no código mais abaixo. Isso vai funcionar, mas eu recomendo fortemente que você fique comigo e configure um gerenciador de variáveis de ambiente para lidar com a API.

Mude para o usuário root digitando

su

Coloque sua senha.

A próxima coisa que fazemos é adicionar sua chave de API do Google Vision como uma variável de ambiente para o

/ etc / profile

arquivo, isso deve fazer com que seja inicializado na inicialização.

Digite, substituindo

YOUR_API_KEY

com sua chave de API real.

echo 'exportar GOOGLE_CLOUD_VISION_API_KEY = YOUR_API_KEY' >> / etc / profile

Agora reinicie o Pi para que tenha efeito.

sudo reboot

Faça login novamente. Vamos verificar se ele está carregando a chave de API.

echo $ GOOGLE_CLOUD_VISION_API_KEY

Se sua chave de API for repetida, você deve estar pronto para prosseguir.

Etapa 8: Configuração do projeto

Vamos criar um diretório de projeto.

mkdir google-vis

cd google-vis

Agora vamos inicializar um novo projeto Node.

npm init

Sinta-se à vontade para personalizar os detalhes do pacote, se desejar. Se você for preguiçoso como eu, pressione Enter até voltar ao prompt de comando.

Vamos adicionar as bibliotecas de Nó necessárias. É um. A biblioteca axios, que permite solicitações da web assíncronas.

npm axios

Além disso, vamos criar um diretório de recursos e baixar nossa adorável imagem de teste. Ah, senhorita Hepburn!

Certifique-se de que você está no

google-vis / resources

diretório do projeto ao baixar a imagem.

recursos mkdir

recursos de cd wget

Etapa 9:

Crie um arquivo no

go-vis

diretório chamado

app.js

nano app.js

Em seguida, cole o código abaixo e salve o arquivo digitando CTRL + O e saindo usando CTRL + X.

//

const const axios = require ('axios'); const fs = require ('fs');

const API_KEY = process.env. GOOGLE_CLOUD_VISION_API_KEY

if (! API_KEY) {

console.log ('Nenhuma chave API fornecida')}

function base64_encode (arquivo) {

// ler dados binários var bitmap = fs.readFileSync (arquivo); // converte dados binários em string codificada em base64 retorna novo Buffer (bitmap).toString ('base64'); } var base64str = base64_encode ('./ resources / audrey.jpg');

const apiCall = `https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=$ {API_KEY}`;

const reqObj = {

solicitações: [{"image": {"content": base64str}, "features": [{"type": "LABEL_DETECTION", "maxResults": 5}, {"type": "FACE_DETECTION", "maxResults": 5}, {"tipo": "IMAGE_PROPERTIES", "maxResults": 5}]}]}

axios.post (apiCall, reqObj).then ((resposta) => {

console.log (resposta); console.log (JSON.stringify (response.data.responses, undefined, 4)); }). catch ((e) => {console.log (e.response);});

Este código pega a variável de ambiente da chave API e cria uma constante de programa a partir dela.

const API_KEY = process.env. GOOGLE_CLOUD_VISION_API_KEY

É assim que evitamos codificar a chave de API.

Etapa 10:

Vamos rodar o programa.

node app.js

Se tudo correr bem, você deve obter resultados semelhantes aos abaixo

dados: {responses:

Etapa 11: e muito mais …

Este artigo é curto - um salto inicial. No entanto, há muito potencial aqui. Por exemplo, enviar suas próprias imagens usando a câmera Raspberry Pi

• raspicam
• câmera pi

Sinta-se à vontade para fazer qualquer pergunta sobre como usar a saída.

Existem outras solicitações de detecção de recursos.

API Google Vision - Outros recursos

No entanto, vou encerrar o artigo e passar a implementar meus sistemas de detecção de visão. Assim que eu descobrir a descida gradiente estocástica.