حل أذونات Google Vision API: "حدث خطأ أثناء فتح الملف: gs://"

استكشاف مشكلات الأذونات وإصلاحها باستخدام Google Vision API

يمكن أن يؤدي دمج Google Vision API في مشروعك إلى تعزيز قدرته على معالجة الصور واستخراج الأفكار منها بشكل كبير. ومع ذلك، يواجه العديد من المطورين مشكلات متعلقة بالأذونات عند محاولة الوصول إلى الملفات الموجودة في Google Cloud Storage. أحد الأخطاء الشائعة هو رسالة "خطأ في فتح الملف: gs://{gs-bucket-path}/{gs Bucket Folder path}".

في هذه المقالة، سنتعمق في الأسباب المحتملة لهذا الخطأ، خاصة عندما تقوم بإعداد حساب خدمة وبيانات الاعتماد التي تم تكوينها ولكنك لا تزال تواجه رفض الإذن. سنلقي نظرة على المخاطر الشائعة المتعلقة بأذونات الملفات وأدوار IAM.

بالنسبة للمطورين الجدد نسبيًا في العمل مع واجهات برمجة التطبيقات والمصادقة، قد يكون من المربك التوفيق بين بيانات اعتماد JSON وحسابات الخدمة وأدوار IAM المتنوعة. غالبًا ما تؤدي التكوينات الخاطئة إلى حدوث أخطاء في الوصول، وقد يكون من الصعب تحديد الخطأ الذي حدث.

إذا كنت تواجه نفس مشكلة "رفض الإذن" مع Google Vision API، فسيرشدك هذا الدليل إلى ما يجب التحقق منه وكيفية حلها عن طريق ضبط حسابك وأذونات الخدمة.

فهم أذونات Google Vision API وحلول البرامج النصية

تم تصميم البرامج النصية المذكورة أعلاه لحل المشكلات الشائعة التي يواجهها المطورون عند التفاعل مع جوجل رؤية API والتخزين السحابي من جوجل. أحد الأخطاء الشائعة، "حدث خطأ أثناء فتح الملف: تم رفض إذن gs://{gs-bucket-path}/{gs Bucket Folder path}"، غالبًا بسبب أذونات تم تكوينها بشكل خاطئ أو معالجة غير صحيحة لبيانات اعتماد حساب الخدمة. تهدف البرامج النصية في المقام الأول إلى معالجة هذه المشكلة من خلال إدارة المصادقة والوصول إلى الملفات بشكل صحيح واستخدام ميزات اكتشاف النص في Vision API لمعالجة الصور المخزنة في Google Cloud Storage.

في مثال Node.js، يستخدم البرنامج النصي مكتبات عملاء Google الرسمية للمصادقة والوصول إلى Vision API. يقوم أولاً بتنزيل الصورة من مجموعة التخزين السحابي المحددة باستخدام الملف تحميل طريقة. بعد ذلك، يتم تمرير محتوى الصورة التي تم تنزيلها إلى ميزة اكتشاف النص Vision API من خلال textDetection الطريقة التي تقوم بالتعرف البصري على الأحرف (OCR) على الملف. يتم بعد ذلك عرض المخرجات على شكل مصفوفة من التعليقات التوضيحية النصية، مع عرض النص الذي تم التعرف عليه في الصورة. يعد هذا الحل فعالاً لمعالجة الصور في الوقت الفعلي داخل بيئة Node.js.

يتبع حل Python نهجًا مشابهًا ولكنه مكتوب لمطوري Python. يستخدم جوجل للتخزين السحابي و جوجل-الرؤية السحابية المكتبات. أولاً، يقوم باسترداد الصورة من مجموعة التخزين السحابي باستخدام الملف download_as_bytes() طريقة. يتم بعد ذلك إرسال دفق البايت هذا إلى Vision API لاكتشاف النص. تتضمن الاستجابة جميع الكتل النصية التي تم التعرف عليها، والتي يمكن بعد ذلك استخدامها لمزيد من التحليل. يعد حل Python أيضًا معياريًا للغاية، مما يعني أنه يمكنك بسهولة إعادة استخدام الكود عن طريق تغيير أسماء المجموعة والملفات لصور مختلفة.

وأخيرًا، يوفر برنامج Bash النصي أسلوبًا أكثر وضوحًا باستخدام أدوات سطر الأوامر. يعمل هذا الحل بشكل جيد عندما تحتاج إلى تعيين الأذونات بسرعة، وتنزيل الملفات، وإجراء التعرف الضوئي على الحروف دون كتابة تعليمات برمجية معقدة. ال com.gcloud يتم استخدام الأمر لمنح أدوار IAM الضرورية لحساب الخدمة، و com.gsutil يعالج تحميل الصورة. تتم عملية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) من خلال gcloud ml رؤية كشف النص الأمر الذي يوفر طريقة سريعة لاكتشاف النص دون الحاجة إلى معرفة برمجية. يعد هذا الأسلوب مفيدًا بشكل خاص للأتمتة والتكامل في خطوط أنابيب CI/CD.

const { Storage } = require('@google-cloud/storage');
const vision = require('@google-cloud/vision');
const storage = new Storage();
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

async function processImage(bucketName, fileName) {
  try {
    const [file] = await storage.bucket(bucketName).file(fileName).download();
    console.log('File downloaded successfully');
    const [result] = await client.textDetection(file);
    const detections = result.textAnnotations;
    console.log('Text detections:', detections);
  } catch (err) {
    console.error('Error processing image:', err.message);
  }
}

processImage('your-bucket-name', 'your-image-file.jpg');

from google.cloud import storage, vision
def process_image(bucket_name, file_name):
    try:
        client = storage.Client()
        bucket = client.get_bucket(bucket_name)
        blob = bucket.blob(file_name)
        image_content = blob.download_as_bytes()
        print('Image downloaded successfully')
        vision_client = vision.ImageAnnotatorClient()
        image = vision.Image(content=image_content)
        response = vision_client.text_detection(image=image)
        texts = response.text_annotations
        print('Text detected:', texts)
    except Exception as e:
        print(f'Error: {e}')

process_image('your-bucket-name', 'your-image-file.jpg')

#!/bin/bash
# Set environment variables for credentials
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/your/credentials.json"

# Set permissions for service account
gcloud projects add-iam-policy-binding your-project-id \
  --member="serviceAccount:your-service-account-email" \
  --role="roles/storage.objectViewer"

# Download image from Cloud Storage
gsutil cp gs://your-bucket-name/your-image-file.jpg .

# Use Google Vision API to detect text in the image
gcloud ml vision detect-text ./your-image-file.jpg

الأخطاء الشائعة في إعداد أذونات Google Vision API

إحدى المشكلات الشائعة التي يواجهها المطورون عند دمج Google Vision API هي تجاهل التكوين الصحيح لـ حساب الخدمة والأذونات المرتبطة بها. يجب أن يتمتع حساب الخدمة بالأدوار الصحيحة للوصول إلى Google Cloud Storage وVision API. غالبًا ما يؤدي التكوين الخاطئ لهذه الأدوار إلى ظهور الخطأ "تم رفض الإذن". على سبيل المثال، في حين أن أدوار عارض كائن التخزين أو منشئ المحتوى تكون مطلوبة عادةً للتخزين السحابي، فمن الضروري أيضًا التأكد من أن حساب الخدمة لديه حق الوصول إلى Vision API نفسها.

هناك جانب رئيسي آخر غالبًا ما يتم تجاهله وهو الإعداد الصحيح لـ متغيرات البيئة على جهازك المحلي أو الخادم السحابي. على وجه التحديد، GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS يجب أن يشير متغير البيئة إلى ملف JSON لحساب الخدمة الصحيح الذي يحتوي على تفاصيل المصادقة. يمكن أن يؤدي نسيان تكوين متغير البيئة هذا أو الإشارة إلى الملف الخطأ إلى فشل المصادقة، حتى إذا تم تعيين أذوناتك بشكل صحيح على جانب Google Cloud Console.

وأخيرًا، من المهم الإشارة إلى أن منح أذونات واسعة النطاق، مثل "المالك"، يمكن أن يكون محفوفًا بالمخاطر ولا يعتبر ممارسة جيدة. بدلاً من ذلك، من الأفضل اتباع مبدأ الامتياز الأقل. وهذا يضمن أن حساب الخدمة لديه فقط الحد الأدنى من الأذونات اللازمة لأداء مهامه، مما يقلل من المخاطر الأمنية المحتملة. صقل الأدوار مثل مسؤول كائن التخزين أو مستخدم واجهة برمجة تطبيقات الرؤية ضروري للتشغيل السلس والأمن.