Auflösen von Google Vision API-Berechtigungen: „Fehler beim Öffnen der Datei: gs://“

Fehlerbehebung bei Berechtigungsproblemen mit der Google Vision API

Durch die Integration der Google Vision API in Ihr Projekt können Sie dessen Fähigkeit zur Verarbeitung und Gewinnung von Erkenntnissen aus Bildern erheblich verbessern. Allerdings stoßen viele Entwickler auf berechtigungsbezogene Probleme, wenn sie versuchen, auf Dateien in Google Cloud Storage zuzugreifen. Ein häufiger Fehler ist die Meldung „Fehler beim Öffnen der Datei: gs://{gs-bucket-path}/{gs-Bucket-Ordnerpfad}“.

In diesem Artikel gehen wir auf die möglichen Ursachen dieses Fehlers ein, insbesondere wenn Sie ein Dienstkonto eingerichtet und Anmeldeinformationen konfiguriert haben, Ihnen aber weiterhin die Berechtigung verweigert wird. Wir werden uns mit häufigen Fallstricken im Zusammenhang mit Dateiberechtigungen und IAM-Rollen befassen.

Für Entwickler, die relativ neu im Umgang mit APIs und Authentifizierung sind, kann es verwirrend sein, JSON-Anmeldeinformationen, Dienstkonten und verschiedene IAM-Rollen unter einen Hut zu bringen. Fehlkonfigurationen führen oft zu Zugriffsfehlern und es kann schwierig sein, genau zu bestimmen, was schief gelaufen ist.

Wenn Sie das gleiche Problem mit der „Berechtigung verweigert“ bei der Google Vision API haben, erfahren Sie in diesem Leitfaden, was Sie überprüfen müssen und wie Sie es durch eine Feinabstimmung Ihrer Konto- und Dienstberechtigungen beheben können.

Verstehen der Google Vision API-Berechtigungen und Skriptlösungen

Die oben bereitgestellten Skripte sollen häufige Probleme lösen, mit denen Entwickler bei der Interaktion mit dem konfrontiert sind Google Vision-API und Google Cloud Storage. Einer der häufigsten Fehler, „Fehler beim Öffnen der Datei: gs://{gs-bucket-path}/{gs-Bucket-Ordnerpfad}-Berechtigung verweigert“, tritt häufig aufgrund falsch konfigurierter Berechtigungen oder unsachgemäßer Handhabung der Anmeldeinformationen des Dienstkontos auf. Die Skripte zielen in erster Linie darauf ab, dieses Problem zu beheben, indem sie die Authentifizierung und den Dateizugriff ordnungsgemäß verwalten und die Texterkennungsfunktionen der Vision API verwenden, um in Google Cloud Storage gespeicherte Bilder zu verarbeiten.

Im Node.js-Beispiel verwendet das Skript die offiziellen Clientbibliotheken von Google, um die Vision API zu authentifizieren und darauf zuzugreifen. Zuerst wird das Bild mithilfe von aus dem angegebenen Cloud Storage-Bucket heruntergeladen herunterladen Verfahren. Anschließend wird der heruntergeladene Bildinhalt über an die Texterkennungsfunktion der Vision API weitergeleitet Texterkennung Methode, die eine optische Zeichenerkennung (OCR) für die Datei durchführt. Die Ausgabe wird dann als Array von Textanmerkungen angezeigt und zeigt den erkannten Text im Bild. Diese Lösung ist effektiv für die Echtzeitverarbeitung von Bildern in einer Node.js-Umgebung.

Die Python-Lösung verfolgt einen ähnlichen Ansatz, ist jedoch für Python-Entwickler geschrieben. Es nutzt die Google-Cloud-Speicher Und Google-Cloud-Vision Bibliotheken. Zunächst wird das Bild mithilfe von aus dem Cloud Storage-Bucket abgerufen download_as_bytes() Verfahren. Dieser Bytestrom wird dann zur Texterkennung an die Vision-API gesendet. Die Antwort umfasst alle erkannten Textblöcke, die dann für die weitere Analyse verwendet werden können. Die Python-Lösung ist außerdem hochgradig modular, was bedeutet, dass Sie den Code problemlos wiederverwenden können, indem Sie die Bucket- und Dateinamen für verschiedene Bilder ändern.

Schließlich bietet das Bash-Skript einen einfacheren Ansatz mithilfe von Befehlszeilentools. Diese Lösung funktioniert gut, wenn Sie schnell Berechtigungen festlegen, Dateien herunterladen und OCR durchführen müssen, ohne komplexen Code schreiben zu müssen. Der gcloud Der Befehl wird verwendet, um dem Dienstkonto die erforderlichen IAM-Rollen zu gewähren gsutil kümmert sich um das Herunterladen des Bildes. Der OCR-Prozess erfolgt über das gcloud ml vision Detect-Text Befehl, der eine schnelle Möglichkeit zur Texterkennung bietet, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für die Automatisierung und Integration in CI/CD-Pipelines.

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

Häufige Fehltritte beim Einrichten von Google Vision API-Berechtigungen

Ein häufiges Problem, mit dem Entwickler bei der Integration der Google Vision API konfrontiert sind, besteht darin, die richtige Konfiguration der zu übersehen Dienstkonto und die damit verbundenen Berechtigungen. Das Dienstkonto muss über die richtigen Rollen verfügen, um sowohl auf Google Cloud Storage als auch auf die Vision API zugreifen zu können. Eine Fehlkonfiguration dieser Rollen führt häufig zum Fehler „Berechtigung verweigert“. Während beispielsweise für Cloud Storage normalerweise die Rollen „Storage Object Viewer“ oder „Creator“ erforderlich sind, ist es auch wichtig sicherzustellen, dass das Dienstkonto Zugriff auf die Vision API selbst hat.

Ein weiterer wichtiger Aspekt, der oft übersehen wird, ist die richtige Einrichtung des Umgebungsvariablen auf Ihrem lokalen Computer oder Cloud-Server. Konkret die GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS Die Umgebungsvariable muss auf die richtige JSON-Datei des Dienstkontos verweisen, die die Authentifizierungsdetails enthält. Wenn Sie vergessen, diese Umgebungsvariable zu konfigurieren oder auf die falsche Datei zu verweisen, kann dies zu Authentifizierungsfehlern führen, selbst wenn Ihre Berechtigungen auf der Seite der Google Cloud Console korrekt festgelegt sind.

Abschließend ist es wichtig zu erwähnen, dass die Erteilung allgemeiner Berechtigungen wie „Eigentümer“ riskant sein kann und nicht als bewährte Vorgehensweise gilt. Stattdessen ist es besser, dem Prinzip der geringsten Privilegien zu folgen. Dadurch wird sichergestellt, dass das Dienstkonto nur über die zur Ausführung seiner Aufgaben erforderlichen Mindestberechtigungen verfügt, wodurch potenzielle Sicherheitsrisiken verringert werden. Feinabstimmung von Rollen wie Speicherobjektadministrator oder Vision-API-Benutzer ist für den reibungslosen Betrieb und die Sicherheit unerlässlich.