Google Vision -sovellusliittymän käyttöoikeuksien ratkaiseminen: "Virhe avattaessa tiedostoa: gs://"

Google Vision API:n käyttöoikeusongelmien vianmääritys

Google Vision API:n integroiminen projektiisi voi parantaa merkittävästi sen kykyä käsitellä ja poimia kuvia kuvista. Monet kehittäjät kohtaavat kuitenkin käyttöoikeuksiin liittyviä ongelmia yrittäessään käyttää Google Cloud Storagen tiedostoja. Yksi yleinen virhe on "Virhe avattaessa tiedostoa: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path}" -viesti.

Tässä artikkelissa perehdymme tämän virheen mahdollisiin syihin, varsinkin kun olet määrittänyt palvelutilin ja määrittänyt kirjautumistiedot, mutta joudut silti evälle luvan. Tarkastellaan yleisiä tiedostojen käyttöoikeuksiin ja IAM-rooleihin liittyviä sudenkuoppia.

Kehittäjille, jotka ovat suhteellisen uusia API:iden ja todentamisen kanssa, voi olla hämmentävää JSON-tunnistetietojen, palvelutilien ja erilaisten IAM-roolien yhdistäminen. Virheelliset määritykset johtavat usein käyttövirheisiin, ja voi olla hankalaa määrittää, mikä meni pieleen.

Jos käsittelet samaa "lupa evätty" -ongelmaa Google Vision -sovellusliittymän kanssa, tämä opas opastaa sinua tarkistamaan ja ratkaisemaan ongelman hienosäätämällä tilisi ja palvelun käyttöoikeuksia.

Google Vision -sovellusliittymän käyttöoikeuksien ja komentosarjaratkaisujen ymmärtäminen

Yllä olevat skriptit on suunniteltu ratkaisemaan yleisiä ongelmia, joita kehittäjät kohtaavat ollessaan vuorovaikutuksessa Google Vision API ja Google Cloud Storage. Yksi yleisimmistä virheistä, "Virhe avattaessa tiedostoa: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder polku} lupa estetty", johtuu usein väärin määritetyistä käyttöoikeuksista tai palvelutilin tunnistetietojen virheellisestä käsittelystä. Komentosarjojen tarkoituksena on ensisijaisesti korjata tämä hallitsemalla oikein todennusta, tiedostojen käyttöä ja käyttämällä Vision API:n tekstintunnistusominaisuuksia Google Cloud Storageen tallennettujen kuvien käsittelyyn.

Node.js-esimerkissä komentosarja käyttää Googlen virallisia asiakaskirjastoja Vision API:n todentamiseen ja käyttämiseen. Se lataa ensin kuvan määritetystä Cloud Storage -säilystä käyttämällä lataa menetelmä. Tämän jälkeen ladattu kuvasisältö välitetään Vision API:n tekstintunnistusominaisuuteen tekstintunnistus menetelmä, joka suorittaa tiedostolle optisen merkintunnistuksen (OCR). Tulos näytetään sitten tekstimerkintöjen joukkona, joka näyttää tunnistetun tekstin kuvassa. Tämä ratkaisu on tehokas kuvien reaaliaikaiseen käsittelyyn Node.js-ympäristössä.

Python-ratkaisu noudattaa samanlaista lähestymistapaa, mutta on kirjoitettu Python-kehittäjille. Se käyttää google-cloud-tallennustila ja google-pilvinäkö kirjastot. Ensin se hakee kuvan Cloud Storage -säilystä käyttämällä download_as_bytes() menetelmä. Tämä tavuvirta lähetetään sitten Vision API:lle tekstin havaitsemista varten. Vastaus sisältää kaikki tunnistetut tekstilohkot, joita voidaan sitten käyttää jatkoanalyysiin. Python-ratkaisu on myös erittäin modulaarinen, joten voit helposti käyttää koodia uudelleen vaihtamalla eri kuvien ämpäri- ja tiedostonimiä.

Lopuksi Bash-skripti tarjoaa yksinkertaisemman lähestymistavan komentorivityökalujen avulla. Tämä ratkaisu toimii hyvin, kun sinun on määritettävä nopeasti käyttöoikeudet, ladattava tiedostoja ja suoritettava tekstintunnistus kirjoittamatta monimutkaista koodia. The gpilvi komentoa käytetään tarvittavien IAM-roolien myöntämiseen palvelutilille ja gsutil hoitaa kuvan lataamisen. OCR-prosessi suoritetaan kautta gcloud ml vision detect-text komento, joka tarjoaa nopean tavan tunnistaa tekstiä ilman ohjelmointiosaamista. Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen automatisoinnissa ja integroinnissa CI/CD-putkilinjoihin.

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

Yleisiä virheitä Google Vision -sovellusliittymän käyttöoikeuksien määrittämisessä

Yksi yleinen ongelma, jonka kehittäjät kohtaavat integroidessaan Google Vision -sovellusliittymää, on sovelluksen oikean määrityksen huomiotta jättäminen palvelutili ja siihen liittyvät käyttöoikeudet. Palvelutilillä on oltava oikeat roolit, jotta voit käyttää sekä Google Cloud Storagea että Vision API:a. Näiden roolien virheellinen määritys johtaa usein "lupa estetty" -virheeseen. Esimerkiksi vaikka Cloud Storagessa yleensä vaaditaan Storage Object Viewer- tai Creator -rooleja, on myös tärkeää varmistaa, että palvelutilillä on pääsy itse Vision API:han.

Toinen tärkeä näkökohta, jota usein unohdetaan, on laitteen oikea asennus ympäristömuuttujat paikallisella koneellasi tai pilvipalvelimellasi. Tarkemmin sanottuna GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS ympäristömuuttujan on osoitettava oikeaan palvelutilin JSON-tiedostoon, joka sisältää todennustiedot. Tämän ympäristömuuttujan määrittämisen unohtaminen tai sen osoittaminen väärään tiedostoon voi aiheuttaa todennusvirheitä, vaikka käyttöoikeutesi olisi asetettu oikein Google Cloud Console -puolella.

Lopuksi on tärkeää mainita, että laajojen käyttöoikeuksien, kuten "Omistaja", myöntäminen voi olla riskialtista, eikä sitä pidetä hyvänä käytäntönä. Sen sijaan on parempi noudattaa vähiten etuoikeuksien periaatetta. Tämä varmistaa, että palvelutilillä on vain sen tehtävien suorittamiseen tarvittavat vähimmäisoikeudet, mikä vähentää mahdollisia tietoturvariskejä. Roolien hienosäätö, esim Tallennusobjektin järjestelmänvalvoja tai Vision API -käyttäjä on välttämätöntä sujuvan toiminnan ja turvallisuuden kannalta.