A Google Vision API engedélyeinek megoldása: "Hiba a fájl megnyitásakor: gs://"

Engedélyekkel kapcsolatos problémák hibaelhárítása a Google Vision API-val

A Google Vision API projektbe való integrálása jelentősen javíthatja annak képességét, hogy feldolgozza a képeket, és betekintést nyerjen azokból. Sok fejlesztő azonban engedélyekkel kapcsolatos problémákba ütközik, amikor megpróbál hozzáférni a Google Cloud Storage fájljaihoz. Az egyik gyakori hiba a „Hiba a fájl megnyitásakor: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path}” üzenet.

Ebben a cikkben a hiba lehetséges okaival foglalkozunk, különösen akkor, ha beállított egy szolgáltatási fiókot és konfigurálta a hitelesítési adatokat, de továbbra is megtagadja az engedélyt. Megvizsgáljuk a fájlengedélyekkel és az IAM-szerepekkel kapcsolatos gyakori buktatókat.

Azok a fejlesztők, akik viszonylag újak az API-kkal és a hitelesítéssel való munkavégzésben, zavaró lehet a JSON hitelesítő adatokkal, szolgáltatásfiókokkal és különféle IAM-szerepekkel való zsonglőrködés. A hibás konfigurációk gyakran hozzáférési hibákhoz vezetnek, és bonyolult lehet meghatározni, hogy mi hibázott.

Ha ugyanazzal az „engedély megtagadva” problémával küzd a Google Vision API-val, ez az útmutató végigvezeti Önt, hogy mit érdemes ellenőrizni, és hogyan lehet megoldani fiókja és szolgáltatási engedélyeinek finomhangolásával.

A Google Vision API engedélyek és szkriptmegoldások megértése

A fent megadott szkriptek olyan gyakori problémák megoldására szolgálnak, amelyekkel a fejlesztők szembesülnek, amikor a Google Vision API és a Google Cloud Storage. Az egyik gyakori hiba, „Hiba a fájl megnyitásakor: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path} engedély megtagadva”, gyakran a rosszul konfigurált engedélyek vagy a szolgáltatásfiók hitelesítő adatainak nem megfelelő kezelése miatt következik be. A szkriptek elsősorban ennek megoldására irányulnak a hitelesítés, a fájlhozzáférés megfelelő kezelésével, valamint a Vision API szövegészlelési funkcióinak használatával a Google Cloud Storage-ban tárolt képek feldolgozására.

A Node.js példában a szkript a Google hivatalos ügyfélkönyvtárait használja a Vision API hitelesítéséhez és eléréséhez. Először letölti a képet a megadott Cloud Storage tárolóból a letöltés módszer. Ezt követően a letöltött képtartalom átkerül a Vision API szövegészlelési funkciójába a következőn keresztül szövegfelismerés módszerrel, amely optikai karakterfelismerést (OCR) hajt végre a fájlon. A kimenet ezután szöveges megjegyzések tömbjeként jelenik meg, megjelenítve a felismert szöveget a képen. Ez a megoldás hatékony a képek valós idejű feldolgozására Node.js környezetben.

A Python-megoldás hasonló megközelítést követ, de Python-fejlesztők számára készült. Használja a google-cloud-storage és google-cloud-vision könyvtárak. Először is lekéri a képet a Cloud Storage tárolóból a download_as_bytes() módszer. Ezt a bájtfolyamot ezután elküldi a Vision API-nak szövegészlelés céljából. A válasz tartalmazza az összes felismert szövegblokkot, amelyek azután felhasználhatók további elemzésekhez. A Python-megoldás is rendkívül moduláris, vagyis könnyen újrahasznosítható a kód, ha módosítja a különböző képekhez tartozó vödör- és fájlneveket.

Végül a Bash szkript egyszerűbb megközelítést biztosít a parancssori eszközök használatával. Ez a megoldás akkor működik jól, ha gyorsan kell engedélyeket beállítania, fájlokat kell letöltenie, és bonyolult kód írása nélkül kell OCR-t végrehajtania. A gcloud paranccsal biztosítják a szükséges IAM-szerepeket a szolgáltatásfióknak, és gsutil kezeli a kép letöltését. Az OCR folyamat a gcloud ml vision detect-text parancsot, amely gyors módot kínál a szöveg észlelésére programozási ismeretek nélkül. Ez a megközelítés különösen hasznos az automatizáláshoz és a CI/CD csővezetékekbe való integráláshoz.

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

Gyakori hibák a Google Vision API-engedélyek beállítása során

Az egyik gyakori probléma, amellyel a fejlesztők szembesülnek a Google Vision API integrálásakor, hogy figyelmen kívül hagyják a megfelelő konfigurációt szolgáltatási fiók és a hozzá tartozó engedélyek. A Google Cloud Storage és a Vision API eléréséhez a szolgáltatásfióknak megfelelő szerepkörrel kell rendelkeznie. A szerepkörök helytelen konfigurálása gyakran „engedély megtagadva” hibához vezet. Például, bár a Storage Object Viewer vagy Creator szerepkörre általában szükség van a Cloud Storage-hoz, elengedhetetlen annak biztosítása is, hogy a szolgáltatásfiók hozzáférjen a Vision API-hoz.

Egy másik kulcsfontosságú szempont, amelyet gyakran kihagynak, a megfelelő beállítás környezeti változók a helyi gépen vagy felhőkiszolgálón. Konkrétan a GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS környezeti változónak a hitelesítési adatokat tartalmazó megfelelő szolgáltatásfiók-JSON-fájlra kell mutatnia. Ha elfelejti konfigurálni ezt a környezeti változót, vagy rossz fájlra irányítja, az hitelesítési hibákat okozhat, még akkor is, ha az engedélyek megfelelően vannak beállítva a Google Cloud Console oldalán.

Végül fontos megemlíteni, hogy a széles körű engedélyek, például a „Tulajdonos” megadása kockázatos lehet, és nem tekinthető bevált gyakorlatnak. Ehelyett jobb a legkisebb kiváltság elvét követni. Ez biztosítja, hogy a szolgáltatásfiók csak a feladatok elvégzéséhez szükséges minimális engedélyekkel rendelkezzen, csökkentve ezzel a lehetséges biztonsági kockázatokat. A szerepek finomhangolása, mint pl Storage Object Admin vagy Vision API felhasználó elengedhetetlen a zavartalan működéshez és a biztonsághoz.