Google Vision API atļauju atrisināšana: "Kļūda, atverot failu: gs://"

Atļauju problēmu novēršana, izmantojot Google Vision API

Google Vision API integrēšana projektā var ievērojami uzlabot tā spēju apstrādāt attēlus un iegūt ieskatus no tiem. Tomēr daudzi izstrādātāji, mēģinot piekļūt failiem pakalpojumā Google Cloud Storage, saskaras ar ar atļaujām saistītām problēmām. Viena izplatīta kļūda ir ziņojums “Kļūda, atverot failu: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path}”.

Šajā rakstā mēs apskatīsim iespējamos šīs kļūdas cēloņus, jo īpaši, ja esat iestatījis pakalpojuma kontu un konfigurējis akreditācijas datus, taču joprojām saskaraties ar atļaujas atteikumu. Mēs apskatīsim izplatītākās nepilnības, kas saistītas ar failu atļaujām un IAM lomām.

Izstrādātājiem, kuri ir salīdzinoši jauni darbā ar API un autentifikāciju, var būt mulsinoši žonglēt ar JSON akreditācijas datiem, pakalpojumu kontiem un dažādām IAM lomām. Nepareizas konfigurācijas bieži rada piekļuves kļūdas, un var būt sarežģīti noteikt, kas nogāja greizi.

Ja saskaraties ar to pašu problēmu “atļauja ir liegta” ar Google Vision API, šajā rokasgrāmatā ir sniegta informācija par to, kas jāpārbauda un kā to novērst, precizējot konta un pakalpojumu atļaujas.

Izpratne par Google Vision API atļaujām un skriptu risinājumiem

Iepriekš sniegtie skripti ir paredzēti, lai atrisinātu izplatītas problēmas, ar kurām izstrādātāji saskaras, mijiedarbojoties ar Google Vision API un Google mākoņkrātuve. Viena no bieži sastopamajām kļūdām “Kļūda, atverot failu: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path} atļauja liegta”, bieži rodas nepareizi konfigurētu atļauju vai nepareizas pakalpojuma konta akreditācijas datu apstrādes dēļ. Skripti galvenokārt ir paredzēti, lai to novērstu, pareizi pārvaldot autentifikāciju, piekļuvi failiem un izmantojot Vision API teksta noteikšanas līdzekļus, lai apstrādātu Google mākoņkrātuvē saglabātos attēlus.

Piemērā Node.js skripts izmanto Google oficiālās klientu bibliotēkas, lai autentificētu un piekļūtu Vision API. Vispirms tas lejupielādē attēlu no norādītā Cloud Storage kausa, izmantojot lejupielādēt metodi. Pēc tam lejupielādētais attēla saturs tiek nodots Vision API teksta noteikšanas funkcijai, izmantojot teksta noteikšana metode, kas failā veic optisko rakstzīmju atpazīšanu (OCR). Pēc tam izvade tiek parādīta kā teksta anotāciju masīvs, parādot atpazīto tekstu attēlā. Šis risinājums ir efektīvs attēlu apstrādei reāllaikā Node.js vidē.

Python risinājums izmanto līdzīgu pieeju, bet ir rakstīts Python izstrādātājiem. Tas izmanto google-cloud-storage un google-cloud-vision bibliotēkas. Pirmkārt, tas izgūst attēlu no Cloud Storage kausa, izmantojot download_as_bytes() metodi. Pēc tam šī baitu straume tiek nosūtīta uz Vision API teksta noteikšanai. Atbildē ir iekļauti visi atpazītie teksta bloki, kurus pēc tam var izmantot turpmākai analīzei. Python risinājums ir arī ļoti modulārs, kas nozīmē, ka varat viegli atkārtoti izmantot kodu, mainot dažādu attēlu segmentu un failu nosaukumus.

Visbeidzot, Bash skripts nodrošina vienkāršāku pieeju, izmantojot komandrindas rīkus. Šis risinājums darbojas labi, ja nepieciešams ātri iestatīt atļaujas, lejupielādēt failus un veikt OCR, nerakstot sarežģītu kodu. The gcloud komanda tiek izmantota, lai pakalpojuma kontam piešķirtu nepieciešamās IAM lomas un gsutil apstrādā attēla lejupielādi. OCR process tiek veikts, izmantojot gcloud ml vision detect-text komanda, piedāvājot ātru veidu, kā noteikt tekstu, neprasot programmēšanas zināšanas. Šī pieeja ir īpaši noderīga automatizācijai un integrācijai CI/CD cauruļvados.

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

Izplatītas kļūdas, iestatot Google Vision API atļaujas

Viena izplatīta problēma, ar ko saskaras izstrādātāji, integrējot Google Vision API, ir nepareiza konfigurācija pakalpojuma konts un ar to saistītās atļaujas. Pakalpojuma kontam ir jābūt pareizām lomām, lai piekļūtu gan Google Cloud Storage, gan Vision API. Šo lomu nepareiza konfigurēšana bieži noved pie kļūdas “atļauja liegta”. Piemēram, lai gan parasti mākoņkrātuvē ir nepieciešamas Storage Object Viewer vai Creator lomas, ir ļoti svarīgi arī nodrošināt pakalpojuma konta piekļuvi pašam Vision API.

Vēl viens svarīgs aspekts, kas bieži tiek palaists garām, ir pareiza iestatīšana vides mainīgie vietējā datorā vai mākoņa serverī. Konkrēti, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS vides mainīgajam ir jānorāda uz pareizo pakalpojuma konta JSON failu, kurā ir autentifikācijas informācija. Aizmirstot konfigurēt šo vides mainīgo vai norādot uz nepareizo failu, var rasties autentifikācijas kļūmes, pat ja jūsu atļaujas Google Cloud Console pusē ir iestatītas pareizi.

Visbeidzot, ir svarīgi pieminēt, ka plašu atļauju piešķiršana, piemēram, “Īpašnieks”, var būt riskanta un netiek uzskatīta par labu praksi. Tā vietā labāk ir ievērot vismazāko privilēģiju principu. Tas nodrošina, ka pakalpojuma kontam ir tikai minimālās atļaujas, kas nepieciešamas tā uzdevumu veikšanai, samazinot iespējamos drošības riskus. Pielāgojot lomas, piemēram Krātuves objekta administrators vai Vision API lietotājs ir būtiska vienmērīgai darbībai un drošībai.