Løser Google Vision API-tillatelser: "Feil ved åpning av fil: gs://"

Feilsøking av tillatelsesproblemer med Google Vision API

Integrering av Google Vision API i prosjektet ditt kan forbedre evnen til å behandle og trekke ut innsikt fra bilder betydelig. Imidlertid støter mange utviklere på tillatelsesrelaterte problemer når de prøver å få tilgang til filer i Google Cloud Storage. En vanlig feil er meldingen "Feil ved åpning av fil: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path}".

I denne artikkelen vil vi dykke ned i de potensielle årsakene til denne feilen, spesielt når du har satt opp en tjenestekonto og konfigurert legitimasjon, men fortsatt står overfor avslag på tillatelse. Vi skal se på vanlige fallgruver knyttet til filtillatelser og IAM-roller.

For utviklere som er relativt nye til å jobbe med APIer og autentisering, kan det være forvirrende å sjonglere med JSON-legitimasjon, tjenestekontoer og ulike IAM-roller. Feilkonfigurasjoner fører ofte til tilgangsfeil, og det kan være vanskelig å finne ut hva som gikk galt.

Hvis du har det samme "tillatelse nektet"-problemet med Google Vision API, vil denne veiledningen lede deg gjennom hva du bør sjekke og hvordan du kan løse det ved å finjustere kontoen og tjenestetillatelsene dine.

Forstå Google Vision API-tillatelser og skriptløsninger

Skriptene ovenfor er utformet for å løse vanlige problemer som utviklere møter når de samhandler med Google Vision API og Google Cloud Storage. En av de hyppige feilene, «Feil ved åpning av fil: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path} tillatelse nektet», oppstår ofte på grunn av feilkonfigurerte tillatelser eller feilaktig håndtering av tjenestekontolegitimasjon. Skriptene er først og fremst rettet mot å løse dette ved å administrere autentisering, filtilgang og bruke Vision APIs tekstgjenkjenningsfunksjoner for å behandle bilder som er lagret i Google Cloud Storage.

I Node.js-eksemplet bruker skriptet Googles offisielle klientbiblioteker for å autentisere og få tilgang til Vision API. Den laster først ned bildet fra den angitte Cloud Storage-bøtten ved hjelp av laste ned metode. Etterpå sendes det nedlastede bildeinnholdet til Vision API-tekstgjenkjenningsfunksjonen gjennom tekstDeteksjon metode, som utfører Optical Character Recognition (OCR) på filen. Utdataene vises deretter som en rekke tekstkommentarer, som viser den gjenkjente teksten i bildet. Denne løsningen er effektiv for sanntidsbehandling av bilder i et Node.js-miljø.

Python-løsningen følger en lignende tilnærming, men er skrevet for Python-utviklere. Den bruker google-sky-lagring og google-cloud-vision biblioteker. Først henter den bildet fra Cloud Storage-bøtten ved hjelp av last ned_som_bytes() metode. Denne bytestrømmen sendes deretter til Vision API for tekstgjenkjenning. Svaret inkluderer alle gjenkjente tekstblokker, som deretter kan brukes til videre analyse. Python-løsningen er også svært modulær, noe som betyr at du enkelt kan gjenbruke koden ved å endre bøtte og filnavn for forskjellige bilder.

Til slutt gir Bash-skriptet en mer enkel tilnærming ved å bruke kommandolinjeverktøy. Denne løsningen fungerer bra når du raskt må angi tillatelser, laste ned filer og utføre OCR uten å skrive kompleks kode. De gcloud kommandoen brukes til å gi de nødvendige IAM-rollene til tjenestekontoen, og gsutil håndterer nedlasting av bildet. OCR-prosessen gjøres gjennom gcloud ml vision detect-tekst kommando, og tilbyr en rask måte å oppdage tekst uten å kreve programmeringskunnskap. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig for automatisering og integrering i CI/CD-rørledninger.

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

Vanlige feiltrinn i konfigurering av Google Vision API-tillatelser

Et vanlig problem som utviklere møter når de integrerer Google Vision API, er å overse den riktige konfigurasjonen av tjenestekonto og tilhørende tillatelser. Tjenestekontoen må ha de riktige rollene for å få tilgang til både Google Cloud Storage og Vision API. Feilkonfigurering av disse rollene fører ofte til feilen "tillatelse nektet". For eksempel, mens rollene Storage Object Viewer eller Creator vanligvis kreves for Cloud Storage, er det også avgjørende å sikre at tjenestekontoen har tilgang til selve Vision API.

Et annet nøkkelaspekt som ofte savnes er riktig oppsett av miljøvariabler på din lokale maskin eller skyserver. Nærmere bestemt GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS miljøvariabelen må peke til riktig tjenestekonto JSON-fil som inneholder autentiseringsdetaljene. Hvis du glemmer å konfigurere denne miljøvariabelen eller peker den til feil fil, kan det føre til autentiseringsfeil, selv om tillatelsene dine er riktig angitt på Google Cloud Console-siden.

Til slutt er det viktig å nevne at det å gi brede tillatelser, for eksempel «Eier», kan være risikabelt og anses ikke som en god praksis. I stedet er det bedre å følge prinsippet om minste privilegium. Dette sikrer at tjenestekontoen kun har minimumstillatelsene som er nødvendige for å utføre oppgavene, og reduserer potensielle sikkerhetsrisikoer. Finjustere roller som Administrator for lagringsobjekt eller Vision API-bruker er avgjørende for jevn drift og sikkerhet.