Разрешение разрешений Google Vision API: «Ошибка открытия файла: gs://»

Устранение проблем с разрешениями с помощью Google Vision API

Интеграция Google Vision API в ваш проект может значительно улучшить его возможности по обработке и извлечению информации из изображений. Однако многие разработчики сталкиваются с проблемами, связанными с разрешениями, при попытке доступа к файлам в Google Cloud Storage. Одной из распространенных ошибок является сообщение «Ошибка открытия файла: gs://{gs-bucket-path}/{путь к папке gs Bucket}».

В этой статье мы углубимся в потенциальные причины этой ошибки, особенно если вы настроили учетную запись службы и настроили учетные данные, но по-прежнему сталкиваетесь с отказом в разрешении. Мы рассмотрим распространенные ошибки, связанные с правами доступа к файлам и ролями IAM.

Для разработчиков, которые относительно плохо знакомы с API и аутентификацией, может быть сложно манипулировать учетными данными JSON, учетными записями служб и различными ролями IAM. Неправильные настройки часто приводят к ошибкам доступа, и может быть сложно определить, что пошло не так.

Если вы столкнулись с той же проблемой «отказано в разрешении» с Google Vision API, это руководство расскажет вам, что нужно проверить и как ее решить путем точной настройки разрешений вашей учетной записи и службы.

Понимание разрешений Google Vision API и решений для сценариев

Приведенные выше скрипты предназначены для решения распространенных проблем, с которыми сталкиваются разработчики при взаимодействии с API Google Vision и облачное хранилище Google. Одна из частых ошибок: «Ошибка при открытии файла: gs://{gs-bucket-path}/{gs Bucket-path}, разрешение отклонено» часто возникает из-за неправильно настроенных разрешений или неправильной обработки учетных данных сервисной учетной записи. Сценарии в первую очередь направлены на решение этой проблемы путем правильного управления аутентификацией, доступом к файлам и использования функций обнаружения текста Vision API для обработки изображений, хранящихся в Google Cloud Storage.

В примере Node.js скрипт использует официальные клиентские библиотеки Google для аутентификации и доступа к Vision API. Сначала он загружает изображение из указанного сегмента Cloud Storage, используя метод скачать метод. После этого загруженное содержимое изображения передается функции обнаружения текста Vision API через Обнаружение текста метод, который выполняет оптическое распознавание символов (OCR) в файле. Затем выходные данные отображаются в виде массива текстовых аннотаций, показывающих распознанный текст на изображении. Это решение эффективно для обработки изображений в реальном времени в среде Node.js.

Решение Python использует аналогичный подход, но написано для разработчиков Python. Он использует облачное хранилище Google и Google-облачное видение библиотеки. Сначала он извлекает изображение из корзины Cloud Storage, используя метод download_as_bytes() метод. Этот поток байтов затем отправляется в Vision API для обнаружения текста. В ответ входят все распознанные текстовые блоки, которые затем можно использовать для дальнейшего анализа. Решение Python также является модульным, что означает, что вы можете легко повторно использовать код, изменяя имена сегментов и файлов для разных изображений.

Наконец, сценарий Bash обеспечивает более простой подход с использованием инструментов командной строки. Это решение хорошо работает, когда вам нужно быстро установить разрешения, загрузить файлы и выполнить распознавание текста без написания сложного кода. gcloud Команда используется для предоставления необходимых ролей IAM учетной записи службы и gsutil обрабатывает загрузку изображения. Процесс OCR выполняется через Обнаружение текста в gcloud ml Vision команда, предлагающая быстрый способ обнаружения текста, не требующий знаний программирования. Этот подход особенно полезен для автоматизации и интеграции в конвейеры CI/CD.

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

Распространенные ошибки при настройке разрешений Google Vision API

Одна из распространенных проблем, с которыми сталкиваются разработчики при интеграции API Google Vision, — это упущение из виду правильной настройки сервисный аккаунт и связанные с ним разрешения. У сервисного аккаунта должны быть правильные роли для доступа к Google Cloud Storage и Vision API. Неправильная настройка этих ролей часто приводит к ошибке «отказано в доступе». Например, хотя для облачного хранилища обычно требуются роли «Просмотр объектов хранилища» или «Создатель», также важно обеспечить, чтобы учетная запись службы имела доступ к самому Vision API.

Еще одним ключевым аспектом, который часто упускают из виду, является правильная настройка переменные среды на вашем локальном компьютере или облачном сервере. В частности, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS Переменная среды должна указывать на правильный JSON-файл учетной записи службы, содержащий данные аутентификации. Если вы забудете настроить эту переменную среды или укажете неправильный файл, это может привести к сбою аутентификации, даже если ваши разрешения установлены правильно на стороне Google Cloud Console.

Наконец, важно отметить, что предоставление широких разрешений, таких как «Владелец», может быть рискованным и не считается хорошей практикой. Вместо этого лучше следовать принципу наименьших привилегий. Это гарантирует, что учетная запись службы имеет только минимальные разрешения, необходимые для выполнения ее задач, что снижает потенциальные риски безопасности. Точная настройка таких ролей, как Администратор объекта хранения или Пользователь Vision API необходим для бесперебойной работы и безопасности.