Razreševanje dovoljenj Google Vision API: »Napaka pri odpiranju datoteke: gs://«

Odpravljanje težav z dovoljenji z Google Vision API

Integracija API-ja Google Vision v vaš projekt lahko bistveno izboljša njegovo sposobnost obdelave in pridobivanja vpogledov iz slik. Vendar pa mnogi razvijalci naletijo na težave, povezane z dovoljenji, ko poskušajo dostopati do datotek v storitvi Google Cloud Storage. Ena pogosta napaka je sporočilo »Napaka pri odpiranju datoteke: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path}«.

V tem članku se bomo poglobili v morebitne vzroke te napake, še posebej, če ste nastavili storitveni račun in konfigurirali poverilnice, vendar se še vedno soočate z zavrnitvijo dovoljenja. Ogledali si bomo pogoste pasti, povezane z dovoljenji za datoteke in vlogami IAM.

Za razvijalce, ki so relativno novi pri delu z API-ji in preverjanjem pristnosti, je lahko zmedeno žongliranje s poverilnicami JSON, storitvenimi računi in različnimi vlogami IAM. Napačne konfiguracije pogosto povzročijo napake pri dostopu, zato je lahko težko ugotoviti, kaj je šlo narobe.

Če imate opravka z isto težavo »dovoljenje zavrnjeno« z API-jem za Google Vision, vas bo ta vodnik vodil skozi to, kaj morate preveriti in kako to rešiti s podrobno nastavitvijo dovoljenj za račun in storitev.

Razumevanje dovoljenj in skriptnih rešitev Google Vision API

Zgoraj navedeni skripti so zasnovani za reševanje pogostih težav, s katerimi se srečujejo razvijalci pri interakciji z Google Vision API in Google Cloud Storage. Ena od pogostih napak, »Napaka pri odpiranju datoteke: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path} dovoljenje zavrnjeno«, se pogosto pojavi zaradi napačno konfiguriranih dovoljenj ali nepravilnega ravnanja s poverilnicami storitvenega računa. Skripti so namenjeni predvsem reševanju tega s pravilnim upravljanjem preverjanja pristnosti, dostopom do datotek in uporabo funkcij za zaznavanje besedila API-ja Vision za obdelavo slik, shranjenih v storitvi Google Cloud Storage.

V primeru Node.js skript uporablja Googlove uradne odjemalske knjižnice za preverjanje pristnosti in dostop do API-ja Vision. Najprej prenese sliko iz določenega vedra za shranjevanje v oblaku z uporabo prenos metoda. Nato se prenesena slikovna vsebina posreduje funkciji zaznavanja besedila Vision API prek textDetection metoda, ki v datoteki izvaja optično prepoznavanje znakov (OCR). Rezultat je nato prikazan kot niz besedilnih opomb, ki prikazuje prepoznano besedilo na sliki. Ta rešitev je učinkovita za obdelavo slik v realnem času v okolju Node.js.

Rešitev Python sledi podobnemu pristopu, vendar je napisana za razvijalce Python. Uporablja google-cloud-storage in google-cloud-vision knjižnice. Najprej pridobi sliko iz vedra za shranjevanje v oblaku z uporabo download_as_bytes() metoda. Ta tok bajtov se nato pošlje API-ju Vision za zaznavanje besedila. Odgovor vključuje vse prepoznane besedilne bloke, ki jih je mogoče nato uporabiti za nadaljnjo analizo. Rešitev Python je tudi zelo modularna, kar pomeni, da lahko kodo preprosto znova uporabite tako, da spremenite vedro in imena datotek za različne slike.

Nazadnje, skript Bash zagotavlja bolj preprost pristop z uporabo orodij ukazne vrstice. Ta rešitev deluje dobro, ko morate hitro nastaviti dovoljenja, prenesti datoteke in izvesti OCR brez pisanja zapletene kode. The gcloud ukaz se uporablja za dodelitev potrebnih vlog IAM servisnemu računu in gsutil skrbi za prenos slike. Postopek OCR poteka prek gcloud ml vision detection-besedilo ukaz, ki ponuja hiter način zaznavanja besedila, ne da bi za to potrebovali znanje programiranja. Ta pristop je še posebej uporaben za avtomatizacijo in integracijo v cevovode 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

Pogosti napačni koraki pri nastavljanju dovoljenj za Google Vision API

Ena pogosta težava, s katero se srečujejo razvijalci pri integraciji Google Vision API, je spregledanje pravilne konfiguracije storitveni račun in z njim povezana dovoljenja. Storitveni račun mora imeti pravilne vloge za dostop do Google Cloud Storage in Vision API. Napačna konfiguracija teh vlog pogosto vodi do napake »dovoljenje zavrnjeno«. Medtem ko sta na primer vlogi Storage Object Viewer ali Creator običajno potrebni za Cloud Storage, je prav tako ključno zagotoviti, da ima račun storitve dostop do samega API-ja Vision.

Drugi ključni vidik, ki ga pogosto spregledamo, je pravilna nastavitev spremenljivke okolja na vašem lokalnem računalniku ali strežniku v oblaku. Natančneje, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS spremenljivka okolja mora kazati na pravilno datoteko JSON storitvenega računa, ki vsebuje podatke o preverjanju pristnosti. Če pozabite konfigurirati to spremenljivko okolja ali jo usmerite na napačno datoteko, lahko povzroči napake pri preverjanju pristnosti, tudi če so vaša dovoljenja pravilno nastavljena na strani Google Cloud Console.

Nazadnje je pomembno omeniti, da je podeljevanje širokih dovoljenj, kot je »Lastnik«, lahko tvegano in se ne šteje za dobro prakso. Namesto tega je bolje slediti načelu najmanjših privilegijev. To zagotavlja, da ima storitveni račun le minimalna dovoljenja, ki so potrebna za opravljanje njegovih nalog, kar zmanjša morebitna varnostna tveganja. Natančno prilagajanje vlog, kot je Skrbnik pomnilniškega objekta oz Uporabnik Vision API je bistvenega pomena za nemoteno delovanje in varnost.