Усунення дозволів Google Vision API: «Помилка відкриття файлу: gs://»

Усунення проблем із дозволами за допомогою Google Vision API

Інтеграція Google Vision API у ваш проект може значно покращити його здатність обробляти зображення та отримувати статистичні дані. Однак багато розробників стикаються з проблемами, пов’язаними з дозволами, коли намагаються отримати доступ до файлів у Google Cloud Storage. Однією з поширених помилок є повідомлення «Помилка відкриття файлу: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path}».

У цій статті ми розглянемо потенційні причини цієї помилки, особливо якщо ви налаштували обліковий запис служби та налаштували облікові дані, але все ще стикаєтеся з відмовою в дозволі. Ми розглянемо типові підводні камені, пов’язані з дозволами на файли та ролями IAM.

Для розробників, які відносно новачки працюють з API та автентифікацією, може збентежити жонглювання обліковими даними JSON, обліковими записами служби та різними ролями IAM. Неправильна конфігурація часто призводить до помилок доступу, і може бути складно визначити, що пішло не так.

Якщо ви маєте справу з такою ж проблемою «відмовлено в дозволі» з API Google Vision, цей посібник допоможе вам дізнатися, що перевірити та як її вирішити, налаштувавши обліковий запис і дозволи служби.

Розуміння дозволів Google Vision API та рішень сценаріїв

Наведені вище сценарії призначені для вирішення типових проблем, з якими стикаються розробники під час взаємодії з Google Vision API і Google Cloud Storage. Одна з частих помилок «Помилка відкриття файлу: gs://{gs-bucket-path}/{gs bucket folder path} permission denied» часто виникає через неправильно налаштовані дозволи або неправильну обробку облікових даних сервісного облікового запису. Сценарії в першу чергу спрямовані на вирішення цієї проблеми шляхом належного керування автентифікацією, доступом до файлів і використання функцій виявлення тексту Vision API для обробки зображень, що зберігаються в Google Cloud Storage.

У прикладі Node.js сценарій використовує офіційні клієнтські бібліотеки Google для автентифікації та доступу до Vision API. Спочатку він завантажує зображення з указаного відра Cloud Storage за допомогою завантажити метод. Після цього завантажений вміст зображення передається до функції виявлення тексту Vision API через textDetection метод, який виконує оптичне розпізнавання символів (OCR) у файлі. Потім результат відображається як масив текстових анотацій, що показує розпізнаний текст на зображенні. Це рішення ефективне для обробки зображень у реальному часі в середовищі Node.js.

Рішення Python дотримується подібного підходу, але написано для розробників Python. Він використовує google-cloud-storage і google-cloud-vision бібліотеки. Спочатку він отримує зображення з відра Cloud Storage за допомогою download_as_bytes() метод. Потім цей потік байтів надсилається до Vision API для виявлення тексту. Відповідь містить усі розпізнані текстові блоки, які потім можна використовувати для подальшого аналізу. Рішення Python також дуже модульне, тобто ви можете легко повторно використовувати код, змінюючи назви сегментів і файлів для різних зображень.

Нарешті, сценарій Bash забезпечує більш простий підхід за допомогою інструментів командного рядка. Це рішення добре працює, коли вам потрібно швидко встановити дозволи, завантажити файли та виконати OCR без написання складного коду. The gcloud команда використовується для надання необхідних ролей IAM обліковому запису служби та gsutil керує завантаженням зображення. Процес OCR виконується через gcloud ml vision detect-text команда, що пропонує швидкий спосіб виявлення тексту без знання програмування. Цей підхід особливо корисний для автоматизації та інтеграції в конвеєри 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

Поширені помилки під час налаштування дозволів Google Vision API

Однією з поширених проблем, з якою стикаються розробники під час інтеграції Google Vision API, є недогляд за належною конфігурацією обліковий запис служби і пов’язані з ним дозволи. Обліковий запис служби повинен мати правильні ролі для доступу як до Google Cloud Storage, так і до Vision API. Неправильне налаштування цих ролей часто призводить до помилки «дозвіл заборонено». Наприклад, хоча для хмарного сховища зазвичай потрібні ролі «Переглядач об’єктів зберігання» або «Творець», важливо також переконатися, що обліковий запис служби має доступ до самого Vision API.

Іншим ключовим аспектом, який часто пропускають, є правильне налаштування змінні середовища на вашій локальній машині або хмарному сервері. Зокрема, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS Змінна середовища має вказувати на правильний файл JSON облікового запису служби, який містить дані автентифікації. Якщо забути налаштувати цю змінну середовища або вказати її на неправильний файл, це може призвести до збоїв автентифікації, навіть якщо ваші дозволи встановлено правильно на стороні Google Cloud Console.

Нарешті, важливо зазначити, що надання широких дозволів, як-от «Власник», може бути ризикованим і не вважається хорошою практикою. Натомість краще дотримуватися принципу найменших привілеїв. Це гарантує, що обліковий запис служби має лише мінімальні дозволи, необхідні для виконання своїх завдань, зменшуючи потенційні ризики для безпеки. Тонка настройка ролей, як Адміністратор об’єкта зберігання або Користувач Vision API необхідний для безперебійної роботи та безпеки.