Instruções e requisitos de configuração do laboratório
Proteja sua conta e seu progresso. Sempre use uma janela anônima do navegador e suas credenciais para realizar este laboratório.

Análise de imagens com a API Cloud Vision: laboratório com desafio

Laboratório 10 minutos universal_currency_alt 1 crédito show_chart Introdutório
info Este laboratório pode incorporar ferramentas de IA para ajudar no seu aprendizado.
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ARC122

Logotipo dos laboratórios autoguiados do Google Cloud

Visão geral

Nos laboratórios com desafio, apresentamos uma situação e um conjunto de tarefas. Para concluí-las, em vez de seguir instruções detalhadas, você usará o que aprendeu nos laboratórios do curso. Um sistema automático de pontuação (mostrado nesta página) vai avaliar seu desempenho.

Nos laboratórios com desafio, não ensinamos novos conceitos do Google Cloud. O objetivo dessas tarefas é aprimorar aquilo que você já aprendeu, como a alteração de valores padrão ou a leitura e pesquisa de mensagens para corrigir seus próprios erros.

Para alcançar a pontuação de 100%, você precisa concluir todas as tarefas no tempo definido.

Configuração

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

  • Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).
Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
  • Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Cenário do desafio

Você começou a trabalhar como profissional júnior de engenharia de machine learning. Até agora, você ajudou equipes a treinar modelos e está aprendendo a usar as APIs de machine learning do Google Cloud.

Seu conhecimento precisa ser suficiente para realizar essas tarefas.

Seu desafio

Use a API Vision para detectar texto e pontos de referência globais em uma imagem específica.

Você precisa seguir estes padrões:

  • Confirmar se as APIs necessárias (como Cloud Vision, Cloud Translation e Cloud Natural Language) foram ativadas corretamente.
  • Criar todos os recursos na região , a menos que haja uma instrução diferente.

Cada tarefa está descrita em detalhes abaixo.

Tarefa 1: verificar seus recursos

  1. Crie e salve uma chave de API na variável de ambiente API_KEY para usá-la nos scripts fornecidos.
  2. Um bucket chamado -bucket foi criado para você com uma imagem dentro dele para uso neste laboratório.
  3. Verifique se o objeto no bucket está acessível publicamente.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar uma chave de API

Tarefa 2: criar o arquivo request.json

Crie um arquivo request.json. Você vai modificar esse arquivo dependendo da tarefa que precisar concluir.

{ "requests": [ { "image": { "source": { "gcsImageUri": } }, "features": [ { "type": "maxResults": 10 } ] } ] }

Tarefa 3: atualizar o arquivo JSON

  1. Atualize o arquivo JSON:
  • Adicione seu bucket/img ao gcsImageUri
  • Adicione o método a type. Primeiro, use o método TEXT_DETECTION da API Vision.
  1. Chame a API Vision com curl, conforme mostrado abaixo. Você vai usar os métodos de detecção de texto e de pontos de referência. Para isso, substitua YOUR_JSON pelo nome do arquivo que você criou anteriormente:
curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY}

Salva a resposta "curl" no arquivo text-response.json.

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o text-response.json

Fazer upload da saída para o Cloud Storage

Execute o comando a seguir para fazer upload da resposta "curl" no Cloud Storage e validar o monitoramento de atividade:

gsutil cp text-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Analisar a imagem com a API Cloud Vision

  1. Agora, atualize o arquivo JSON para usar o método LANDMARK_DETECTION.

  2. Chame a API Vision com curl outra vez.

Isso salva a resposta "curl" no arquivo landmark-response.json.

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o landmark-response.json

Fazer upload da saída para o Cloud Storage

Execute o comando a seguir para fazer upload da resposta "curl" no Cloud Storage e validar o monitoramento de atividade:

gsutil cp landmark-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Analisar a imagem com a API Cloud Vision

Citação: Manif des Sans-Papiers (9 de fevereiro de 2017) de Charles Hutchins no Wikimedia Commons, o repositório de mídia sem custos financeiros. Extraído de https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Manif_des_Sans-Papiers.jpg?uselang=pt-br. Esse arquivo está licenciado sob a licença Creative Commons Atribuição 2.0 Genérica.

Parabéns!

Você aprendeu a usar a API Vision para detectar texto e pontos de referência globais em uma imagem específica.

Selo "Análise de imagens com a API Cloud Vision"

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Este laboratório autoguiado faz parte do curso com selo de habilidade Análise de imagens com a API Cloud Vision. Ao concluir o curso, você ganha o selo acima como reconhecimento por sua conquista. Compartilhe o selo no seu currículo e nas redes sociais e use #GoogleCloudBadge para anunciar sua conquista.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 5 de janeiro de 2026

Laboratório testado em 11 de novembro de 2024

Copyright 2026 Google LLC. Todos os direitos reservados. Google e o logotipo do Google são marcas registradas da Google LLC. Todos os outros nomes de produtos e empresas podem ser marcas registradas das respectivas empresas a que estão associados.

Antes de começar

  1. Os laboratórios criam um projeto e recursos do Google Cloud por um período fixo
  2. Os laboratórios têm um limite de tempo e não têm o recurso de pausa. Se você encerrar o laboratório, vai precisar recomeçar do início.
  3. No canto superior esquerdo da tela, clique em Começar o laboratório

Usar a navegação anônima

  1. Copie o nome de usuário e a senha fornecidos para o laboratório
  2. Clique em Abrir console no modo anônimo

Fazer login no console

  1. Faça login usando suas credenciais do laboratório. Usar outras credenciais pode causar erros ou gerar cobranças.
  2. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação
  3. Não clique em Terminar o laboratório a menos que você tenha concluído ou queira recomeçar, porque isso vai apagar seu trabalho e remover o projeto

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Um laboratório por vez

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Use a navegação anônima para executar o laboratório

A melhor maneira de executar este laboratório é usando uma janela de navegação anônima ou privada. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.