Vision API:如何获得JSON输出

Question

我很难保存提供的输出。我正在使用Python并使用演示映像进行测试。我得到以下错误：

TypeError: [mid:...] + is not JSON serializable

我执行的代码：

import io
import os
import json
# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types

# Instantiates a client
vision_client = vision.ImageAnnotatorClient()


# The name of the image file to annotate
file_name = os.path.join(
    os.path.dirname(__file__),
    'demo-image.jpg') # Your image path from current directory

# Loads the image into memory
with io.open(file_name, 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()
    image = types.Image(content=content)

# Performs label detection on the image file
response = vision_client.label_detection(image=image)
labels = response.label_annotations


print('Labels:')
for label in labels:
    print(label.description, label.score, label.mid)

with open('labels.json', 'w') as fp:
   json.dump(labels, fp)

输出显示在屏幕上，但是我不知道如何保存它。有人有什么建议吗？

Answer 1

也许你已经能够找到一个解决你的问题的方法(如果是这样的话，我也邀请你分享它作为你自己的帖子的答案)，但无论如何，让我分享一些可能对其他有类似问题的用户有用的注释：

由于您可以使用Python中的response函数进行检查，所以labels[i]是类型的对象，而labels[i]是类型的对象。它们似乎都没有现成的实现来将它们转换为JSON，正如您正在尝试的那样，所以我认为在labels中转换每个EntityAnnotation的最简单的方法是将它们转换为Python，然后将它们分组为一个数组，并将其转换为JSON。

为此，我在代码片段中添加了一些简单的代码行：

[...]

label_dicts = [] # Array that will contain all the EntityAnnotation dictionaries

print('Labels:')
for label in labels:
    # Write each label (EntityAnnotation) into a dictionary
    dict = {'description': label.description, 'score': label.score, 'mid': label.mid}

    # Populate the array
    label_dicts.append(dict) 

with open('labels.json', 'w') as fp:
   json.dump(label_dicts, fp)

Answer 2

谷歌发布了一个图书馆

from google.protobuf.json_format import MessageToJson

webdetect = vision_client.web_detection(blob_source) jsonObj = MessageToJson(webdetect)

Answer 3

我能够使用以下函数保存输出：

# Save output as JSON
def store_json(json_input):
    with open(json_file_name, 'a') as f:
        f.write(json_input + '\n')

正如@dsesto所提到的，我必须定义一本字典。在本词典中，我定义了我希望在输出中保存的信息类型。

with open(photo_file, 'rb') as image:
    image_content = base64.b64encode(image.read())
    service_request = service.images().annotate(
        body={
            'requests': [{
                'image': {
                    'content': image_content
                },
                'features': [{
                    'type': 'LABEL_DETECTION',
                    'maxResults': 20,
                },
                    {
                        'type': 'TEXT_DETECTION',
                        'maxResults': 20,
                    },
                        {
                            'type': 'WEB_DETECTION',
                            'maxResults': 20,
                        }]
            }]
        })