使用purr和RoogleVision批量调用Google Vision的整洁方式？

使用purr和RoogleVision的整洁方式可以实现批量调用Google Vision API。purr是R语言的一个包，用于简化HTTP请求的发送和处理。而RoogleVision是基于purr开发的一个R语言包，专门用于与Google Vision API进行交互。

首先，确保已经安装了purr和RoogleVision这两个包。可以使用以下命令进行安装：

install.packages("purr")
install.packages("RoogleVision")

接下来，按照以下步骤进行批量调用Google Vision API：

1. 导入所需的库和包：

library(purr)
library(RoogleVision)

1. 设置Google Vision API的凭证信息：

vision_auth("path/to/your/credentials.json")

请将"path/to/your/credentials.json"替换为您在Google Cloud Console中生成的凭证文件的路径。

1. 创建一个包含所有图像路径的向量：

image_paths <- c("path/to/image1.jpg", "path/to/image2.jpg", ...)

请将"path/to/image1.jpg"和"path/to/image2.jpg"替换为实际的图像文件路径。如果有更多的图像文件，可以继续添加到向量中。

1. 使用pwalk函数和RoogleVision包中的函数进行批量调用：

results <- pwalk(list(image_paths), ~vision_api(annotate = list(features = list(type = "LABEL_DETECTION")), image = list(content = readBin(.x, "raw", file.info(.x)$size))))

上述代码使用了pwalk函数来遍历每个图像路径，然后调用vision_api函数来发送图像数据和请求参数给Google Vision API，并将返回结果保存在results变量中。在这个例子中，我们使用了LABEL_DETECTION功能，即标签检测。您可以根据需求选择其他功能，比如FACE_DETECTION、LANDMARK_DETECTION等。

1. 对返回的结果进行处理和分析：

output <- map_df(results, ~{
  response <- .x[[1]]
  labels <- response$labelAnnotations
  tibble(
    image_path = .x[[2]],
    description = map_chr(labels, "description"),
    score = map_dbl(labels, "score")
  )
})

上述代码将每个图像的标签结果提取出来，并以数据框的形式存储在output变量中。您可以根据需要进行进一步的处理和分析。

至此，您已经成功地使用purr和RoogleVision批量调用Google Vision API，获取图像的标签结果。

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