google.cloud.vision_v1.types.image_annotator.AnnotateImageResponse到Python中的Json

Question

我正在使用 Google Visiondocument_text_detection功能，并且尝试将 AnnotateImageResponse 转储到 json

早些时候这段代码用来表示

client = vision.ImageAnnotatorClient()
image = vision.Image(content=image)

response = client.document_text_detection(image=image)
texts = MessageToDict(response)
text_json = json.dumps(texts)

现在它抛出这个错误AttributeError: 'DESCRIPTOR'

我尝试了其他答案中的所有回复，但没有一个起作用。我也尝试过protobuf3-to-dict，但它也抛出错误

from protobuf_to_dict import protobuf_to_dict
text_json = protobuf_to_dict(response)

它抛出：

AttributeError: 'ListFields'

我知道我可以迭代它的对象，但我需要将其转储到 json 文件中以维护缓存。

Answer 1

在我关注的 GitHub 线程上找到了更好的答案，昨天发布。针对这个问题翻译一下：

import proto
client = vision.ImageAnnotatorClient()
image = vision.Image(content=image)

response = client.document_text_detection(image=image)
texts = proto.Message.to_json(response)
text_json = json.dumps(texts)

如果需要将响应作为字典，请执行以下操作而不是 json.dumps：

mydict = json.loads(texts)

所有消息类型现在都使用proto-plus定义，它使用不同的方法进行序列化和反序列化。

Answer 2

我今天在新的 Google Vision Client (2.0.0) 中遇到了类似的问题，并通过解压 AnnotateImageResponse 对象解决了该问题。我不认为新 API 应该这样工作，但目前文档中没有提出解决方案。尝试这个：

client = vision.ImageAnnotatorClient()
image = vision.Image(content=image)

response = client.document_text_detection(image=image)
texts = MessageToDict(response._pb)
text_json = json.dumps(texts)

请注意使用response._pb 而不是response。