検索を簡素化し、ドキュメントのエクスペリエンスを向上させるために、第 1 世代と第 2 世代のドキュメントを別々のセットに分割します。

ImageMagick のチュートリアル（第 2 世代）

このチュートリアルでは、Cloud Functions、Google Cloud Vision API、ImageMagick を使用して、Cloud Storage バケットにアップロードされた不適切な画像を検出してぼかす方法を説明します。

目標

ストレージトリガーの CloudEvent 関数をデプロイする。
Cloud Vision API を使用して、暴力的なコンテンツやアダルトコンテンツを検出する。
ImageMagick を使用して、不適切な画像をぼかす。
肉食ゾンビの画像をアップロードして、関数をテストする。

料金

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

Cloud Functions
Cloud Storage
Cloud Vision
Cloud Build
Pub/Sub
Artifact Registry
Eventarc
Cloud Logging

詳細については、Cloud Functions の料金をご覧ください。

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

始める前に

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Cloud Functions, Cloud Build, Artifact Registry, Eventarc, Cloud Storage, Cloud Vision, Logging, and Pub/Sub API を有効にします。

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gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

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gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

gcloud CLI がすでにインストールされている場合は、次のコマンドを実行して更新します。

gcloud components update

開発環境を準備します。

Node.js

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Python

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Go

Go 設定ガイドに移動

Java

Java 設定ガイドに移動

データの流れを可視化する

ImageMagick チュートリアルアプリケーションでは、データの流れは次のようになります。

画像が Cloud Storage バケットにアップロードされます。
Cloud ファンクションが Cloud Vision API を使用して画像を分析します。
暴力的なコンテンツやアダルトコンテンツが見つかった場合、Cloud ファンクションが ImageMagick を使用して画像をぼかします。
ぼかしの入った画像が別の Cloud Storage バケットにアップロードされます。

アプリケーションを準備する

画像をアップロードするリージョン Cloud Storage バケットを作成します。YOUR_INPUT_BUCKET_NAME はグローバルに一意のバケット名で、REGION は関数をデプロイするリージョンです。
```
gsutil mb -l REGION gs://YOUR_INPUT_BUCKET_NAME
```
ぼかし入りの画像を保存するリージョン Cloud Storage バケットを作成します。ここで、YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME はグローバルに一意のバケット名で、REGION は関数をデプロイするリージョンです。
```
gsutil mb -l REGION gs://YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME
```
ローカルマシンにサンプルアプリのリポジトリのクローンを作成します。
Node.js
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
```
また、zip 形式のサンプルをダウンロードしてファイルを抽出してもかまいません。
Python
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```
また、zip 形式のサンプルをダウンロードしてファイルを抽出してもかまいません。
Go
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git
```
また、zip 形式のサンプルをダウンロードしてファイルを抽出してもかまいません。
Java
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
```
または、zip 形式のサンプルをダウンロードし、ファイルを抽出してもかまいません。

Cloud Functions のサンプルコードが含まれているディレクトリに移動します。

Node.js

cd nodejs-docs-samples/functions/v2/imagemagick/

Python

cd python-docs-samples/functions/v2/imagemagick/

Go

cd golang-samples/functions/functionsv2/imagemagick/

Java

cd java-docs-samples/functions/v2/imagemagick/

コードを理解する

ImageMagick サンプルには、依存関係と 2 つの異なる関数が含まれています。最初の関数で画像を分析し、暴力的なコンテンツやアダルトコンテンツが含まれる場合、2 番目の関数で画像をぼかします。

依存関係をインポートする

アプリケーションが Google Cloud のサービス、ImageMagick、ファイルシステムを利用するには、複数の依存関係をインポートする必要があります。

ほとんどのランタイムで、ImageMagick とそのコマンドラインツール convert はデフォルトで Cloud Functions 実行環境に含まれています。PHP の場合、手動での構成が必要になることがあります。Cloud Functions は、システムレベルのカスタムパッケージのインストールをサポートしません。

Node.js

functions/v2/imagemagick/index.js

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const functions = require('@google-cloud/functions-framework');
const gm = require('gm').subClass({imageMagick: true});
const fs = require('fs').promises;
const path = require('path');
const vision = require('@google-cloud/vision');

const {Storage} = require('@google-cloud/storage');
const storage = new Storage();
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

const {BLURRED_BUCKET_NAME} = process.env;

Python

functions/v2/imagemagick/main.py

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import os
import tempfile

import functions_framework
from google.cloud import storage, vision
from wand.image import Image

storage_client = storage.Client()
vision_client = vision.ImageAnnotatorClient()

Go

functions/functionsv2/imagemagick/imagemagick.go

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// Package imagemagick contains an example of using ImageMagick to process a
// file uploaded to Cloud Storage.
package imagemagick

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"os/exec"

	"cloud.google.com/go/storage"
	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"cloud.google.com/go/vision/v2/apiv1/visionpb"
	"github.com/GoogleCloudPlatform/functions-framework-go/functions"
	cloudevents "github.com/cloudevents/sdk-go/v2"
	"github.com/googleapis/google-cloudevents-go/cloud/storagedata"
	"google.golang.org/protobuf/encoding/protojson"
)

// Global API clients used across function invocations.
var (
	storageClient *storage.Client
	visionClient  *vision.ImageAnnotatorClient
)

func init() {
	// Declare a separate err variable to avoid shadowing the client variables.
	var err error

	bgctx := context.Background()
	storageClient, err = storage.NewClient(bgctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("storage.NewClient: %v", err)
	}

	visionClient, err = vision.NewImageAnnotatorClient(bgctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("vision.NewAnnotatorClient: %v", err)
	}
	functions.CloudEvent("blur-offensive-images", blurOffensiveImages)
}

Java

functions/v2/imagemagick/src/main/java/functions/ImageMagick.java

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import com.google.cloud.functions.CloudEventsFunction;
import com.google.cloud.storage.Blob;
import com.google.cloud.storage.BlobId;
import com.google.cloud.storage.BlobInfo;
import com.google.cloud.storage.Storage;
import com.google.cloud.storage.StorageOptions;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import com.google.cloud.vision.v1.SafeSearchAnnotation;
import com.google.events.cloud.storage.v1.StorageObjectData;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import io.cloudevents.CloudEvent;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;

public class ImageMagick implements CloudEventsFunction {

  private static Storage storage = StorageOptions.getDefaultInstance().getService();
  private static final String BLURRED_BUCKET_NAME = System.getenv("BLURRED_BUCKET_NAME");
  private static final Logger logger = Logger.getLogger(ImageMagick.class.getName());
}

画像を解析する

画像の入力用に作成された Cloud Storage バケットに画像がアップロードされると、次の関数が呼び出されます。この関数は、アプロードされた画像を Cloud Vision API で分析し、暴力的なコンテンツやアダルトコンテンツを検出します。

Node.js

functions/v2/imagemagick/index.js

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// Blurs uploaded images that are flagged as Adult or Violence.
functions.cloudEvent('blurOffensiveImages', async cloudEvent => {
  // This event represents the triggering Cloud Storage object.
  const bucket = cloudEvent.data.bucket;
  const name = cloudEvent.data.name;
  const file = storage.bucket(bucket).file(name);
  const filePath = `gs://${bucket}/${name}`;

  console.log(`Analyzing ${file.name}.`);

  try {
    const [result] = await client.safeSearchDetection(filePath);
    const detections = result.safeSearchAnnotation || {};

    if (
      // Levels are defined in https://cloud.google.com/vision/docs/reference/rest/v1/AnnotateImageResponse#likelihood
      detections.adult === 'VERY_LIKELY' ||
      detections.violence === 'VERY_LIKELY'
    ) {
      console.log(`Detected ${file.name} as inappropriate.`);
      return await blurImage(file, BLURRED_BUCKET_NAME);
    } else {
      console.log(`Detected ${file.name} as OK.`);
    }
  } catch (err) {
    console.error(`Failed to analyze ${file.name}.`, err);
    throw err;
  }
});

Python

functions/v2/imagemagick/main.py

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# Blurs uploaded images that are flagged as Adult or Violent imagery.
@functions_framework.cloud_event
def blur_offensive_images(cloud_event):
    file_data = cloud_event.data

    file_name = file_data["name"]
    bucket_name = file_data["bucket"]

    blob = storage_client.bucket(bucket_name).get_blob(file_name)
    blob_uri = f"gs://{bucket_name}/{file_name}"
    blob_source = vision.Image(source=vision.ImageSource(gcs_image_uri=blob_uri))

    # Ignore already-blurred files
    if file_name.startswith("blurred-"):
        print(f"The image {file_name} is already blurred.")
        return

    print(f"Analyzing {file_name}.")

    result = vision_client.safe_search_detection(image=blob_source)
    detected = result.safe_search_annotation

    # Process image
    # 5 maps to VERY_LIKELY
    if detected.adult == 5 or detected.violence == 5:
        print(f"The image {file_name} was detected as inappropriate.")
        return __blur_image(blob)
    else:
        print(f"The image {file_name} was detected as OK.")

Go

functions/functionsv2/imagemagick/imagemagick.go

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// blurOffensiveImages blurs offensive images uploaded to GCS.
func blurOffensiveImages(ctx context.Context, e cloudevents.Event) error {
	outputBucket := os.Getenv("BLURRED_BUCKET_NAME")
	if outputBucket == "" {
		return errors.New("environment variable BLURRED_BUCKET_NAME must be set")
	}

	var gcsEvent storagedata.StorageObjectData
	if err := protojson.Unmarshal(e.Data(), &gcsEvent); err != nil {
		return fmt.Errorf("protojson.Unmarshal: failed to decode event data: %w", err)
	}
	img := vision.NewImageFromURI(fmt.Sprintf("gs://%s/%s", gcsEvent.GetBucket(), gcsEvent.GetName()))

	resp, err := visionClient.DetectSafeSearch(ctx, img, nil)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("visionClient.DetectSafeSearch: %w", err)
	}

	if resp.GetAdult() == visionpb.Likelihood_VERY_LIKELY ||
		resp.GetViolence() == visionpb.Likelihood_VERY_LIKELY {
		return blur(ctx, gcsEvent.Bucket, outputBucket, gcsEvent.Name)
	}
	log.Printf("The image %q was detected as OK.", gcsEvent.Name)
	return nil
}

Java

functions/v2/imagemagick/src/main/java/functions/ImageMagick.java

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@Override
// Blurs uploaded images that are flagged as Adult or Violence.
public void accept(CloudEvent event) throws InvalidProtocolBufferException {
  // Extract the GCS Event data from the CloudEvent's data payload.
  StorageObjectData data = getEventData(event);
  // Validate parameters
  if (data == null) {
    logger.severe("Error: Malformed GCS event.");
    return;
  }

  BlobInfo blobInfo = BlobInfo.newBuilder(data.getBucket(), data.getName()).build();

  // Construct URI to GCS bucket and file.
  String gcsPath = String.format("gs://%s/%s", data.getBucket(), data.getName());
  logger.info(String.format("Analyzing %s", data.getName()));

  // Construct request.
  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
  Feature feature = Feature.newBuilder().setType(Type.SAFE_SEARCH_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request = AnnotateImageRequest
      .newBuilder()
      .addFeatures(feature)
      .setImage(img)
      .build();
  List<AnnotateImageRequest> requests = List.of(request);

  // Send request to the Vision API.
  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        logger.info(String.format("Error: %s", res.getError().getMessage()));
        return;
      }
      // Get Safe Search Annotations
      SafeSearchAnnotation annotation = res.getSafeSearchAnnotation();
      if (annotation.getAdultValue() == 5 || annotation.getViolenceValue() == 5) {
        logger.info(String.format("Detected %s as inappropriate.", data.getName()));
        blur(blobInfo);
      } else {
        logger.info(String.format("Detected %s as OK.", data.getName()));
      }
    }
  } catch (IOException e) {
    logger.log(Level.SEVERE, "Error with Vision API: " + e.getMessage(), e);
  }
}

画像にぼかしを入れる

アップロードされた画像で暴力的なコンテンツやアダルトコンテンツが見つかると、次の関数が呼び出されます。この関数は不適切な画像をダウンロードして、ImageMagick で画像をぼかし、出力バケットにぼかし入りの画像をアップロードします。

Node.js

functions/v2/imagemagick/index.js

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// Blurs the given file using ImageMagick, and uploads it to another bucket.
const blurImage = async (file, blurredBucketName) => {
  const tempLocalPath = `/tmp/${path.parse(file.name).base}`;

  // Download file from bucket.
  try {
    await file.download({destination: tempLocalPath});

    console.log(`Downloaded ${file.name} to ${tempLocalPath}.`);
  } catch (err) {
    throw new Error(`File download failed: ${err}`);
  }

  await new Promise((resolve, reject) => {
    gm(tempLocalPath)
      .blur(0, 16)
      .write(tempLocalPath, (err, stdout) => {
        if (err) {
          console.error('Failed to blur image.', err);
          reject(err);
        } else {
          console.log(`Blurred image: ${file.name}`);
          resolve(stdout);
        }
      });
  });

  // Upload result to a different bucket, to avoid re-triggering this function.
  const blurredBucket = storage.bucket(blurredBucketName);

  // Upload the Blurred image back into the bucket.
  const gcsPath = `gs://${blurredBucketName}/${file.name}`;
  try {
    await blurredBucket.upload(tempLocalPath, {destination: file.name});
    console.log(`Uploaded blurred image to: ${gcsPath}`);
  } catch (err) {
    throw new Error(`Unable to upload blurred image to ${gcsPath}: ${err}`);
  }

  // Delete the temporary file.
  return fs.unlink(tempLocalPath);
};

Python

functions/v2/imagemagick/main.py

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# Blurs the given file using ImageMagick.
def __blur_image(current_blob):
    file_name = current_blob.name
    _, temp_local_filename = tempfile.mkstemp()

    # Download file from bucket.
    current_blob.download_to_filename(temp_local_filename)
    print(f"Image {file_name} was downloaded to {temp_local_filename}.")

    # Blur the image using ImageMagick.
    with Image(filename=temp_local_filename) as image:
        image.resize(*image.size, blur=16, filter="hamming")
        image.save(filename=temp_local_filename)

    print(f"Image {file_name} was blurred.")

    # Upload result to a second bucket, to avoid re-triggering the function.
    # You could instead re-upload it to the same bucket + tell your function
    # to ignore files marked as blurred (e.g. those with a "blurred" prefix)
    blur_bucket_name = os.getenv("BLURRED_BUCKET_NAME")
    blur_bucket = storage_client.bucket(blur_bucket_name)
    new_blob = blur_bucket.blob(file_name)
    new_blob.upload_from_filename(temp_local_filename)
    print(f"Blurred image uploaded to: gs://{blur_bucket_name}/{file_name}")

    # Delete the temporary file.
    os.remove(temp_local_filename)

Go

functions/functionsv2/imagemagick/imagemagick.go

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// blur blurs the image stored at gs://inputBucket/name and stores the result in
// gs://outputBucket/name.
func blur(ctx context.Context, inputBucket, outputBucket, name string) error {
	inputBlob := storageClient.Bucket(inputBucket).Object(name)
	r, err := inputBlob.NewReader(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("inputBlob.NewReader: %w", err)
	}

	outputBlob := storageClient.Bucket(outputBucket).Object(name)
	w := outputBlob.NewWriter(ctx)
	defer w.Close()

	// Use - as input and output to use stdin and stdout.
	cmd := exec.Command("convert", "-", "-blur", "0x8", "-")
	cmd.Stdin = r
	cmd.Stdout = w

	if err := cmd.Run(); err != nil {
		return fmt.Errorf("cmd.Run: %w", err)
	}

	if err := w.Close(); err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to write output file: %w", err)
	}
	log.Printf("Blurred image uploaded to gs://%s/%s", outputBlob.BucketName(), outputBlob.ObjectName())

	return nil
}

Java

functions/v2/imagemagick/src/main/java/functions/ImageMagick.java

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// Blurs the file described by blobInfo using ImageMagick,
// and uploads it to the blurred bucket.
private static void blur(BlobInfo blobInfo) throws IOException {
  String bucketName = blobInfo.getBucket();
  String fileName = blobInfo.getName();

  // Download image
  Blob blob = storage.get(BlobId.of(bucketName, fileName));
  Path download = Paths.get("/tmp/", fileName);
  blob.downloadTo(download);

  // Construct the command.
  Path upload = Paths.get("/tmp/", "blurred-" + fileName);
  List<String> args = List.of("convert", download.toString(), "-blur", "0x8", upload.toString());
  try {
    ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(args);
    Process process = pb.start();
    process.waitFor();
  } catch (Exception e) {
    logger.info(String.format("Error: %s", e.getMessage()));
  }

  // Upload image to blurred bucket.
  BlobId blurredBlobId = BlobId.of(BLURRED_BUCKET_NAME, fileName);
  BlobInfo blurredBlobInfo = BlobInfo
      .newBuilder(blurredBlobId)
      .setContentType(blob.getContentType())
      .build();

  byte[] blurredFile = Files.readAllBytes(upload);
  storage.create(blurredBlobInfo, blurredFile);
  logger.info(
      String.format("Blurred image uploaded to: gs://%s/%s", BLURRED_BUCKET_NAME, fileName));

  // Remove images from fileSystem
  Files.delete(download);
  Files.delete(upload);
}

関数をデプロイする

ストレージトリガーを使用して Cloud Functions の関数をデプロイするには、サンプルコード（Java の場合は pom.xml ファイル）を含むディレクトリで次のコマンドを実行します。

Node.js

gcloud functions deploy nodejs-blur-function \
--gen2 \
--runtime=RUNTIME \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=blurOffensiveImages \
--trigger-bucket=YOUR_INPUT_BUCKET_NAME \
--set-env-vars=BLURRED_BUCKET_NAME=YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME

Python

gcloud functions deploy python-blur-function \
--gen2 \
--runtime=RUNTIME \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=blur_offensive_images \
--trigger-bucket=YOUR_INPUT_BUCKET_NAME \
--set-env-vars=BLURRED_BUCKET_NAME=YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME

Go

gcloud functions deploy go-blur-function \
--gen2 \
--runtime=RUNTIME \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=blur-offensive-images \
--trigger-bucket=YOUR_INPUT_BUCKET_NAME \
--set-env-vars=BLURRED_BUCKET_NAME=YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME

Java

gcloud functions deploy java-blur-function \
--gen2 \
--runtime=RUNTIME \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=functions.ImageMagick \
--trigger-bucket=YOUR_INPUT_BUCKET_NAME \
--set-env-vars=BLURRED_BUCKET_NAME=YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME

次のように置き換えます。

RUNTIME: Ubuntu 18.04 に基づくランタイム（以降のランタイムには、ImageMagick のサポートは含まれていません）。
REGION: 関数をデプロイする Google Cloud リージョンの名前（例: us-west1）。
YOUR_INPUT_BUCKET_NAME: 画像をアップロードする Cloud Storage バケットの名前。
YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME: ぼかしの入った画像を保存するバケットの名前。

第 2 世代の関数をデプロイする場合は、先頭に gs:// を付けずにバケット名のみを指定します（例: --trigger-event-filters="bucket=my-bucket"）。

画像をアップロードする

肉食ゾンビの画像など、不適切な画像をアップロードします。
```
gsutil cp zombie.jpg gs://YOUR_INPUT_BUCKET_NAME
```
YOUR_INPUT_BUCKET_NAME は、以前に画像のアップロード用に作成した Cloud Storage バケットです。

画像の分析結果がログに表示されます。

gcloud beta functions logs read YOUR_FUNCTION_NAME --gen2 --limit=100

以前に作成した YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME Cloud Storage バケットで、ぼかし入りの画像を確認できます。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

注意

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

Cloud Functions の関数を削除する

Cloud Functions を削除しても、Cloud Storage に保存されたリソースは削除されません。

このチュートリアルでデプロイした関数を削除するには、次のコマンドを実行します。

Node.js

gcloud functions delete nodejs-blur-function --gen2 --region REGION

Python

gcloud functions delete python-blur-function --gen2 --region REGION

Go

gcloud functions delete go-blur-function --gen2 --region REGION

Java

gcloud functions delete java-blur-function --gen2 --region REGION

Google Cloud コンソールから Cloud Functions の関数を削除することもできます。