ImageMagick のチュートリアル

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注: この内容は、Cloud Run functions（旧称 Cloud Functions 第 2 世代）を対象としています。

第 1 世代のドキュメントについては、ImageMagick のチュートリアル（第 1 世代）をご覧ください。

このチュートリアルでは、Cloud Run 関数、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。

注: このチュートリアルでは画像のぼかしを行いますが、ImageMagick ではこれ以外の操作も実行できます。npm にある ImageMagick の Node.js ラッパーも使用できます。

目標

• ストレージ トリガーの CloudEvent 関数をデプロイする。
• 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。

費用

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 Run functions
• Cloud Storage
• Cloud Vision
• Cloud Build
• Pub/Sub
• Artifact Registry
• Eventarc
• Cloud Logging

For details, see Cloud Run functions pricing.

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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2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Cloud Functions, Cloud Build, Artifact Registry, Eventarc, Cloud Storage, Cloud Vision, Logging, and Pub/Sub APIs.

   Enable the APIs

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

7. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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8. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

9. Enable the Cloud Functions, Cloud Build, Artifact Registry, Eventarc, Cloud Storage, Cloud Vision, Logging, and Pub/Sub APIs.

   Enable the APIs

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    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

12. 開発環境を準備します。

    Node.js

    Node.js 設定ガイドに移動

    Python

    Python 設定ガイドに移動

    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。

1. 画像が Cloud Storage バケットにアップロードされます。
2. Cloud Run 関数が Cloud Vision API を使用して画像を分析します。
3. 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 Run 関数が ImageMagick を使用して画像をぼかします。
4. 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

1. 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。

   gcloud storage buckets create gs://YOUR_INPUT_BUCKET_NAME --location=REGION

2. 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。

   gcloud storage buckets create gs://YOUR_OUTPUT_BUCKET_NAME --location=REGION

3. 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

   または、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

   または、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

   または、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てファイルを抽出してもかまいません。

4. Cloud Run 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 Run functions の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 Run 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

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

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

// 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

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 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

// 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

# 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

// 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

@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

// 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

# 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

// 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

// 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 Run 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 以降に基づくランタイム
• 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。

Cloud Run functions 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

1. 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。

   gcloud storage 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。

2. 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

3. 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: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

• 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。

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Cloud Run 関数を削除する

Cloud Run 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 Run functions を削除することもできます。