Vertex AI の最先端マルチモーダルモデルである Gemini 1.5 Pro をお試しになり、100 万トークンのコンテキストウィンドウで何を構築できるかご確認ください。 Vertex AI の最先端マルチモーダルモデルである Gemini 1.5 Pro をお試しになり、100 万トークンのコンテキストウィンドウで何を構築できるかご確認ください。

Cloud Vision API を使用して画像内のラベルを検出する

このクイックスタートでは、以下の処理を順に行います。

Cloud Storage バケットを作成する
画像を Cloud Storage にアップロードして公開する
その画像を Vision API にリクエストに指定して送信する

これらの手順を行うための所要時間は約 5 分です。Cloud Storage には 5 GB まで無料でデータを格納でき、1 か月に Vision API に機能リクエストを 1,000 回まで無料で行うことができます。

始める前に

まだ、プロジェクトを設定しておらず、Google Cloud Storage バケットを作成していない場合は、次の説明に沿ってこれらの作業を行います。

プロジェクトを設定する

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Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Cloud Vision API を有効にします。

API を有効にする

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Cloud Vision API を有効にします。

API を有効にする

Cloud Storage バケットを作成する

In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
Go to Buckets page
Click Create bucket.
On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
- For Name your bucket, enter a unique bucket name. Don't include sensitive information in the bucket name, because the bucket namespace is global and publicly visible.
- For Choose where to store your data, do the following:
  - Select a Location type option.
  - Select a Location option.
- For Choose a default storage class for your data, select the following: Standard.
- For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
- For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
Click Create.

Cloud Vision API サービスへのリクエストを行う

demo-img.jpg をダウンロードします（場合によってはリンクを右クリックする必要があります）。
Cloud Storage バケットのページに移動します。
前のセクションで作成したバケットを選択します。
[ファイルをアップロード] をクリックして、ローカルマシンから Cloud Storage バケットにアップロードする demo-img.jpg ファイルを選択します。

これがいまアップロードされた画像ファイルです。

画像クレジット: Rohiim Ariful、Unsplash より
ファイルがアップロードされ、Cloud Storage バケットに表示されたら、画像を一般公開で共有します。
Try this method セクションで、image.source.imageUri フィールドの cloud-samples-data/vision を、demo-img.jpg ファイルをアップロードした Cloud Storage バケットに置き換えて、対話型 API Explorer テンプレートを完成させます。リクエストの本文は次のようになります。
```
{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "LABEL_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/demo-img.jpg"
        }
      }
    }
  ]
}
```
[実行] をクリックして、リクエストをサービスに送信します。JSON レスポンスが上に表示されます。

これで完了です。Cloud Vision API サービスに対する最初の images.annotate リクエストが完成しました。

クリーンアップ

Google Cloud Platform で不必要な課金を避けるため、Google Cloud コンソールを使用して、不要になった Cloud Storage バケットとプロジェクトを削除します。

次のステップ

すべての機能タイプとその用途のリストをご覧ください。
お使いのプログラミング言語に対応した Vision API クライアントライブラリを使用して、Vision API の使用を開始しましょう。
入門ガイドで機能タイプの詳細や、個々のファイルまたは画像のアノテーションやサンプルをご覧ください。
一括処理で画像やファイル（PDF / TIFF / GIF）にアノテーションを設定する方法をご確認ください。
クライアントライブラリのコードサンプルの全体的なリストをご覧ください。