クロップヒントを検出する

クロップヒントは、画像上のクロップ領域の頂点を示します。

切り抜き前の画像 — *画像クレジット:* Yasmin Dangor、Unsplash（元の画像と切り抜いた画像を表示）。

クロップヒントを適用（比率 2:1）:

クロップヒント検出リクエスト

GCP プロジェクトと認証の設定

Google Cloud Platform（GCP）プロジェクトとサービスアカウント認証情報を作成していない場合は、ここで作成します。手順については、このセクションを展開してください。

Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

Cloud Console プロジェクトを設定する
プロジェクトの設定
クリックして、以下を行います。
- プロジェクトを作成または選択します。
- プロジェクトに対して Vision API を有効にします。
- サービスアカウントを作成します。
- JSON として秘密鍵をダウンロードします。
これらのリソースは、いつでも Cloud Console で表示、管理できます。

環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を、サービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに設定します。この変数は現在のシェルセッションにのみ適用されるため、新しいセッションを開く場合は、変数を再度設定します。
例: Linux または macOS
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"
```
KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"
```
例: Windows

PowerShell の場合:
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"
```
KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"
```
コマンドプロンプトの場合:
```
set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH
```
KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

Cloud SDK をインストールして初期化します。

ローカル画像のクロップヒントを検出する

Vision API は、リクエストの本文で画像ファイルのコンテンツを Base64 エンコードの文字列として送信し、ローカル画像ファイルの特徴検出を行います。

REST とコマンドライン

後述のリクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

base64-encoded-image: バイナリ画像データの base64 表現（ASCII 文字列）。これは次のような文字列になります。
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
詳細については、base64 エンコードをご覧ください。

フィールド固有の考慮事項:

cropHintsParams.aspectRatios - 画像の幅と高さに指定された比率に対応する浮動小数点数です。最大 16 個までのクロップ比を指定できます。

HTTP メソッドと URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

JSON 本文のリクエスト:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "base64-encoded-image"
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
             2.0
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
  -Method POST `
  -Headers $headers `
  -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
  -InFile request.json `
  -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

レスポンス:

{
  "responses": [
    {
      "cropHintsAnnotation": {
        "cropHints": [
          {
            "boundingPoly": {
              "vertices": [
                {
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 1729
                },
                {
                  "y": 1729
                }
              ]
            },
            "confidence": 0.79999995,
            "importanceFraction": 0.66999996
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Go

このサンプルを試す前に、Vision クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Go の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Go API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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// detectCropHints gets suggested croppings the Vision API for an image at the given file path.
func detectCropHints(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	res, err := client.CropHints(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Crop hints:")
	for _, hint := range res.CropHints {
		for _, v := range hint.BoundingPoly.Vertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%d,%d)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、Vision API クイックスタート: クライアントライブラリの使用の Java の設定手順に従ってください。詳細については、Vision API Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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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.CropHint;
import com.google.cloud.vision.v1.CropHintsAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectCropHints {
  public static void detectCropHints() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectCropHints(filePath);
  }

  // Suggests a region to crop to for a local file.
  public static void detectCropHints(String filePath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

    Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.CROP_HINTS).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        CropHintsAnnotation annotation = res.getCropHintsAnnotation();
        for (CropHint hint : annotation.getCropHintsList()) {
          System.out.println(hint.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、Vision クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Node.js の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Node.js API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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// Imports the Google Cloud client library
const vision = require('@google-cloud/vision');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

// Find crop hints for the local file
const [result] = await client.cropHints(fileName);
const cropHints = result.cropHintsAnnotation;
cropHints.cropHints.forEach((hintBounds, hintIdx) => {
  console.log(`Crop Hint ${hintIdx}:`);
  hintBounds.boundingPoly.vertices.forEach((bound, boundIdx) => {
    console.log(`  Bound ${boundIdx}: (${bound.x}, ${bound.y})`);
  });
});

Python

このサンプルを試す前に、Vision クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Python の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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def detect_crop_hints(path):
    """Detects crop hints in an image."""
    from google.cloud import vision
    import io
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with io.open(path, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()
    image = vision.Image(content=content)

    crop_hints_params = vision.CropHintsParams(aspect_ratios=[1.77])
    image_context = vision.ImageContext(
        crop_hints_params=crop_hints_params)

    response = client.crop_hints(image=image, image_context=image_context)
    hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints

    for n, hint in enumerate(hints):
        print('\nCrop Hint: {}'.format(n))

        vertices = (['({},{})'.format(vertex.x, vertex.y)
                    for vertex in hint.bounding_poly.vertices])

        print('bounds: {}'.format(','.join(vertices)))

    if response.error.message:
        raise Exception(
            '{}\nFor more info on error messages, check: '
            'https://cloud.google.com/apis/design/errors'.format(
                response.error.message))

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を実行してから、.NET 用の Vision リファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を実行してから、PHP 用の Vision リファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を実行してから、Ruby 用の Vision リファレンスドキュメントをご覧ください。

リモート画像のクロップヒントを検出する

ご参考までに、Vision API を使用すると、画像ファイルのコンテンツをリクエストの本文で送信することなく、Google Cloud Storage またはウェブ上にある画像ファイルに対して特徴検出を直接実行できます。

REST とコマンドライン

後述のリクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

cloud-storage-image-uri: Cloud Storage バケット内の有効な画像ファイルへのパス。少なくとも、ファイルに対する読み取り権限が必要です。たとえば次のように指定します。
- ```
gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg
```

フィールド固有の考慮事項:

cropHintsParams.aspectRatios - 画像の幅と高さに指定された比率に対応する浮動小数点数です。最大 16 個までのクロップ比を指定できます。

HTTP メソッドと URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

JSON 本文のリクエスト:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "cloud-storage-image-uri"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
             2.0
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
  -Method POST `
  -Headers $headers `
  -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
  -InFile request.json `
  -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

レスポンス:

{
  "responses": [
    {
      "cropHintsAnnotation": {
        "cropHints": [
          {
            "boundingPoly": {
              "vertices": [
                {
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 520
                },
                {
                  "x": 2369,
                  "y": 1729
                },
                {
                  "y": 1729
                }
              ]
            },
            "confidence": 0.79999995,
            "importanceFraction": 0.66999996
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Java

このサンプルを試す前に、Vision クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Java の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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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.CropHint;
import com.google.cloud.vision.v1.CropHintsAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectCropHintsGcs {

  public static void detectCropHintsGcs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
    detectCropHintsGcs(filePath);
  }

  // Suggests a region to crop to for a remote file on Google Cloud Storage.
  public static void detectCropHintsGcs(String gcsPath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
    Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.CROP_HINTS).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        CropHintsAnnotation annotation = res.getCropHintsAnnotation();
        for (CropHint hint : annotation.getCropHintsList()) {
          System.out.println(hint.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Go

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// detectCropHints gets suggested croppings the Vision API for an image at the given file path.
func detectCropHintsURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	res, err := client.CropHints(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Crop hints:")
	for _, hint := range res.CropHints {
		for _, v := range hint.BoundingPoly.Vertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%d,%d)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Node.js

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// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';

// Find crop hints for the remote file
const [result] = await client.cropHints(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const cropHints = result.cropHintsAnnotation;
cropHints.cropHints.forEach((hintBounds, hintIdx) => {
  console.log(`Crop Hint ${hintIdx}:`);
  hintBounds.boundingPoly.vertices.forEach((bound, boundIdx) => {
    console.log(`  Bound ${boundIdx}: (${bound.x}, ${bound.y})`);
  });
});

Python

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def detect_crop_hints_uri(uri):
    """Detects crop hints in the file located in Google Cloud Storage."""
    from google.cloud import vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    crop_hints_params = vision.CropHintsParams(aspect_ratios=[1.77])
    image_context = vision.ImageContext(
        crop_hints_params=crop_hints_params)

    response = client.crop_hints(image=image, image_context=image_context)
    hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints

    for n, hint in enumerate(hints):
        print('\nCrop Hint: {}'.format(n))

        vertices = (['({},{})'.format(vertex.x, vertex.y)
                    for vertex in hint.bounding_poly.vertices])

        print('bounds: {}'.format(','.join(vertices)))

    if response.error.message:
        raise Exception(
            '{}\nFor more info on error messages, check: '
            'https://cloud.google.com/apis/design/errors'.format(
                response.error.message))

gcloud

テキスト検出を行うには、次の例のように gcloud ml vision suggest-crop コマンドを実行します。

gcloud ml vision suggest-crop gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を実行してから、.NET 用の Vision リファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を実行してから、PHP 用の Vision リファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を実行してから、Ruby 用の Vision リファレンスドキュメントをご覧ください。

試してみる

クロップヒントの検出を試してみましょう。前のセクションで指定した画像（gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg）を使用しても構いませんし、ご自分の画像を指定して試してみるのもよいでしょう。[実行] を選択してリクエストを送信します。

リクエストの本文:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/crop_hints/bubble.jpeg"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "CROP_HINTS"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "cropHintsParams": {
          "aspectRatios": [
            2
          ]
        }
      }
    }
  ]
}