ランドマークを検出する

ランドマーク検出は、よく知られている自然のランドマークや人工建造物を画像から検出します。

聖ワシリイ大聖堂の画像
画像クレジット: Nikolay VorobyevUnsplash より抜粋(アノテーション入り)

ランドマーク検出リクエスト

Google Cloud プロジェクトと認証のセットアップ

ローカル画像でランドマークを検出する

Vision API を使用して、ローカル画像ファイルに特徴検出を実行できます。

REST リクエストの場合は、リクエストの本文で画像ファイルのコンテンツを base64 エンコード文字列として送信します。

gcloud とクライアント ライブラリ リクエストの場合は、リクエストにローカル イメージへのパスを指定します。

REST

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。
  • RESULTS_INT: (省略可)返される結果の整数値。"maxResults" フィールドとその値を省略した場合、API はデフォルト値の 10 を返します。このフィールドは、TEXT_DETECTIONDOCUMENT_TEXT_DETECTIONCROP_HINTS の各機能タイプには適用されません。
  • PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストの本文(JSON):

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "LANDMARK_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

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 print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-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 print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

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。

対処:

{
  "responses": [
    {
      "landmarkAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/014lft",
          "description": "Saint Basil's Cathedral",
          "score": 0.7840959,
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 812,
                "y": 1058
              },
              {
                "x": 2389,
                "y": 1058
              },
              {
                "x": 2389,
                "y": 3052
              },
              {
                "x": 812,
                "y": 3052
              }
            ]
          },
          "locations": [
            {
              "latLng": {
                "latitude": 55.752912,
                "longitude": 37.622315883636475
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

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 の設定手順を完了してください。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。

Vision に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。


// detectLandmarks gets landmarks from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLandmarks(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
	}
	annotations, err := client.DetectLandmarks(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No landmarks found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Landmarks:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	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 の設定手順を完了してください。詳細については、Vision API Java のリファレンス ドキュメントをご覧ください。


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.EntityAnnotation;
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.LocationInfo;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

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

  // Detects landmarks in the specified local image.
  public static void detectLandmarks(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.LANDMARK_DETECTION).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
        for (EntityAnnotation annotation : res.getLandmarkAnnotationsList()) {
          LocationInfo info = annotation.getLocationsList().listIterator().next();
          System.out.format("Landmark: %s%n %s%n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
        }
      }
    }
  }
}

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 の設定手順を完了してください。 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。

Vision に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

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';

// Performs landmark detection on the local file
const [result] = await client.landmarkDetection(fileName);
const landmarks = result.landmarkAnnotations;
console.log('Landmarks:');
landmarks.forEach(landmark => console.log(landmark));

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 の設定手順を完了してください。 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。

Vision に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

def detect_landmarks(path):
    """Detects landmarks in the file."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.Image(content=content)

    response = client.landmark_detection(image=image)
    landmarks = response.landmark_annotations
    print("Landmarks:")

    for landmark in landmarks:
        print(landmark.description)
        for location in landmark.locations:
            lat_lng = location.lat_lng
            print(f"Latitude {lat_lng.latitude}")
            print(f"Longitude {lat_lng.longitude}")

    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# の設定手順を行ってから、.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 の設定手順を行ってから、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 の設定手順を行ってから、Ruby 用の Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

リモート画像でランドマークを検出する

Vision API を使用すると、Cloud Storage またはウェブ上にあるリモート画像ファイルに特徴検出を実行できます。リモート ファイル リクエストを送信するには、リクエストの本文でファイルのウェブ URL または Cloud Storage URI を指定します。

REST

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。例:
    • gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg
  • RESULTS_INT: (省略可)返される結果の整数値。"maxResults" フィールドとその値を省略した場合、API はデフォルト値の 10 を返します。このフィールドは、TEXT_DETECTIONDOCUMENT_TEXT_DETECTIONCROP_HINTS の各機能タイプには適用されません。
  • PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストの本文(JSON):

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "LANDMARK_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

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 print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-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 print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

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。

対処:

{
  "responses": [
    {
      "landmarkAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/014lft",
          "description": "Saint Basil's Cathedral",
          "score": 0.7840959,
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 812,
                "y": 1058
              },
              {
                "x": 2389,
                "y": 1058
              },
              {
                "x": 2389,
                "y": 3052
              },
              {
                "x": 812,
                "y": 3052
              }
            ]
          },
          "locations": [
            {
              "latLng": {
                "latitude": 55.752912,
                "longitude": 37.622315883636475
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

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 の設定手順を完了してください。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。

Vision に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。


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

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

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	annotations, err := client.DetectLandmarks(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No landmarks found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Landmarks:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

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 の設定手順を完了してください。 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。

Vision に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。


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.EntityAnnotation;
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 com.google.cloud.vision.v1.LocationInfo;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectLandmarksGcs {

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

  // Detects landmarks in the specified remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectLandmarksGcs(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.LANDMARK_DETECTION).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
        for (EntityAnnotation annotation : res.getLandmarkAnnotationsList()) {
          LocationInfo info = annotation.getLocationsList().listIterator().next();
          System.out.format("Landmark: %s%n %s%n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
        }
      }
    }
  }
}

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 の設定手順を完了してください。 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。

Vision に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

// 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';

// Performs landmark detection on the gcs file
const [result] = await client.landmarkDetection(
  `gs://${bucketName}/${fileName}`
);
const landmarks = result.landmarkAnnotations;
console.log('Landmarks:');
landmarks.forEach(landmark => console.log(landmark));

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 の設定手順を完了してください。 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。

Vision に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

def detect_landmarks_uri(uri):
    """Detects landmarks in the file located in Google Cloud Storage or on the
    Web."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    response = client.landmark_detection(image=image)
    landmarks = response.landmark_annotations
    print("Landmarks:")

    for landmark in landmarks:
        print(landmark.description)

    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

ランドマーク検出を実行するには、次の例のように gcloud ml vision detect-landmarks コマンドを実行します。

gcloud ml vision detect-landmarks gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.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 の設定手順を行ってから、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 の設定手順を行ってから、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

ランドマーク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/landmark/st_basils.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。

聖ワシリイ大聖堂の画像
画像クレジット: Nikolay VorobyevUnsplash より

リクエストの本文:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 10,
          "type": "LANDMARK_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/landmark/st_basils.jpeg"
        }
      }
    }
  ]
}