ランドマークの検出

ランドマーク検出は、画像に含まれる一般的な自然のランドマークや人工建造物を検出します。

ローカル画像でのランドマークの検出

プロトコル

詳しくは、images:annotate API エンドポイントをご覧ください。

ランドマーク検出を行うには、POST リクエストを作成し、適切なリクエスト本文を提供します。

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=YOUR_API_KEY

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "/9j/7QBEUGhvdG9zaG9...base64-encoded-image-content...fXNWzvDEeYxxxzj/Coa6Bax//Z"
      },
      "features": [
        {
          "type": "LANDMARK_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

リクエストの本文の構成について詳しくは、AnnotateImageRequest のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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。

{
  "responses": [
    {
      "landmarkAnnotations": [
        {
          "mid": "/g/1hg4vfsw1",
          "description": "Palace of Fine Arts",
          "score": 0.47093904,
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 259,
                "y": 129
              },
              {
                "x": 523,
                "y": 129
              },
              {
                "x": 523,
                "y": 282
              },
              {
                "x": 259,
                "y": 282
              }
            ]
          },
          "locations": [
            {
              "latLng": {
                "latitude": 37.802900859931917,
                "longitude": -122.447777
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

C#

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用する Vision API Quickstart の C# の設定手順に従ってください。詳細については、Vision API C# 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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// Load an image from a local file.
var image = Image.FromFile(filePath);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
var response = client.DetectLandmarks(image);
foreach (var annotation in response)
{
    if (annotation.Description != null)
        Console.WriteLine(annotation.Description);
}

Go

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用する Vision API Quickstart の Go の設定手順に従ってください。詳細については、Vision API 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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// 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、クライアントライブラリを使用する Vision API Quickstart 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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public static void detectLandmarks(String filePath, PrintStream out) throws Exception,
    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(Type.LANDMARK_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
  requests.add(request);

  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        out.printf("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();
        out.printf("Landmark: %s\n %s\n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
      }
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用する Vision API Quickstart の Node.js の設定手順に従ってください。詳細については、Vision API 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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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
client
  .landmarkDetection(fileName)
  .then(results => {
    const landmarks = results[0].landmarkAnnotations;
    console.log('Landmarks:');
    landmarks.forEach(landmark => console.log(landmark));
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });

PHP

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用する Vision API Quickstart の PHP の設定手順に従ってください。詳細については、Vision API PHP 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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namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

// $path = 'path/to/your/image.jpg1'

function detect_landmark($path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->landmarkDetection($image);
    $landmarks = $response->getLandmarkAnnotations();

    printf('%d landmark found:' . PHP_EOL, count($landmarks));
    foreach ($landmarks as $landmark) {
        print($landmark->getDescription() . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用する Vision API Quickstart の Python の設定手順に従ってください。詳細については、Vision API 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_landmarks(path):
    """Detects landmarks in the file."""
    from google.cloud import vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    image = vision.types.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('Latitude {}'.format(lat_lng.latitude))
            print('Longitude {}'.format(lat_lng.longitude))

Ruby

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用する Vision API Quickstart の Ruby の設定手順に従ってください。詳細については、Vision API Ruby 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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# project_id = "Your Google Cloud project ID"
# image_path = "Path to local image file, eg. './image.png'"

require "google/cloud/vision"

vision = Google::Cloud::Vision.new project: project_id
image  = vision.image image_path

image.landmarks.each do |landmark|
  puts landmark.description

  landmark.locations.each do |location|
    puts "#{location.latitude}, #{location.longitude}"
  end
end

リモート画像でのランドマークの検出

Vision API は、Google Cloud Storage またはウェブに存在する画像ファイルに対して直接ランドマーク検出を実行できるようになっています。その画像ファイルの内容をリクエストの本文に入れて送信する必要はありません。

プロトコル

詳しくは、images:annotate API エンドポイントをご覧ください。

ランドマーク検出を行うには、POST リクエストを作成し、適切なリクエスト本文を提供します。

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=YOUR_API_KEY

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "gs://YOUR_BUCKET_NAME/YOUR_FILE_NAME"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "LANDMARK_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

リクエストの本文の構成について詳しくは、AnnotateImageRequest のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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。

{
  "responses": [
    {
      "landmarkAnnotations": [
        {
          "mid": "/g/1hg4vfsw1",
          "description": "Palace of Fine Arts",
          "score": 0.47093904,
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 259,
                "y": 129
              },
              {
                "x": 523,
                "y": 129
              },
              {
                "x": 523,
                "y": 282
              },
              {
                "x": 259,
                "y": 282
              }
            ]
          },
          "locations": [
            {
              "latLng": {
                "latitude": 37.802900859931917,
                "longitude": -122.447777
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

C#

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// Specify a Google Cloud Storage uri for the image
// or a publicly accessible HTTP or HTTPS uri.
var image = Image.FromUri(uri);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
var response = client.DetectLandmarks(image);
foreach (var annotation in response)
{
    if (annotation.Description != null)
        Console.WriteLine(annotation.Description);
}

Go

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// 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

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public static void detectLandmarksGcs(String gcsPath, PrintStream out) throws Exception,
    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(Type.LANDMARK_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
  requests.add(request);

  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        out.printf("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();
        out.printf("Landmark: %s\n %s\n", annotation.getDescription(), info.getLatLng());
      }
    }
  }
}

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';

// Performs landmark detection on the gcs file
client
  .landmarkDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`)
  .then(results => {
    const landmarks = results[0].landmarkAnnotations;
    console.log('Landmarks:');
    landmarks.forEach(landmark => console.log(landmark));
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });

PHP

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namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

// $path = 'gs://path/to/your/image.jpg'

function detect_landmark_gcs($path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # annotate the image
    $response = $imageAnnotator->landmarkDetection($path);
    $landmarks = $response->getLandmarkAnnotations();

    printf('%d landmark found:' . PHP_EOL, count($landmarks));
    foreach ($landmarks as $landmark) {
        print($landmark->getDescription() . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

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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.types.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)

Ruby

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# project_id = "Your Google Cloud project ID"
# image_path = "Google Cloud Storage URI, eg. 'gs://my-bucket/image.png'"

require "google/cloud/vision"

vision = Google::Cloud::Vision.new project: project_id
image  = vision.image image_path

image.landmarks.each do |landmark|
  puts landmark.description

  landmark.locations.each do |location|
    puts "#{location.latitude}, #{location.longitude}"
  end
end

ローカル画像でのランドマークの検出

プロトコル

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

Ruby

リモート画像でのランドマークの検出

プロトコル

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

Ruby

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