画像内のテキストを検出する

スキャンされたドキュメント内のテキストを検出する場合は、Document AI を使用して光学式文字認識、構造化フォーム解析、エンティティ抽出を行います。Document AI Toolbox を使用して、出力を Document AI 形式から Cloud Vision 形式に変換できます。

モバイル デバイスアプリでこの API を使用する場合は、Firebase Machine Learning と ML Kit を試してください。これは、Cloud Vision サービスを使用するためのプラットフォーム固有の SDK（Android および iOS 用）のほか、デバイス上の ML Vision API、カスタム ML モデルを使用したデバイス上の推論を提供します。

光学式文字認識（OCR）

Vision API では、画像からテキストを検出、抽出できます。光学式文字認識（OCR）をサポートするアノテーション機能が 2 つあります。

• TEXT_DETECTION は、任意の画像からテキストを検出、抽出します。たとえば、写真に道路名や交通標識が写っていれば、抽出された文字列全体、個々の単語、それらの境界ボックスが JSON レスポンスに含まれます。

  

• DOCUMENT_TEXT_DETECTION も画像からテキストを抽出しますが、高密度のテキストやドキュメントに応じてレスポンスが最適化され、ページ、ブロック、段落、単語、改行の情報が JSON に含まれます。

  

  手書き入力の抽出とファイル（PDF / TIFF）からのテキスト抽出については、DOCUMENT_TEXT_DETECTION をご覧ください。

使ってみる

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 Cloud Vision 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 Vision の無料トライアル

テキスト検出のリクエスト

注: Vision API では、すべての特徴に対してオフラインの非同期処理で画像のアノテーションを一括で生成できるようになりました。この非同期リクエストは 2,000 個までの画像ファイルをサポートし、Cloud Storage バケットに保存されるレスポンス ファイルを JSON 形式で返します。この機能の詳細については、オフラインのバッチ画像アノテーションをご覧ください。

Google Cloud プロジェクトと認証のセットアップ

Google Cloud プロジェクトをまだ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、このセクションを開いてください。

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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 Vision API.

   Enable the API

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.

   Go to project selector

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

9. Enable the Vision API.

   Enable the API

10. Install the Google Cloud CLI.

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

    gcloud init

ローカル画像でテキストを検出する

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。

gcloud

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

gcloud ml vision detect-text ./path/to/local/file.jpg

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。
• 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": [
        {
          "type": "TEXT_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

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

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

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

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。

TEXT_DETECTION レスポンスには、検出されたフレーズ、その境界ボックス、および個々の単語とその境界ボックスが含まれています。

注: ゼロ座標値は省略されます。API が 0 の座標値（"x" または "y"）を検出した場合、JSON レスポンス内でその座標は省略されます。したがって、画像全体を囲む境界ポリゴンを示すレスポンスは、次の形式をとります。
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100}, {"y": 100}] （100 ピクセル × 100 ピクセル画像）詳細については、API リファレンス ドキュメントをご覧ください。

レスポンス

    {
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 341,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 1993
              },
              {
                "x": 341,
                "y": 1993
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "WAITING?","boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 352,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2248,
                "y": 911
              },
              {
                "x": 2238,
                "y": 1148
              },
              {
                "x": 342,
                "y": 1065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "PLEASE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1233
              },
              {
                "x": 1907,
                "y": 1263
              },
              {
                "x": 1902,
                "y": 1383
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1353
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "TURN",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1418
              },
              {
                "x": 1730,
                "y": 1441
              },
              {
                "x": 1724,
                "y": 1564
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1541
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "OFF",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1792,
                "y": 1443
              },
              {
                "x": 2128,
                "y": 1458
              },
              {
                "x": 2122,
                "y": 1581
              },
              {
                "x": 1787,
                "y": 1566
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "YOUR",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1219,
                "y": 1603
              },
              {
                "x": 1746,
                "y": 1629
              },
              {
                "x": 1740,
                "y": 1759
              },
              {
                "x": 1213,
                "y": 1733
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "ENGINE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1222,
                "y": 1771
              },
              {
                "x": 1944,
                "y": 1834
              },
              {
                "x": 1930,
                "y": 1992
              },
              {
                "x": 1208,
                "y": 1928
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
                  ...
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                      ...
                      ]
                    },
                    "words": [
                        ...
                        },
                        "symbols": [
                        ...
                      }
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              },
              ...
            ]
          }
        ],
        "text": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n"
      }
    }
  ]
}

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。

// detectText gets text from the Vision API for an image at the given file path.
func detectText(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.DetectTexts(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No text found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Text:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintf(w, "%q\n", 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。

注: Java Spring Framework を使用している場合、Spring Cloud Google Cloud で認証設定と Vision API を使用するクライアント オブジェクトを自動的に構成できます。

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.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

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

  // Detects text in the specified image.
  public static void detectText(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.TEXT_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.getTextAnnotationsList()) {
          System.out.format("Text: %s%n", annotation.getDescription());
          System.out.format("Position : %s%n", annotation.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 text detection on the local file
const [result] = await client.textDetection(fileName);
const detections = result.textAnnotations;
console.log('Text:');
detections.forEach(text => console.log(text));

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_text(path):
    """Detects text 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.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    print("Texts:")

    for text in texts:
        print(f'\n"{text.description}"')

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in text.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。

リモート画像でテキストを検出する

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。

注意: HTTP / HTTPS URL から画像を取得する場合、リクエストが完了するとは限りません。リクエストの調整や DoS 防止などのため、指定したホストがリクエストを拒否することがあります。また、不正利用を防止するため、Google がサイトに対するリクエストを調整することもあります。このような状況ではリクエストが失敗します。ベスト プラクティスとして、本番環境のアプリケーションでは、外部ホストの画像を頼りにしないでください。

gcloud

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

gcloud ml vision detect-text gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg

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/ocr/sign.jpg

• 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": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
       },
       "features": [
         {
           "type": "TEXT_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

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

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

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

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。

TEXT_DETECTION レスポンスには、検出されたフレーズ、その境界ボックス、および個々の単語とその境界ボックスが含まれています。

注: ゼロ座標値は省略されます。API が 0 の座標値（"x" または "y"）を検出した場合、JSON レスポンス内でその座標は省略されます。したがって、画像全体を囲む境界ポリゴンを示すレスポンスは、次の形式をとります。
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100}, {"y": 100}] （100 ピクセル × 100 ピクセル画像）詳細については、API リファレンス ドキュメントをご覧ください。

レスポンス

    {
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 341,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 1993
              },
              {
                "x": 341,
                "y": 1993
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "WAITING?","boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 352,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2248,
                "y": 911
              },
              {
                "x": 2238,
                "y": 1148
              },
              {
                "x": 342,
                "y": 1065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "PLEASE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1233
              },
              {
                "x": 1907,
                "y": 1263
              },
              {
                "x": 1902,
                "y": 1383
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1353
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "TURN",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1418
              },
              {
                "x": 1730,
                "y": 1441
              },
              {
                "x": 1724,
                "y": 1564
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1541
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "OFF",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1792,
                "y": 1443
              },
              {
                "x": 2128,
                "y": 1458
              },
              {
                "x": 2122,
                "y": 1581
              },
              {
                "x": 1787,
                "y": 1566
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "YOUR",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1219,
                "y": 1603
              },
              {
                "x": 1746,
                "y": 1629
              },
              {
                "x": 1740,
                "y": 1759
              },
              {
                "x": 1213,
                "y": 1733
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "ENGINE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1222,
                "y": 1771
              },
              {
                "x": 1944,
                "y": 1834
              },
              {
                "x": 1930,
                "y": 1992
              },
              {
                "x": 1208,
                "y": 1928
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
                  ...
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                      ...
                      ]
                    },
                    "words": [
                        ...
                        },
                        "symbols": [
                        ...
                      }
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              },
              ...
            ]
          }
        ],
        "text": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n"
      }
    }
  ]
}

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。

// detectText gets text from the Vision API for an image at the given file path.
func detectTextURI(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.DetectTexts(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No text found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Text:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintf(w, "%q\n", 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。

注: Java Spring Framework を使用している場合、Spring Cloud Google Cloud で認証設定と Vision API を使用するクライアント オブジェクトを自動的に構成できます。

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 java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectTextGcs {

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

  // Detects text in the specified remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectTextGcs(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.TEXT_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.getTextAnnotationsList()) {
          System.out.format("Text: %s%n", annotation.getDescription());
          System.out.format("Position : %s%n", annotation.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 text detection on the gcs file
const [result] = await client.textDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const detections = result.textAnnotations;
console.log('Text:');
detections.forEach(text => console.log(text));

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_text_uri(uri):
    """Detects text 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.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    print("Texts:")

    for text in texts:
        print(f'\n"{text.description}"')

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in text.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。

言語を指定する（省略可）

どちらのタイプの OCR リクエストも 1 つ以上の languageHints をサポートしています。これにより、画像内のテキストの言語を指定します。ただし、値を省略すると自動言語検出が有効になるため、通常は値を空にすることで最善の結果が得られます。ラテン アルファベット系の言語の場合、languageHints の設定は不要です。非常にまれですが、画像内のテキストの言語がわかっている場合は、ヒントを設定すると結果が少し良くなります。（ただし、ヒントを間違えると逆効果になります）。サポートされる言語以外の言語が 1 つでも指定されていると、テキスト検出でエラーが返されます。

言語のヒントを指定する場合は、次のサンプルに示すように、リクエストの本文（request.json ファイル）を変更し、以下の imageContext.languageHints フィールドにサポート対象言語の文字列を指定します。

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "IMAGE_URL"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "languageHints": ["en-t-i0-handwrit"]
      }
    }
  ]
}

言語ヒントの仕組み

languageHint の形式は、BCP47 言語コード形式のガイドラインに準拠しています。BCP47 指定の形式は次のとおりです。

language ["-" script] ["-" region] *("-" variant) *("-" extension) ["-" privateuse].

たとえば、言語ヒント en-t-i0-handwrit は、英語（en）、変換拡張シングルトン（t）、入力方法エンジン変換の拡張コード（i0）、手書き入力変換コード（handwrit）を指定しています。このコードは、「手書き入力から変換された英語」という意味になります。スクリプト コードの指定は必要ありません。Latn は en 言語に含まれています。

マルチリージョンのサポート

この機能は現在、OCR 機能（TEXT_DETECTION または DOCUMENT_TEXT_DETECTION タイプ）にのみ適用されます。

大陸レベルでデータ ストレージと OCR 処理を指定できるようになりました。現在サポートされているリージョンは次のとおりです。

• us: 米国のみ
• eu: 欧州連合

ロケーション

Cloud Vision では、プロジェクトのリソースが保存、処理されるロケーションをある程度制御できます。特に、データを欧州連合でのみ保存して処理するように Cloud Vision を構成できます。

デフォルトでは、Cloud Vision はリソースをグローバル ロケーションに保存して処理します。つまり、Cloud Vision は、リソースが特定のロケーションやリージョンに留まることを保証しません。ロケーションとして欧州連合を選択した場合、欧州連合でのみデータが保存され、処理されます。ユーザーはどこからでもデータにアクセスできます。

API を使用してロケーションを設定する

Vision API は、グローバル API エンドポイント（vision.googleapis.com）と、2 つのリージョン ベースのエンドポイント（EU エンドポイント eu-vision.googleapis.com と米国エンドポイント us-vision.googleapis.com）をサポートしています。これらのエンドポイントはリージョン固有の処理に使用します。たとえば、EU でのみデータを保存して処理する場合は、REST API 呼び出しに vision.googleapis.com ではなく URI eu-vision.googleapis.com を使用します。

• https://eu-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/eu/images:annotate
• https://eu-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/eu/images:asyncBatchAnnotate
• https://eu-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/eu/files:annotate
• https://eu-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/eu/files:asyncBatchAnnotate

米国でのみデータを保存して処理する場合は、前述の方法で米国のエンドポイント（us-vision.googleapis.com）を使用します。

クライアント ライブラリを使用してロケーションを設定する

Vision API クライアント ライブラリは、デフォルトでグローバル API エンドポイント（vision.googleapis.com）にアクセスします。欧州連合でのみデータを保存して処理するには、エンドポイント（eu-vision.googleapis.com）を明示的に設定する必要があります。以下のサンプルコードは、この設定を構成する方法を示しています。

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。

• REGION_ID: 有効なリージョンのロケーション ID のいずれか。
  • us: 米国のみ
  • eu: 欧州連合
• 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/ocr/sign.jpg

• PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

HTTP メソッドと URL:

POST https://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/images:annotate

リクエストの本文（JSON）:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
       },
       "features": [
         {
           "type": "TEXT_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

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

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://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/images:annotate"

PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

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://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/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。

TEXT_DETECTION レスポンスには、検出されたフレーズ、その境界ボックス、および個々の単語とその境界ボックスが含まれています。

注: ゼロ座標値は省略されます。API が 0 の座標値（"x" または "y"）を検出した場合、JSON レスポンス内でその座標は省略されます。したがって、画像全体を囲む境界ポリゴンを示すレスポンスは、次の形式をとります。
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100}, {"y": 100}] （100 ピクセル × 100 ピクセル画像）詳細については、API リファレンス ドキュメントをご覧ください。

レスポンス

    {
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 341,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 1993
              },
              {
                "x": 341,
                "y": 1993
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "WAITING?","boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 352,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2248,
                "y": 911
              },
              {
                "x": 2238,
                "y": 1148
              },
              {
                "x": 342,
                "y": 1065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "PLEASE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1233
              },
              {
                "x": 1907,
                "y": 1263
              },
              {
                "x": 1902,
                "y": 1383
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1353
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "TURN",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1418
              },
              {
                "x": 1730,
                "y": 1441
              },
              {
                "x": 1724,
                "y": 1564
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1541
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "OFF",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1792,
                "y": 1443
              },
              {
                "x": 2128,
                "y": 1458
              },
              {
                "x": 2122,
                "y": 1581
              },
              {
                "x": 1787,
                "y": 1566
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "YOUR",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1219,
                "y": 1603
              },
              {
                "x": 1746,
                "y": 1629
              },
              {
                "x": 1740,
                "y": 1759
              },
              {
                "x": 1213,
                "y": 1733
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "ENGINE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1222,
                "y": 1771
              },
              {
                "x": 1944,
                "y": 1834
              },
              {
                "x": 1930,
                "y": 1992
              },
              {
                "x": 1208,
                "y": 1928
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
                  ...
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                      ...
                      ]
                    },
                    "words": [
                        ...
                        },
                        "symbols": [
                        ...
                      }
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              },
              ...
            ]
          }
        ],
        "text": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n"
      }
    }
  ]
}

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。

import (
	"context"
	"fmt"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"google.golang.org/api/option"
)

// setEndpoint changes your endpoint.
func setEndpoint(endpoint string) error {
	// endpoint := "eu-vision.googleapis.com:443"

	ctx := context.Background()
	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx, option.WithEndpoint(endpoint))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewImageAnnotatorClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	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。

注: Java Spring Framework を使用している場合、Spring Cloud Google Cloud で認証設定と Vision API を使用するクライアント オブジェクトを自動的に構成できます。

ImageAnnotatorSettings settings =
    ImageAnnotatorSettings.newBuilder().setEndpoint("eu-vision.googleapis.com:443").build();

// 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.
ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create(settings);

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 library
const vision = require('@google-cloud/vision');

async function setEndpoint() {
  // Specifies the location of the api endpoint
  const clientOptions = {apiEndpoint: 'eu-vision.googleapis.com'};

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

  // Performs text detection on the image file
  const [result] = await client.textDetection('./resources/wakeupcat.jpg');
  const labels = result.textAnnotations;
  console.log('Text:');
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}
setEndpoint();

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。

from google.cloud import vision

client_options = {"api_endpoint": "eu-vision.googleapis.com"}

client = vision.ImageAnnotatorClient(client_options=client_options)

試してみる

以下のテキスト検出とドキュメント テキスト検出をお試しください。[Execute] をクリックして、すでに指定済みの画像（gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg）を使用することも、独自の画像を代わりに指定することもできます。

ドキュメント内のテキスト検出を試すには、type の値を DOCUMENT_TEXT_DETECTION に変更します。

リクエストの本文:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "TEXT_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg"
        }
      }
    }
  ]
}