ウェブ エンティティとページを検出する

ウェブ検出は、画像に対するウェブ参照を検出します。

注: 最近、ウェブ検出に新しい機能やフィールドが追加されました。詳細については、リリースノートをご覧ください。

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。

画像クレジット: Quinten de Graaf、Unsplash より抜粋

カテゴリ	レスポンス
ウェブ エンティティ	entityId: / m/02p7_j8 score: 1.3225499、description: Carnival in Rio de Janeiro entityId: /m/06gmr、score: 1.1684971、description: Rio de Janeiro entityId: /m/04cx88、score: 1.05945、description: Brazilian Carnival ...
完全一致画像	url: https://1000lugaresparair.files.wordpress.com/2017/11/quinten-de-graaf-278848.jpg url: https://freewalkingtourrotterdam.com/wp-content/uploads/2017/07/quinten-de-graaf-278848.jpg ...
部分一致画像	url: https://www.linnanneito.fi/wp-content/uploads/sambakarnevaali-riossa.jpg url: https://static.airhelp.com/wp-content/uploads/2019/02/26105557/two-women-in-carnival-costumes.jpg ...
画像が一致するページ	url: https://travelnoire.com/best-carnival-celebrations-around-the-world/、 pageTitle: Best \u003cb\u003eCarnival\u003c/b\u003e Celebrations Around The World - Travel Noire、 fullMatchingImages: [{url: https://travelnoire.com/wp-content/uploads/2019/02/quinten-de-graaf-278848-unsplash.jpg}] url: https://bespokebrazil.com/rio-carnival-2019/, pageTitle: Visit \u003cb\u003eRio Carnival 2019\u003c/b\u003e with the Brazil Specialists - Bespoke Brazil, partialMatchingImages: [{ url: https://bespoke-brazil-2018-bespokebrazil.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2019/01/Carnival-1.jpg}] ...
類似の画像	url: https://www.brazilbookers.com/_images/photos/rio-carnival-images/rio-carnival-2016-carnival-date.jpg url: https://image.redbull.com/rbcom/010/2017-02-08/1331843859949_3/0100/0/1/watch-rio-carnival-2017-live-on-red-bull-tv.jpg ...
最良の推測ラベル	rio carnival 2019 dancers

ウェブ検出リクエスト

Google Cloud プロジェクトと認証のセットアップ

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. 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。

2. 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。

   注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

   プロジェクト セレクタに移動

3. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

4. Vision API を有効にします。

   API を有効にする

5. Google Cloud CLI をインストールします。

6. gcloud CLI を初期化するには:

   gcloud init

7. 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。

   注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

   プロジェクト セレクタに移動

8. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

9. Vision API を有効にします。

   API を有効にする

10. Google Cloud CLI をインストールします。

11. gcloud CLI を初期化するには:

    gcloud init

ローカル画像でウェブ エンティティを検出する

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_DETECTION、DOCUMENT_TEXT_DETECTION、CROP_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

JSON 本文のリクエスト:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "WEB_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、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。

$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。

レスポンス:

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": [
    {
      "webDetection": {
        "webEntities": [
          {
            "entityId": "/m/02p7_j8",
            "score": 1.44225,
            "description": "Carnival in Rio de Janeiro"
          },
          {
            "entityId": "/m/06gmr",
            "score": 1.2913725,
            "description": "Rio de Janeiro"
          },
          {
            "entityId": "/m/04cx88",
            "score": 0.78465,
            "description": "Brazilian Carnival"
          },
          {
            "entityId": "/m/09l9f",
            "score": 0.7166,
            "description": "Carnival"
          },
          ...
        ],
        "fullMatchingImages": [
          {
            "url": "https://1000lugaresparair.files.wordpress.com/2017/11/quinten-de-graaf-278848.jpg"
          },
          ...
        ],
        "partialMatchingImages": [
          {
            "url": "https://www.linnanneito.fi/wp-content/uploads/sambakarnevaali-riossa.jpg"
          },
          ...
        ],
        "pagesWithMatchingImages": [
          {
            "url": "https://www.intrepidtravel.com/us/brazil/rio-carnival-122873",
            "pageTitle": "\u003cb\u003eRio Carnival\u003c/b\u003e | Intrepid Travel US",
            "partialMatchingImages": [
              {
                "url": "https://www.intrepidtravel.com/sites/intrepid/files/styles/large/public/elements/product/hero/GGSR-Brazil-rio-carnival-ladies.jpg"
              },
              ...
        ],
        "visuallySimilarImages": [
          {
            "url": "https://pbs.twimg.com/media/DVoQOx6WkAIpHKF.jpg"
          },
          ...
        ],
        "bestGuessLabels": [
          {
            "label": "rio carnival",
            "languageCode": "en"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

// detectWeb gets image properties from the Vision API for an image at the given file path.
func detectWeb(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
	}
	web, err := client.DetectWeb(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Web properties:")
	if len(web.FullMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tFull image matches:")
		for _, full := range web.FullMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", full.Url)
		}
	}
	if len(web.PagesWithMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tPages with this image:")
		for _, page := range web.PagesWithMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", page.Url)
		}
	}
	if len(web.WebEntities) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tEntities:")
		fmt.Fprintln(w, "\t\tEntity\t\tScore\tDescription")
		for _, entity := range web.WebEntities {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%-14s\t%-2.4f\t%s\n", entity.EntityId, entity.Score, entity.Description)
		}
	}
	if len(web.BestGuessLabels) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tBest guess labels:")
		for _, label := range web.BestGuessLabels {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", label.Label)
		}
	}

	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。

GitHub で表示 フィードバック

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.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebEntity;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebImage;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebLabel;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetection.WebPage;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectWebDetections {

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

  // Finds references to the specified image on the web.
  public static void detectWebDetections(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(Type.WEB_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;
        }

        // Search the web for usages of the image. You could use these signals later
        // for user input moderation or linking external references.
        // For a full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        WebDetection annotation = res.getWebDetection();
        System.out.println("Entity:Id:Score");
        System.out.println("===============");
        for (WebEntity entity : annotation.getWebEntitiesList()) {
          System.out.println(
              entity.getDescription() + " : " + entity.getEntityId() + " : " + entity.getScore());
        }
        for (WebLabel label : annotation.getBestGuessLabelsList()) {
          System.out.format("%nBest guess label: %s", label.getLabel());
        }
        System.out.println("%nPages with matching images: Score%n==");
        for (WebPage page : annotation.getPagesWithMatchingImagesList()) {
          System.out.println(page.getUrl() + " : " + page.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with partially matching images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.getPartialMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with fully matching images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.getFullMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with visually similar images: Score%n==");
        for (WebImage image : annotation.getVisuallySimilarImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
      }
    }
  }
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

// 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';

// Detect similar images on the web to a local file
const [result] = await client.webDetection(fileName);
const webDetection = result.webDetection;
if (webDetection.fullMatchingImages.length) {
  console.log(
    `Full matches found: ${webDetection.fullMatchingImages.length}`
  );
  webDetection.fullMatchingImages.forEach(image => {
    console.log(`  URL: ${image.url}`);
    console.log(`  Score: ${image.score}`);
  });
}

if (webDetection.partialMatchingImages.length) {
  console.log(
    `Partial matches found: ${webDetection.partialMatchingImages.length}`
  );
  webDetection.partialMatchingImages.forEach(image => {
    console.log(`  URL: ${image.url}`);
    console.log(`  Score: ${image.score}`);
  });
}

if (webDetection.webEntities.length) {
  console.log(`Web entities found: ${webDetection.webEntities.length}`);
  webDetection.webEntities.forEach(webEntity => {
    console.log(`  Description: ${webEntity.description}`);
    console.log(`  Score: ${webEntity.score}`);
  });
}

if (webDetection.bestGuessLabels.length) {
  console.log(
    `Best guess labels found: ${webDetection.bestGuessLabels.length}`
  );
  webDetection.bestGuessLabels.forEach(label => {
    console.log(`  Label: ${label.label}`);
  });
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

def detect_web(path):
    """Detects web annotations given 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)

    response = client.web_detection(image=image)
    annotations = response.web_detection

    if annotations.best_guess_labels:
        for label in annotations.best_guess_labels:
            print('\nBest guess label: {}'.format(label.label))

    if annotations.pages_with_matching_images:
        print('\n{} Pages with matching images found:'.format(
            len(annotations.pages_with_matching_images)))

        for page in annotations.pages_with_matching_images:
            print('\n\tPage url   : {}'.format(page.url))

            if page.full_matching_images:
                print('\t{} Full Matches found: '.format(
                       len(page.full_matching_images)))

                for image in page.full_matching_images:
                    print('\t\tImage url  : {}'.format(image.url))

            if page.partial_matching_images:
                print('\t{} Partial Matches found: '.format(
                       len(page.partial_matching_images)))

                for image in page.partial_matching_images:
                    print('\t\tImage url  : {}'.format(image.url))

    if annotations.web_entities:
        print('\n{} Web entities found: '.format(
            len(annotations.web_entities)))

        for entity in annotations.web_entities:
            print('\n\tScore      : {}'.format(entity.score))
            print(u'\tDescription: {}'.format(entity.description))

    if annotations.visually_similar_images:
        print('\n{} visually similar images found:\n'.format(
            len(annotations.visually_similar_images)))

        for image in annotations.visually_similar_images:
            print('\tImage url    : {}'.format(image.url))

    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。

リモート画像でウェブ エンティティを検出する

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。

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。たとえば次のように指定します。

  • gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.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_DETECTION、DOCUMENT_TEXT_DETECTION、CROP_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

JSON 本文のリクエスト:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "WEB_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、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。

$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。

レスポンス:

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": [
    {
      "webDetection": {
        "webEntities": [
          {
            "entityId": "/m/02p7_j8",
            "score": 1.44225,
            "description": "Carnival in Rio de Janeiro"
          },
          {
            "entityId": "/m/06gmr",
            "score": 1.2913725,
            "description": "Rio de Janeiro"
          },
          {
            "entityId": "/m/04cx88",
            "score": 0.78465,
            "description": "Brazilian Carnival"
          },
          {
            "entityId": "/m/09l9f",
            "score": 0.7166,
            "description": "Carnival"
          },
          ...
        ],
        "fullMatchingImages": [
          {
            "url": "https://1000lugaresparair.files.wordpress.com/2017/11/quinten-de-graaf-278848.jpg"
          },
          ...
        ],
        "partialMatchingImages": [
          {
            "url": "https://www.linnanneito.fi/wp-content/uploads/sambakarnevaali-riossa.jpg"
          },
          ...
        ],
        "pagesWithMatchingImages": [
          {
            "url": "https://www.intrepidtravel.com/us/brazil/rio-carnival-122873",
            "pageTitle": "\u003cb\u003eRio Carnival\u003c/b\u003e | Intrepid Travel US",
            "partialMatchingImages": [
              {
                "url": "https://www.intrepidtravel.com/sites/intrepid/files/styles/large/public/elements/product/hero/GGSR-Brazil-rio-carnival-ladies.jpg"
              },
              ...
        ],
        "visuallySimilarImages": [
          {
            "url": "https://pbs.twimg.com/media/DVoQOx6WkAIpHKF.jpg"
          },
          ...
        ],
        "bestGuessLabels": [
          {
            "label": "rio carnival",
            "languageCode": "en"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

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

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

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

	fmt.Fprintln(w, "Web properties:")
	if len(web.FullMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tFull image matches:")
		for _, full := range web.FullMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", full.Url)
		}
	}
	if len(web.PagesWithMatchingImages) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tPages with this image:")
		for _, page := range web.PagesWithMatchingImages {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", page.Url)
		}
	}
	if len(web.WebEntities) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tEntities:")
		fmt.Fprintln(w, "\t\tEntity\t\tScore\tDescription")
		for _, entity := range web.WebEntities {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%-14s\t%-2.4f\t%s\n", entity.EntityId, entity.Score, entity.Description)
		}
	}
	if len(web.BestGuessLabels) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "\tBest guess labels:")
		for _, label := range web.BestGuessLabels {
			fmt.Fprintf(w, "\t\t%s\n", label.Label)
		}
	}

	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。

GitHub で表示 フィードバック

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

public class DetectWebDetectionsGcs {

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

  // Detects whether the remote image on Google Cloud Storage has features you would want to
  // moderate.
  public static void detectWebDetectionsGcs(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.WEB_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;
        }

        // Search the web for usages of the image. You could use these signals later
        // for user input moderation or linking external references.
        // For a full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        WebDetection annotation = res.getWebDetection();
        System.out.println("Entity:Id:Score");
        System.out.println("===============");
        for (WebDetection.WebEntity entity : annotation.getWebEntitiesList()) {
          System.out.println(
              entity.getDescription() + " : " + entity.getEntityId() + " : " + entity.getScore());
        }
        for (WebDetection.WebLabel label : annotation.getBestGuessLabelsList()) {
          System.out.format("%nBest guess label: %s", label.getLabel());
        }
        System.out.println("%nPages with matching images: Score%n==");
        for (WebDetection.WebPage page : annotation.getPagesWithMatchingImagesList()) {
          System.out.println(page.getUrl() + " : " + page.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with partially matching images: Score%n==");
        for (WebDetection.WebImage image : annotation.getPartialMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with fully matching images: Score%n==");
        for (WebDetection.WebImage image : annotation.getFullMatchingImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
        System.out.println("%nPages with visually similar images: Score%n==");
        for (WebDetection.WebImage image : annotation.getVisuallySimilarImagesList()) {
          System.out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
        }
      }
    }
  }
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

// 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';

// Detect similar images on the web to a remote file
const [result] = await client.webDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const webDetection = result.webDetection;
if (webDetection.fullMatchingImages.length) {
  console.log(
    `Full matches found: ${webDetection.fullMatchingImages.length}`
  );
  webDetection.fullMatchingImages.forEach(image => {
    console.log(`  URL: ${image.url}`);
    console.log(`  Score: ${image.score}`);
  });
}

if (webDetection.partialMatchingImages.length) {
  console.log(
    `Partial matches found: ${webDetection.partialMatchingImages.length}`
  );
  webDetection.partialMatchingImages.forEach(image => {
    console.log(`  URL: ${image.url}`);
    console.log(`  Score: ${image.score}`);
  });
}

if (webDetection.webEntities.length) {
  console.log(`Web entities found: ${webDetection.webEntities.length}`);
  webDetection.webEntities.forEach(webEntity => {
    console.log(`  Description: ${webEntity.description}`);
    console.log(`  Score: ${webEntity.score}`);
  });
}

if (webDetection.bestGuessLabels.length) {
  console.log(
    `Best guess labels found: ${webDetection.bestGuessLabels.length}`
  );
  webDetection.bestGuessLabels.forEach(label => {
    console.log(`  Label: ${label.label}`);
  });
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

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

    response = client.web_detection(image=image)
    annotations = response.web_detection

    if annotations.best_guess_labels:
        for label in annotations.best_guess_labels:
            print('\nBest guess label: {}'.format(label.label))

    if annotations.pages_with_matching_images:
        print('\n{} Pages with matching images found:'.format(
            len(annotations.pages_with_matching_images)))

        for page in annotations.pages_with_matching_images:
            print('\n\tPage url   : {}'.format(page.url))

            if page.full_matching_images:
                print('\t{} Full Matches found: '.format(
                       len(page.full_matching_images)))

                for image in page.full_matching_images:
                    print('\t\tImage url  : {}'.format(image.url))

            if page.partial_matching_images:
                print('\t{} Partial Matches found: '.format(
                       len(page.partial_matching_images)))

                for image in page.partial_matching_images:
                    print('\t\tImage url  : {}'.format(image.url))

    if annotations.web_entities:
        print('\n{} Web entities found: '.format(
            len(annotations.web_entities)))

        for entity in annotations.web_entities:
            print('\n\tScore      : {}'.format(entity.score))
            print(u'\tDescription: {}'.format(entity.description))

    if annotations.visually_similar_images:
        print('\n{} visually similar images found:\n'.format(
            len(annotations.visually_similar_images)))

        for image in annotations.visually_similar_images:
            print('\tImage url    : {}'.format(image.url))

    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 CLI

ウェブ検出を行うには、次の例のように gcloud ml vision detect-web コマンドを実行します。

gcloud ml vision detect-web gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.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。

ローカル画像で地理メタデータを使用する

Vision API は、画像ファイルのジオタグ メタデータにアクセスして、より関連性の高いウェブ エンティティやページを返すことができます。ジオタグを使用できるようにするには、リクエストに 'includeGeoResults': true 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。

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。たとえば、次のように指定します。

  • gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg

• 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

JSON 本文のリクエスト:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "WEB_DETECTION"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "webDetectionParams": {
          "includeGeoResults": true
          }
        }
    }
  ]
}

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、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。

$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。

レスポンス:

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": [
    {
      "webDetection": {
        "webEntities": [
          {
            "entityId": "/m/02p7_j8",
            "score": 1.3293,
            "description": "Carnival in Rio de Janeiro"
          },
          {
            "entityId": "/m/06gmr",
            "score": 1.1842875,
            "description": "Rio de Janeiro"
          },
        ...
        ],
        "fullMatchingImages": [
          {
            "url": "https://1000lugaresparair.files.wordpress.com/2017/11/quinten-de-graaf-278848.jpg"
          },
        ...
        ],
        "partialMatchingImages": [
          {
            "url": "https://www.linnanneito.fi/wp-content/uploads/sambakarnevaali-riossa.jpg"
          },
        ...
        ],
        "pagesWithMatchingImages": [
          {
            "url": "https://travelnoire.com/best-carnival-celebrations-around-the-world/",
            "pageTitle": "Best \u003cb\u003eCarnival\u003c/b\u003e Celebrations Around The World - Travel Noire",
            "fullMatchingImages": [
              {
                "url": "https://travelnoire.com/wp-content/uploads/2019/02/quinten-de-graaf-278848-unsplash.jpg"
              }
            ]
          },
        ...
        ],
        "visuallySimilarImages": [
          {
            "url": "https://www.brazilbookers.com/_images/photos/rio-carnival-images/rio-carnival-2016-carnival-date.jpg"
          },
        ...
        ],
        "bestGuessLabels": [
          {
            "label": "rio carnival 2019 dancers",
            "languageCode": "en"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

// detectWebGeo detects geographic metadata from the Vision API for an image at the given file path.
func detectWebGeo(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
	}
	imageContext := &visionpb.ImageContext{
		WebDetectionParams: &visionpb.WebDetectionParams{
			IncludeGeoResults: true,
		},
	}
	web, err := client.DetectWeb(ctx, image, imageContext)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(web.WebEntities) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "Entities:")
		fmt.Fprintln(w, "\tEntity\t\tScore\tDescription")
		for _, entity := range web.WebEntities {
			fmt.Fprintf(w, "\t%-14s\t%-2.4f\t%s\n", entity.EntityId, entity.Score, entity.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。

GitHub で表示 フィードバック

import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageContext;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetectionParams;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

public class DetectWebEntitiesIncludeGeoResults {

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

  // Find web entities given a local image.
  public static void detectWebEntitiesIncludeGeoResults(String filePath) throws IOException {

    // 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()) {
      // Read in the local image
      ByteString contents = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

      // Build the image
      Image image = Image.newBuilder().setContent(contents).build();

      // Enable `IncludeGeoResults`
      WebDetectionParams webDetectionParams =
          WebDetectionParams.newBuilder().setIncludeGeoResults(true).build();

      // Set the parameters for the image
      ImageContext imageContext =
          ImageContext.newBuilder().setWebDetectionParams(webDetectionParams).build();

      // Create the request with the image, imageContext, and the specified feature: web detection
      AnnotateImageRequest request =
          AnnotateImageRequest.newBuilder()
              .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.WEB_DETECTION))
              .setImage(image)
              .setImageContext(imageContext)
              .build();

      // Perform the request
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(Arrays.asList(request));

      // Display the results
      response.getResponsesList().stream()
          .forEach(
              r ->
                  r.getWebDetection().getWebEntitiesList().stream()
                      .forEach(
                          entity -> {
                            System.out.format("Description: %s%n", entity.getDescription());
                            System.out.format("Score: %f%n", entity.getScore());
                          }));
    }
  }
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

// 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';

const request = {
  image: {
    source: {
      filename: fileName,
    },
  },
  imageContext: {
    webDetectionParams: {
      includeGeoResults: true,
    },
  },
};

// Detect similar images on the web to a local file
const [result] = await client.webDetection(request);
const webDetection = result.webDetection;
webDetection.webEntities.forEach(entity => {
  console.log(`Score: ${entity.score}`);
  console.log(`Description: ${entity.description}`);
});

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。

GitHub で表示 フィードバック

def web_entities_include_geo_results(path):
    """Detects web annotations given an image, using the geotag metadata
    in the image to detect web entities."""
    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)

    web_detection_params = vision.WebDetectionParams(
        include_geo_results=True)
    image_context = vision.ImageContext(
        web_detection_params=web_detection_params)

    response = client.web_detection(image=image, image_context=image_context)

    for entity in response.web_detection.web_entities:
        print('\n\tScore      : {}'.format(entity.score))
        print(u'\tDescription: {}'.format(entity.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 CLI

ウェブ検出を行うには、次の例のように gcloud ml vision detect-web コマンドを実行します。

gcloud ml vision detect-web gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.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。

リモート画像で地理メタデータを使用する

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。

GitHub で表示 フィードバック

// detectWebGeo detects geographic metadata from the Vision API for an image at the given file path.
func detectWebGeoURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

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

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	imageContext := &visionpb.ImageContext{
		WebDetectionParams: &visionpb.WebDetectionParams{
			IncludeGeoResults: true,
		},
	}
	web, err := client.DetectWeb(ctx, image, imageContext)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(web.WebEntities) != 0 {
		fmt.Fprintln(w, "Entities:")
		fmt.Fprintln(w, "\tEntity\t\tScore\tDescription")
		for _, entity := range web.WebEntities {
			fmt.Fprintf(w, "\t%-14s\t%-2.4f\t%s\n", entity.EntityId, entity.Score, entity.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。

GitHub で表示 フィードバック

import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
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.ImageContext;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import com.google.cloud.vision.v1.WebDetectionParams;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

public class DetectWebEntitiesIncludeGeoResultsGcs {

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

  // Find web entities given the remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectWebEntitiesIncludeGeoResultsGcs(String gcsPath) throws IOException {

    // 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()) {
      // Set the image source to the given gs uri
      ImageSource imageSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
      // Build the image
      Image image = Image.newBuilder().setSource(imageSource).build();

      // Enable `IncludeGeoResults`
      WebDetectionParams webDetectionParams =
          WebDetectionParams.newBuilder().setIncludeGeoResults(true).build();

      // Set the parameters for the image
      ImageContext imageContext =
          ImageContext.newBuilder().setWebDetectionParams(webDetectionParams).build();

      // Create the request with the image, imageContext, and the specified feature: web detection
      AnnotateImageRequest request =
          AnnotateImageRequest.newBuilder()
              .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.WEB_DETECTION))
              .setImage(image)
              .setImageContext(imageContext)
              .build();

      // Perform the request
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(Arrays.asList(request));

      // Display the results
      response.getResponsesList().stream()
          .forEach(
              r ->
                  r.getWebDetection().getWebEntitiesList().stream()
                      .forEach(
                          entity -> {
                            System.out.format("Description: %s%n", entity.getDescription());
                            System.out.format("Score: %f%n", entity.getScore());
                          }));
    }
  }
}

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。

GitHub で表示 フィードバック

// 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 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';

const request = {
  image: {
    source: {
      imageUri: `gs://${bucketName}/${fileName}`,
    },
  },
  imageContext: {
    webDetectionParams: {
      includeGeoResults: true,
    },
  },
};

// Detect similar images on the web to a remote file
const [result] = await client.webDetection(request);
const webDetection = result.webDetection;
webDetection.webEntities.forEach(entity => {
  console.log(`Score: ${entity.score}`);
  console.log(`Description: ${entity.description}`);
});

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。

GitHub で表示 フィードバック

def web_entities_include_geo_results_uri(uri):
    """Detects web annotations given an image in the file located in
    Google Cloud Storage., using the geotag metadata in the image to
    detect web entities."""
    from google.cloud import vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    web_detection_params = vision.WebDetectionParams(
        include_geo_results=True)
    image_context = vision.ImageContext(
        web_detection_params=web_detection_params)

    response = client.web_detection(image=image, image_context=image_context)

    for entity in response.web_detection.web_entities:
        print('\n\tScore      : {}'.format(entity.score))
        print(u'\tDescription: {}'.format(entity.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))

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

以下のウェブ エンティティ検出をお試しください。すでに指定済みの画像（gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg）を使用することも、独自の画像を指定することもできます。[実行] を選択してリクエストを送信します。

includeGeoResults を false に設定してリクエストを繰り返してみてください。

画像クレジット: Quinten de Graaf、Unsplash より抜粋

リクエストの本文:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "WEB_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg"
        }
      },
      "imageContext": {
        "webDetectionParams": {
          "includeGeoResults": true
        }
      }
    }
  ]
}