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。

カーニバルの画像
画像クレジット: Quinten de GraafUnsplash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

GCP プロジェクトと認証の設定

ローカル画像でウェブ エンティティを検出する

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

REST とコマンドライン

後述のリクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

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

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": 10,
          "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

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

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

PowerShell

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

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

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

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

レスポンス:

C#

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 C# の設定手順を行ってください。詳細については、Vision C# API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

// Load an image from a local file.
var image = Image.FromFile(filePath);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
WebDetection annotation = client.DetectWebInformation(image);
foreach (var matchingImage in annotation.FullMatchingImages)
{
    Console.WriteLine("MatchingImage Score:\t{0}\tUrl:\t{1}",
        matchingImage.Score, matchingImage.Url);
}
foreach (var page in annotation.PagesWithMatchingImages)
{
    Console.WriteLine("PageWithMatchingImage Score:\t{0}\tUrl:\t{1}",
        page.Score, page.Url);
}
foreach (var matchingImage in annotation.PartialMatchingImages)
{
    Console.WriteLine("PartialMatchingImage Score:\t{0}\tUrl:\t{1}",
        matchingImage.Score, matchingImage.Url);
}
foreach (var entity in annotation.WebEntities)
{
    Console.WriteLine("WebEntity Score:\t{0}\tId:\t{1}\tDescription:\t{2}",
        entity.Score, entity.EntityId, entity.Description);
}

Go

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


// 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。


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 の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。


// 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}`);
  });
}

PHP

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 PHP の設定手順を行ってください。詳細については、Vision PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

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

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

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->webDetection($image);
    $web = $response->getWebDetection();

    // Print best guess labels
    printf('%d best guess labels found' . PHP_EOL,
        count($web->getBestGuessLabels()));
    foreach ($web->getBestGuessLabels() as $label) {
        printf('Best guess label: %s' . PHP_EOL, $label->getLabel());
    }
    print(PHP_EOL);

    // Print pages with matching images
    printf('%d pages with matching images found' . PHP_EOL,
        count($web->getPagesWithMatchingImages()));
    foreach ($web->getPagesWithMatchingImages() as $page) {
        printf('URL: %s' . PHP_EOL, $page->getUrl());
    }
    print(PHP_EOL);

    // Print full matching images
    printf('%d full matching images found' . PHP_EOL,
        count($web->getFullMatchingImages()));
    foreach ($web->getFullMatchingImages() as $fullMatchingImage) {
        printf('URL: %s' . PHP_EOL, $fullMatchingImage->getUrl());
    }
    print(PHP_EOL);

    // Print partial matching images
    printf('%d partial matching images found' . PHP_EOL,
        count($web->getPartialMatchingImages()));
    foreach ($web->getPartialMatchingImages() as $partialMatchingImage) {
        printf('URL: %s' . PHP_EOL, $partialMatchingImage->getUrl());
    }
    print(PHP_EOL);

    // Print visually similar images
    printf('%d visually similar images found' . PHP_EOL,
        count($web->getVisuallySimilarImages()));
    foreach ($web->getVisuallySimilarImages() as $visuallySimilarImage) {
        printf('URL: %s' . PHP_EOL, $visuallySimilarImage->getUrl());
    }
    print(PHP_EOL);

    // Print web entities
    printf('%d web entities found' . PHP_EOL,
        count($web->getWebEntities()));
    foreach ($web->getWebEntities() as $entity) {
        printf('Description: %s, Score %s' . PHP_EOL,
            $entity->getDescription(),
            $entity->getScore());
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

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

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))

Ruby

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 Ruby の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Ruby API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

# image_path = "Path to local image file, eg. './image.png'"

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision.image_annotator

response = image_annotator.web_detection(
  image:       image_path,
  max_results: 15 # optional, defaults to 10
)

response.responses.each do |res|
  res.web_detection.web_entities.each do |entity|
    puts entity.description
  end

  res.web_detection.full_matching_images.each do |match|
    puts match.url
  end
end

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

REST とコマンドライン

後述のリクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

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

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": 10,
          "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

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

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

PowerShell

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

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

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

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

レスポンス:

C#

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 C# の設定手順を行ってください。詳細については、Vision C# API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

// 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();
WebDetection annotation = client.DetectWebInformation(image);
foreach (var matchingImage in annotation.FullMatchingImages)
{
    Console.WriteLine("MatchingImage Score:\t{0}\tUrl:\t{1}",
        matchingImage.Score, matchingImage.Url);
}
foreach (var page in annotation.PagesWithMatchingImages)
{
    Console.WriteLine("PageWithMatchingImage Score:\t{0}\tUrl:\t{1}",
        page.Score, page.Url);
}
foreach (var matchingImage in annotation.PartialMatchingImages)
{
    Console.WriteLine("PartialMatchingImage Score:\t{0}\tUrl:\t{1}",
        matchingImage.Score, matchingImage.Url);
}
foreach (var entity in annotation.WebEntities)
{
    Console.WriteLine("WebEntity Score:\t{0}\tId:\t{1}\tDescription:\t{2}",
        entity.Score, entity.EntityId, entity.Description);
}

Go

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


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


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 の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。


// 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}`);
  });
}

PHP

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 PHP の設定手順を行ってください。詳細については、Vision PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;

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

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

    # annotate the image
    $response = $imageAnnotator->webDetection($path);
    $web = $response->getWebDetection();

    if ($web) {
        printf('%d best guess labels found' . PHP_EOL,
            count($web->getPagesWithMatchingImages()));
        foreach ($web->getBestGuessLabels() as $label) {
            printf('Best guess label: %s' . PHP_EOL, $label->getLabel());
        }
        print(PHP_EOL);

        // Print pages with matching images
        printf('%d pages with matching images found' . PHP_EOL,
            count($web->getPagesWithMatchingImages()));
        foreach ($web->getPagesWithMatchingImages() as $page) {
            printf('URL: %s' . PHP_EOL, $page->getUrl());
        }
        print(PHP_EOL);

        // Print full matching images
        printf('%d full matching images found' . PHP_EOL,
            count($web->getFullMatchingImages()));
        foreach ($web->getFullMatchingImages() as $fullMatchingImage) {
            printf('URL: %s' . PHP_EOL, $fullMatchingImage->getUrl());
        }
        print(PHP_EOL);

        // Print partial matching images
        printf('%d partial matching images found' . PHP_EOL,
            count($web->getPartialMatchingImages()));
        foreach ($web->getPartialMatchingImages() as $partialMatchingImage) {
            printf('URL: %s' . PHP_EOL, $partialMatchingImage->getUrl());
        }
        print(PHP_EOL);

        // Print visually similar images
        printf('%d visually similar images found' . PHP_EOL,
            count($web->getVisuallySimilarImages()));
        foreach ($web->getVisuallySimilarImages() as $visuallySimilarImage) {
            printf('URL: %s' . PHP_EOL, $visuallySimilarImage->getUrl());
        }
        print(PHP_EOL);

        // Print web entities
        printf('%d web entities found' . PHP_EOL,
            count($web->getWebEntities()));
        foreach ($web->getWebEntities() as $entity) {
            printf('Description: %s, Score: %f' . PHP_EOL,
                $entity->getDescription(),
                $entity->getScore());
        }
    } else {
        print('No Results.' . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

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

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))

Ruby

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 Ruby の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Ruby API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

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

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision.image_annotator

response = image_annotator.web_detection(
  image:       image_path,
  max_results: 15 # optional, defaults to 10
)

response.responses.each do |res|
  res.web_detection.web_entities.each do |entity|
    puts entity.description
  end

  res.web_detection.full_matching_images.each do |match|
    puts match.url
  end
end

gcloud

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

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。

REST とコマンドライン

後述のリクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

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

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

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

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

PowerShell

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

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

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

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

レスポンス:

Go

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


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


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 の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

// 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}`);
});

PHP

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 PHP の設定手順を行ってください。詳細については、Vision PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;
use Google\Cloud\Vision\V1\ImageContext;
use Google\Cloud\Vision\V1\WebDetectionParams;

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

/**
 * Detect web entities on an image and include the image's geo metadata
 * to improve the quality of the detection.
 */
function detect_web_with_geo_metadata($path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # enable include geo results
    $params = new WebDetectionParams();
    $params->setIncludeGeoResults(true);
    $imageContext = new ImageContext();
    $imageContext-> setWebDetectionParams($params);

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->webDetection($image, ['imageContext' => $imageContext]);
    $web = $response->getWebDetection();

    if ($web && $web->getWebEntities()) {
        printf('%d web entities found:' . PHP_EOL,
            count($web->getWebEntities()));
        foreach ($web->getWebEntities() as $entity) {
            printf('Description: %s ' . PHP_EOL, $entity->getDescription());
            printf('Score: %f' . PHP_EOL, $entity->getScore());
            print(PHP_EOL);
        }
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

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

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

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

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 の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。


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


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 の設定手順を行ってください。詳細については、Vision Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

// 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}`);
});

PHP

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 PHP の設定手順を行ってください。詳細については、Vision PHP API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

namespace Google\Cloud\Samples\Vision;

use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient;
use Google\Cloud\Vision\V1\ImageContext;
use Google\Cloud\Vision\V1\WebDetectionParams;

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

/**
 * Detect web entities on an image and include the image's geo metadata
 * to improve the quality of the detection.
 */
function detect_web_with_geo_metadata_gcs($path)
{
    $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient();

    # enable include geo results
    $params = new WebDetectionParams();
    $params->setIncludeGeoResults(true);
    $imageContext = new ImageContext();
    $imageContext-> setWebDetectionParams($params);

    # annotate the image
    $response = $imageAnnotator->webDetection($path, ['imageContext' => $imageContext]);
    $web = $response->getWebDetection();

    if ($web) {
        printf('%d web entities found:' . PHP_EOL,
            count($web->getWebEntities()));
        foreach ($web->getWebEntities() as $entity) {
            printf('Description: %s ' . PHP_EOL, $entity->getDescription());
            printf('Score: %f' . PHP_EOL, $entity->getScore());
            print(PHP_EOL);
        }
    } else {
        print('No Results.' . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

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

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))

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。

カーニバルの画像
画像クレジット: Quinten de GraafUnsplashより抜粋。