웹 항목 및 페이지 감지

웹 감지는 이미지에 대한 웹 참조를 감지하는 기능입니다.

참고: 최근에 웹 감지에 새로운 기능과 필드가 추가되었습니다. 자세한 내용은 출시 노트를 참조하세요.

로컬 이미지에 웹 감지 실행

프로토콜

자세한 내용은 images:annotate API 엔드포인트를 참조하세요.

웹 감지를 수행하려면 POST 요청을 보내면서 적절한 요청 본문을 제공합니다.

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

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

요청 본문 구성에 대한 자세한 내용은 AnnotateImageRequest 참조 문서를 확인하세요.

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

{
  "responses": [
    {
      "webDetection": {
        "webEntities": [
          {
            "entityId": "/m/0105pbj4",
            "score": 0.99534,
            "description": "Google Cloud Platform"
          },
        ],
        "partialMatchingImages": [
          {
            "url": "https://example.com/path/img.png",
            "score": 0.01
          },
        ],
        "pagesWithMatchingImages": [
          {
            "url": "https://status.cloud.google.com/",
            "score": 0.87187254
          },
        ],
        "bestGuessLabels": [
          {
            "label": "landmark"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

C#

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 C# 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision C# API 참조 문서를 참조하세요.

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// 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

이 샘플을 시도하기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Go API 참조 문서를 참조하세요.

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// 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
}

자바

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision 자바 API 참조 문서를 확인하세요.

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/**
 * Finds references to the specified image on the web.
 *
 * @param filePath The path to the local file used for web annotation detection.
 * @param out A {@link PrintStream} to write the results to.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectWebDetections(String filePath, PrintStream out) throws Exception,
    IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

  Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
  Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.WEB_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
  requests.add(request);

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

    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        out.printf("Error: %s\n", res.getError().getMessage());
        return;
      }

      // 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();
      out.println("Entity:Id:Score");
      out.println("===============");
      for (WebEntity entity : annotation.getWebEntitiesList()) {
        out.println(entity.getDescription() + " : " + entity.getEntityId() + " : "
            + entity.getScore());
      }
      for (WebLabel label : annotation.getBestGuessLabelsList()) {
        out.format("\nBest guess label: %s", label.getLabel());
      }
      out.println("\nPages with matching images: Score\n==");
      for (WebPage page : annotation.getPagesWithMatchingImagesList()) {
        out.println(page.getUrl() + " : " + page.getScore());
      }
      out.println("\nPages with partially matching images: Score\n==");
      for (WebImage image : annotation.getPartialMatchingImagesList()) {
        out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
      }
      out.println("\nPages with fully matching images: Score\n==");
      for (WebImage image : annotation.getFullMatchingImagesList()) {
        out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
      }
      out.println("\nPages with visually similar images: Score\n==");
      for (WebImage image : annotation.getVisuallySimilarImagesList()) {
        out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
      }
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Node.js API 참조 문서를 참조하세요.

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// 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

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 PHP 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision PHP API 참조 문서를 참조하세요.

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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

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Python API 참조 문서를 확인하세요.

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def detect_web(path):
    """Detects web annotations given an image."""
    from google.cloud import vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    image = vision.types.Image(content=content)

    response = client.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))

Ruby

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 Ruby 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Ruby API 참조 문서를 참조하세요.

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

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision::ImageAnnotator.new

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

원격 이미지에 웹 감지 실행

사용자의 편의를 위해 Vision은 요청 본문에 이미지 파일의 콘텐츠를 전송할 필요 없이 Google Cloud Storage 또는 웹에 있는 이미지 파일에서 직접 웹 감지를 수행할 수 있습니다.

프로토콜

자세한 내용은 images:annotate API 엔드포인트를 참조하세요.

웹 감지를 수행하려면 POST 요청을 보내면서 적절한 요청 본문을 제공합니다.

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

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

요청 본문 구성에 대한 자세한 내용은 AnnotateImageRequest 참조 문서를 확인하세요.

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

{
  "responses": [
    {
      "webDetection": {
        "webEntities": [
          {
            "entityId": "/m/0105pbj4",
            "score": 0.99534,
            "description": "Google Cloud Platform"
          },
        ],
        "partialMatchingImages": [
          {
            "url": "https://example.com/path/img.png",
            "score": 0.01
          },
        ],
        "pagesWithMatchingImages": [
          {
            "url": "https://status.cloud.google.com/",
            "score": 0.87187254
          },
        ],
        "bestGuessLabels": [
          {
            "label": "landmark"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

C#

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 C# 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision C# API 참조 문서를 참조하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

// 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

이 샘플을 시도하기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Go API 참조 문서를 참조하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

// 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
}

자바

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision 자바 API 참조 문서를 확인하세요.

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/**
 * Detects whether the remote image on Google Cloud Storage has features you would want to
 * moderate.
 *
 * @param gcsPath The path to the remote on Google Cloud Storage file to detect web annotations.
 * @param out A {@link PrintStream} to write the results to.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectWebDetectionsGcs(String gcsPath, PrintStream out) throws Exception,
    IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
  Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.WEB_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
  requests.add(request);

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

    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        out.printf("Error: %s\n", res.getError().getMessage());
        return;
      }

      // 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();
      out.println("Entity:Id:Score");
      out.println("===============");
      for (WebEntity entity : annotation.getWebEntitiesList()) {
        out.println(entity.getDescription() + " : " + entity.getEntityId() + " : "
            + entity.getScore());
      }
      for (WebLabel label : annotation.getBestGuessLabelsList()) {
        out.format("\nBest guess label: %s", label.getLabel());
      }
      out.println("\nPages with matching images: Score\n==");
      for (WebPage page : annotation.getPagesWithMatchingImagesList()) {
        out.println(page.getUrl() + " : " + page.getScore());
      }
      out.println("\nPages with partially matching images: Score\n==");
      for (WebImage image : annotation.getPartialMatchingImagesList()) {
        out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
      }
      out.println("\nPages with fully matching images: Score\n==");
      for (WebImage image : annotation.getFullMatchingImagesList()) {
        out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
      }
      out.println("\nPages with visually similar images: Score\n==");
      for (WebImage image : annotation.getVisuallySimilarImagesList()) {
        out.println(image.getUrl() + " : " + image.getScore());
      }
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Node.js API 참조 문서를 참조하세요.

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// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';

// 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

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 PHP 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision PHP API 참조 문서를 참조하세요.

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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

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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.types.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))

Ruby

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

require "google/cloud/vision"

image_annotator = Google::Cloud::Vision::ImageAnnotator.new

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

지리정보 메타데이터

Vision API는 이미지 파일의 위치정보 태그 메타데이터에 액세스하여 더 관련성 높은 웹 항목 및 페이지를 반환할 수 있습니다. 위치정보 태그를 사용하도록 허용하려면 요청에 "include_geo_results": true를 지정합니다.

프로토콜

이 코드에서는 Google Cloud Storage에 저장된 샘플 이미지를 사용합니다. 이 샘플 이미지를 사용하여 코드를 실행할 수도 있고, 이미지를 직접 제공할 수도 있고, 인라인 이미지를 받도록 코드를 수정할 수도 있습니다. 웹 감지 샘플 페이지를 참조하세요.

includeGeoResults를 false로 설정하면 지리정보 힌트가 결과에 주는 영향을 테스트할 수 있습니다.

자세한 내용은 images:annotate API 엔드포인트를 참조하세요.

웹 항목 감지를 수행하려면 POST 요청을 보내면서 적절한 요청 본문을 제공합니다.

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

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "WEB_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "gs://bucket-name-123/geotagged.jpg"
        }
      },
      "imageContext": {
        "webDetectionParams": {
          "includeGeoResults": true
          }
        }
    }
  ]
}

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

{
  "responses": [
    {
      "webDetection": {
        "webEntities": [
          {
            "entityId": "/m/040sd3",
            "score": 40.5952,
            "description": "Luna Park Sydney"
          },
          {
            "entityId": "/m/0701q",
            "score": 22.4608,
            "description": "Sydney Harbour Bridge"
          },
          {
            "entityId": "/m/0d6_f6",
            "score": 9.904,
            "description": "Sea Life Sydney Aquarium"
          },
          {
            "entityId": "/g/11bxfg6b1k",
            "score": 8.384,
            "description": "Bradfield Park"
          },
          {
            "entityId": "/m/02q0lr",
            "score": 5.5,
            "description": "The Rocks"
          },
          ...
        ],
        "partialMatchingImages": [
          ...
        ],
        "pagesWithMatchingImages": [
          ...
        ],
        "visuallySimilarImages": [
          ...
        ],
        "bestGuessLabels": [
          {
            "label": "landmark"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Go

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// 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
}

자바

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision 자바 API 참조 문서를 확인하세요.

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/**
 * Find web entities given a local image.
 * @param filePath The path of the image to detect.
 * @param out A {@link PrintStream} to write the results to.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectWebEntitiesIncludeGeoResults(String filePath, PrintStream out) throws
    Exception, IOException {
  // Instantiates a client
  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 -> {
              out.format("Description: %s\n", entity.getDescription());
              out.format("Score: %f\n", entity.getScore());
            }));
  }
}

Node.js

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Node.js API 참조 문서를 참조하세요.

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// 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

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 PHP 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision PHP API 참조 문서를 참조하세요.

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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 ($web->getWebEntities()) {
        printf('%d web entities found:' . PHP_EOL,
            count($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

이 샘플을 시도해 보기 전에 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Vision 빠른 시작의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Python API 참조 문서를 확인하세요.

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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
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    image = vision.types.Image(content=content)

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

사용해 보기

아래와 같이 웹 항목 감지를 사용해 봅니다. 실행을 클릭하여 이미 지정된 이미지(gs://bucket-name-123/geotagged.jpg)를 사용할 수도 있고, 자체 이미지를 대신 지정할 수도 있습니다.

includeGeoResults를 false로 설정하고 요청을 반복해 봅니다.