웹 항목 및 페이지 감지

웹 감지는 이미지에 대한 웹 참조를 감지하는 기능입니다.

카테고리	응답
웹 항목	*항목 ID: /m/02p7_j8, 점수: 1.3225499, 설명: 리우데자네이루의 카니발 항목 ID: /m/06gmr, 점수: 1.1684971, 설명: 리우데자네이루 항목 ID*: /m/04cx88, 점수: 1.05945, 설명: 브라질 카니발 ...
전체 일치 이미지	*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 ...
부분 일치 이미지	*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 ...
일치하는 이미지가 포함된 페이지	*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}] ...
유사한 이미지	*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 ...
최선의 추측 라벨	리우 카니발 2019 댄서

웹 감지 요청

Google Cloud 프로젝트 및 인증 설정

Google Cloud 프로젝트를 만들지 않았으면 지금 만듭니다. 이 섹션을 펼쳐서 안내를 참조하세요.

Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

프로젝트 선택기로 이동

Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

Vision API 사용 설정

API 사용 설정

Google Cloud CLI를 설치합니다.

gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud init

Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

프로젝트 선택기로 이동

Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

Vision API 사용 설정

API 사용 설정

Google Cloud CLI를 설치합니다.

gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud init

로컬 이미지를 사용하는 웹 항목 감지

Vision API를 사용하여 로컬 이미지 파일에서 기능 감지를 수행할 수 있습니다.

REST 요청의 경우 이미지 파일의 콘텐츠를 요청 본문에 base64로 인코딩된 문자열로 보냅니다.

gcloud 및 클라이언트 라이브러리 요청의 경우 요청에 로컬 이미지 경로를 지정합니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

BASE64_ENCODED_IMAGE: 바이너리 이미지 데이터의 base64 표현(ASCII 문자열)입니다. 이 문자열은 다음 문자열과 유사하게 표시됩니다.
- /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
자세한 내용은 base64 인코딩 주제를 참조하세요.
RESULTS_INT: (선택사항) 반환할 결과의 정수 값입니다. "maxResults" 필드와 해당 값을 생략하면 API에서 기본값 10개를 반환합니다. 이 필드는 TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION, CROP_HINTS 기능 유형에는 적용되지 않습니다.
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

JSON 요청 본문:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "WEB_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

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

응답:

응답

{
  "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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Go API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


// 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

이 샘플을 시도하기 전에 Vision API 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision API 자바 참고 문서를 참조하세요.


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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Node.js API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


// 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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Python API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    image = vision.Image(content=content)

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

    if annotations.best_guess_labels:
        for label in annotations.best_guess_labels:
            print(f"\nBest guess label: {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(f"\n\tPage url   : {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(f"\t\tImage url  : {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(f"\t\tImage url  : {image.url}")

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

        for entity in annotations.web_entities:
            print(f"\n\tScore      : {entity.score}")
            print(f"\tDescription: {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(f"\tImage url    : {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)
        )

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 다음 PHP용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

원격 이미지의 웹 항목 감지

Vision API를 사용하여 Cloud Storage 또는 웹에 있는 원격 이미지 파일에서 기능 감지를 수행할 수 있습니다. 원격 파일 요청을 보내려면 요청 본문에 파일의 웹 URL 또는 Cloud Storage URI를 지정합니다.

REST

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: Cloud Storage 버킷에 있는 유효한 이미지 파일의 경로입니다. 적어도 파일에 대한 읽기 권한이 있어야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- ```
gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg
```
RESULTS_INT: (선택사항) 반환할 결과의 정수 값입니다. "maxResults" 필드와 해당 값을 생략하면 API에서 기본값 10개를 반환합니다. 이 필드는 TEXT_DETECTION, DOCUMENT_TEXT_DETECTION, CROP_HINTS 기능 유형에는 적용되지 않습니다.
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

JSON 요청 본문:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "gcsImageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "WEB_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

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

응답:

응답

{
  "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

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


// 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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vision 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vision Java API 참고 문서를 참조하세요.

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


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

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


// 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

Vision에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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(f"\nBest guess label: {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(f"\n\tPage url   : {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(f"\t\tImage url  : {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(f"\t\tImage url  : {image.url}")

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

        for entity in annotations.web_entities:
            print(f"\n\tScore      : {entity.score}")
            print(f"\tDescription: {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(f"\tImage url    : {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

웹 감지를 수행하려면 다음 예시와 같이 gcloud ml vision detect-web 명령어를 사용합니다.

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

추가 언어

C#: 클라이언트 라이브러리 페이지의 C# 설정 안내를 따른 다음 .NET용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

PHP: 클라이언트 라이브러리 페이지의 PHP 설정 안내를 따른 다음 PHP용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

Ruby: 클라이언트 라이브러리 페이지의 Ruby 설정 안내를 따른 다음 Ruby용 Vision 참고 문서를 참조하세요.

사용해 보기

아래와 같이 웹 항목 감지를 사용해 봅니다. 이미 지정된 이미지(gs://cloud-samples-data/vision/web/carnaval.jpeg)를 사용하거나 자체 이미지를 대신 지정할 수도 있습니다. 실행을 선택하여 요청을 보냅니다.

요청 본문:

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