웹 감지 튜토리얼

대상

이 가이드의 목표는 사용자가 Vision API 웹 감지 기능을 사용하는 애플리케이션을 개발하도록 돕는 것입니다. 프로그램의 구조와 기법에 대한 기초적인 지식을 보유한 사용자를 대상으로 하지만, 초보 프로그래머라도 어려움 없이 가이드를 따라 실행해 보고, Vision API 참조 문서를 활용하여 기본적인 애플리케이션을 만들 수 있도록 구성되어 있습니다.

이 가이드에서는 Vision API 애플리케이션을 단계별로 설명하면서 Vision API를 호출하여 웹 감지 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다.

기본 요건

Google Cloud Console에서 Vision API 프로젝트를 설정합니다.
애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 사용할 환경을 설정합니다.

Python

개요

이 가이드에서는 Web detection 요청을 사용하는 기본 Vision API 애플리케이션에 대해 설명합니다. Web detection 응답은 요청에 포함하여 전송된 이미지에 다음을 주석으로 추가합니다.

웹에서 가져온 라벨
일치 이미지가 있는 사이트 URL
요청의 이미지와 부분적으로 일치하거나 완전히 일치하는 웹 이미지의 URL
시각적으로 유사한 이미지의 URL

코드 목록

코드를 보다가 잘 이해되지 않는 부분은 Vision API Python 참조에서 확인하시기 바랍니다.

import argparse

from google.cloud import vision



def annotate(path: str) -> vision.WebDetection:
    """Returns web annotations given the path to an image.

    Args:
        path: path to the input image.

    Returns:
        An WebDetection object with relevant information of the
        image from the internet (i.e., the annotations).
    """
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    if path.startswith("http") or path.startswith("gs:"):
        image = vision.Image()
        image.source.image_uri = path

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

        image = vision.Image(content=content)

    web_detection = client.web_detection(image=image).web_detection

    return web_detection


def report(annotations: vision.WebDetection) -> None:
    """Prints detected features in the provided web annotations.

    Args:
        annotations: The web annotations (WebDetection object) from which
        the features should be parsed and printed.
    """
    if annotations.pages_with_matching_images:
        print(
            f"\n{len(annotations.pages_with_matching_images)} Pages with matching images retrieved"
        )

        for page in annotations.pages_with_matching_images:
            print(f"Url   : {page.url}")

    if annotations.full_matching_images:
        print(f"\n{len(annotations.full_matching_images)} Full Matches found: ")

        for image in annotations.full_matching_images:
            print(f"Url  : {image.url}")

    if annotations.partial_matching_images:
        print(f"\n{len(annotations.partial_matching_images)} Partial Matches found: ")

        for image in annotations.partial_matching_images:
            print(f"Url  : {image.url}")

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

        for entity in annotations.web_entities:
            print(f"Score      : {entity.score}")
            print(f"Description: {entity.description}")


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description=__doc__,
        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
    )
    path_help = str(
        "The image to detect, can be web URI, "
        "Google Cloud Storage, or path to local file."
    )
    parser.add_argument("image_url", help=path_help)
    args = parser.parse_args()

    report(annotate(args.image_url))

이 간단한 애플리케이션은 다음과 같은 작업을 수행합니다.

애플리케이션을 실행하는 데 필요한 라이브러리 가져오기
이미지 경로를 인수로 사용하여 main() 함수에 전달
Google Cloud API 클라이언트를 사용하여 웹 감지 수행
응답을 루프로 반복하면서 결과 출력
웹 항목의 목록, 설명, 점수 출력
일치 페이지 목록 출력
부분 일치 이미지 목록 출력
완전 일치 이미지 목록 출력

자세히 살펴보기

라이브러리 가져오기

import argparse

from google.cloud import vision

표준 라이브러리 가져오기:

argparse: 애플리케이션에서 입력 파일 이름을 인수로 사용
io: 파일에서 읽기

기타 가져오기:

google.cloud.vision 라이브러리의 ImageAnnotatorClient 클래스: Vision API에 액세스
google.cloud.vision 라이브러리의 types 모듈: 요청 생성

애플리케이션 실행

parser = argparse.ArgumentParser(
    description=__doc__,
    formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
)
path_help = str(
    "The image to detect, can be web URI, "
    "Google Cloud Storage, or path to local file."
)
parser.add_argument("image_url", help=path_help)
args = parser.parse_args()

report(annotate(args.image_url))

여기에서는 웹 이미지의 URL을 지정하는 전달된 인수를 간단히 파싱하여 main() 함수에 전달합니다.

API 인증

Vision API 서비스와 통신하려면 우선 이전에 획득한 사용자 인증 정보를 사용하여 서비스를 인증해야 합니다. 애플리케이션 내에서 사용자 인증 정보를 얻는 가장 간단한 방법은 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보(ADC)를 사용하는 것입니다. 클라이언트 라이브러리는 사용자 인증 정보를 자동으로 가져옵니다. 이를 위해 기본적으로 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수에서 사용자 인증 정보를 가져오며, 이 환경 변수는 서비스 계정의 JSON 키 파일을 가리키도록 설정해야 합니다. 자세한 내용은 서비스 계정 설정을 참조하세요.

요청 생성

client = vision.ImageAnnotatorClient()

if path.startswith("http") or path.startswith("gs:"):
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = path

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

    image = vision.Image(content=content)

web_detection = client.web_detection(image=image).web_detection

이제 Vision API 서비스가 준비되었으므로 서비스에 대한 요청을 생성할 수 있습니다.

이 코드 스니펫은 다음 작업을 수행합니다.

ImageAnnotatorClient 인스턴스를 클라이언트로 생성합니다.
로컬 파일 또는 URI로 Image 객체를 생성합니다.
Image 객체를 클라이언트의 web_detection 메서드로 전달합니다.
주석을 반환합니다.

응답 출력

if annotations.pages_with_matching_images:
    print(
        f"\n{len(annotations.pages_with_matching_images)} Pages with matching images retrieved"
    )

    for page in annotations.pages_with_matching_images:
        print(f"Url   : {page.url}")

if annotations.full_matching_images:
    print(f"\n{len(annotations.full_matching_images)} Full Matches found: ")

    for image in annotations.full_matching_images:
        print(f"Url  : {image.url}")

if annotations.partial_matching_images:
    print(f"\n{len(annotations.partial_matching_images)} Partial Matches found: ")

    for image in annotations.partial_matching_images:
        print(f"Url  : {image.url}")

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

    for entity in annotations.web_entities:
        print(f"Score      : {entity.score}")
        print(f"Description: {entity.description}")

작업이 완료되면 WebDetection을 진행하면서 주석에 포함된 항목과 URL을 출력합니다. 다음 섹션에서는 각 주석 유형의 최상위 결과 2개를 보여줍니다.

애플리케이션 실행

애플리케이션을 실행하려면 다음 자동차 이미지의 URL(http://www.photos-public-domain.com/wp-content/uploads/2011/01/old-vw-bug-and-van.jpg)을 전달합니다.

다음은 자동차 이미지의 웹 URL을 전달하는 Python 명령 및 콘솔 출력입니다. 나열된 항목 뒤에 관련성 점수가 추가되었습니다. 정규화되지 않은 점수이므로 서로 다른 이미지 쿼리 간에 비교할 수는 없습니다.

python web_detect.py "http://www.photos-public-domain.com/wp-content/uploads/2011/01/old-vw-bug-and-van.jpg"

5 Pages with matching images retrieved
Url   : http://www.photos-public-domain.com/2011/01/07/old-volkswagen-bug-and-van/
Url   : http://pix-hd.com/old+volkswagen+van+for+sale
...

2 Full Matches found:
Url  : http://www.photos-public-domain.com/wp-content/uploads/2011/01/old-vw-bug-and-van.jpg
Url  : http://www.wbwagen.com/media/old-volkswagen-bug-and-van-picture-free-photograph-photos-public_s_66f487042adad5a6.jpg

4 Partial Matches found:
Url  : http://www.photos-public-domain.com/wp-content/uploads/2011/01/old-vw-bug-and-van.jpg
Url  : http://www.wbwagen.com/media/old-vw-bug-and-vanjpg_s_ac343d7f041b5f8d.jpg
...

5 Web entities found:
Score      : 5.35028934479
Description: Volkswagen Beetle
Score      : 1.43998003006
Description: Volkswagen
Score      : 0.828279972076
Description: Volkswagen Type 2
Score      : 0.75271999836
Description: Van
Score      : 0.690039992332
Description: Car

예상과 같이 Cloud Vision 웹 감지에서 애플리케이션에 입력으로 전달된 웹 이미지의 URL(위에 나열된 마지막 URL)을 감지하여 fullMatchingImages에 반환했습니다.

수고하셨습니다 Vision API를 사용하여 웹 감지를 수행했습니다.