라벨 인식

참고: Vision API는 현재 모든 기능에 오프라인 비동기 일괄 이미지 주석을 지원합니다. 이 비동기식 요청은 최대 2,000개의 이미지 파일을 지원하고 Google Cloud Storage 버킷에 저장된 응답 JSON 파일을 반환합니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 오프라인 일괄 이미지 주석 추가를 참조하세요.

Vision API는 광범위한 카테고리 그룹에서 이미지 내 항목에 대한 정보를 인식하고 추출할 수 있습니다.

라벨은 일반 객체, 위치, 활동, 동물 종, 제품 등을 식별할 수 있습니다. 타겟팅 커스텀 라벨이 필요하면 Cloud AutoML Vision을 사용하여 커스텀 머신러닝 모델을 학습시켜 이미지를 분류할 수 있습니다.

라벨은 영어로만 반환됩니다. Cloud Translation API를 사용하면 영어 라벨을 다양한 기타 언어로 번역할 수 있습니다.

이미지 크레딧: 알렉스 나이트, Unsplash

예를 들어 위 이미지는 다음과 같은 라벨 목록을 반환할 수 있습니다.

설명	점수
도로명	0.872
스냅샷	0.852
도시	0.848
야간	0.804
앨리	0.713

참고: 이 API를 모바일 앱에서 사용하려면? Firebase용 ML 키트를 사용해 보세요. 이 키트는 Cloud Vision 서비스를 사용하기 위한 네이티브 Android 및 iOS SDK와 함께 커스텀 ML 모델을 사용하는 기기별 ML Vision API 및 기기별 추론을 제공합니다.

라벨 인식 요청

GCP 프로젝트 및 인증 설정

Google Cloud Platform(GCP) 프로젝트와 서비스 계정 사용자 인증 정보를 만들지 않았다면 지금 만듭니다. 이 섹션을 펼쳐서 안내를 참조하세요.

1. Google 계정으로 로그인합니다.

   아직 계정이 없으면 새 계정을 등록하세요.

2. Cloud Console 프로젝트를 설정합니다.

   프로젝트 설정

   클릭하여 다음을 수행하세요.

   • 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
   • 프로젝트에 Vision API를 사용 설정합니다.
   • 서비스 계정을 만듭니다.
   • 비공개 키를 JSON으로 다운로드합니다.

   언제든지 Cloud Console에서 이 리소스를 보고 관리할 수 있습니다.

3. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 서비스 계정 키가 포함된 JSON 파일의 경로로 설정합니다. 이 변수는 현재 셸 세션에만 적용되므로, 새 세션을 열 경우, 변수를 다시 설정합니다.

   예: Linux 또는 macOS

   [PATH]를 서비스 계정 키가 포함된 JSON 파일의 경로로 바꿉니다.

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

   예를 들면 다음과 같습니다.

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   예: Windows

   [PATH]를 서비스 계정 키가 포함된 JSON 파일의 경로로 바꿉니다.

   PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

   예를 들면 다음과 같습니다.

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\my-key.json"

   명령어 프롬프트:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]

4. Cloud SDK 설치 및 초기화

로컬 이미지에서 라벨 인식

Vision API는 이미지 파일의 콘텐츠를 요청 본문에 base64로 인코딩된 문자열로 전송하여 로컬 이미지 파일에서 기능 감지를 수행할 수 있습니다.

REST 및 명령줄

아래의 요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• base64-encoded-image: 바이너리 이미지 데이터의 base64 표현(ASCII 문자열)입니다. 이 문자열은 다음 문자열과 비슷해야 합니다.
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  자세한 내용은 base64 인코딩 주제를 참조하세요.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "base64-encoded-image"
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": 5,
          "type": "LABEL_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 서비스 계정 비공개 키 파일 경로로 설정해야 합니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

참고: GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 서비스 계정 비공개 키 파일 경로로 설정해야 합니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

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

LABEL_DETECTION 응답에는 인식된 라벨, 점수, 주제, 불분명한 라벨 ID가 포함됩니다. 각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

• mid가 존재하는 경우 이 필드에는 항목의 Google 지식 정보 항목에 해당하는 머신 생성 식별자(MID)가 포함됩니다. 참고: mid 값은 여러 언어에서 고유하게 유지되므로 이러한 값을 사용하여 각기 다른 언어의 항목을 묶을 수 있습니다. MID 값에 대해 알아보려면 Google Knowledge Graph API 문서를 참조하세요.
• description - 라벨 설명입니다.
• score - 신뢰도 점수의 범위는 0(신뢰도 없음)부터 1(신뢰도 매우 높음)까지입니다.
• topicality - 이미지에 대한 ICA(이미지 콘텐츠 주석) 라벨의 관련성입니다. 페이지의 전체 문맥에 대한 라벨의 중요도 및 중심도를 측정합니다.

    {
      "responses": [
        {
          "labelAnnotations": [
            {
              "mid": "/m/01c8br",
              "description": "Street",
              "score": 0.87294734,
              "topicality": 0.87294734
            },
            {
              "mid": "/m/06pg22",
              "description": "Snapshot",
              "score": 0.8523099,
              "topicality": 0.8523099
            },
            {
              "mid": "/m/0dx1j",
              "description": "Town",
              "score": 0.8481104,
              "topicality": 0.8481104
            },
            {
              "mid": "/m/01d74z",
              "description": "Night",
              "score": 0.80408716,
              "topicality": 0.80408716
            },
            {
              "mid": "/m/01lwf0",
              "description": "Alley",
              "score": 0.7133322,
              "topicality": 0.7133322
            }
          ]
        }
      ]
    }

C#

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// Load an image from a local file.
var image = Image.FromFile(filePath);
var client = ImageAnnotatorClient.Create();
var response = client.DetectLabels(image);
foreach (var annotation in response)
{
    if (annotation.Description != null)
        Console.WriteLine(annotation.Description);
}

Go

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// detectLabels gets labels from the Vision API for an image at the given file path.
func detectLabels(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
	}
	annotations, err := client.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

자바

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

참고: 자바 Spring Framework 사용자는 Spring Cloud GCP에서 제공하는 방법에 따라 Vision API를 사용하도록 인증 설정과 클라이언트 객체를 자동으로 구성할 수 있습니다.

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public static void detectLabels(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.LABEL_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;
      }

      // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
      for (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
        annotation.getAllFields().forEach((k, v) -> out.printf("%s : %s\n", k, v.toString()));
      }
    }
  }
}

Node.js

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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';

// Performs label detection on the local file
const [result] = await client.labelDetection(fileName);
const labels = result.labelAnnotations;
console.log('Labels:');
labels.forEach(label => console.log(label.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;

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

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

    # annotate the image
    $image = file_get_contents($path);
    $response = $imageAnnotator->labelDetection($image);
    $labels = $response->getLabelAnnotations();

    if ($labels) {
        print("Labels:" . PHP_EOL);
        foreach ($labels as $label) {
            print($label->getDescription() . PHP_EOL);
        }
    } else {
        print('No label found' . PHP_EOL);
    }

    $imageAnnotator->close();
}

Python

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def detect_labels(path):
    """Detects labels in the file."""
    from google.cloud import vision
    import io
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

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

    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations
    print('Labels:')

    for label in labels:
        print(label.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))

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.image_annotator

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

response.responses.each do |res|
  res.label_annotations.each do |label|
    puts label.description
  end
end

원격 이미지에서 라벨 인식

편의를 위해 Vision API는 요청 본문 안에 이미지 파일의 콘텐츠를 보내지 않고도 Google Cloud Storage 또는 웹에 위치한 이미지 파일에서 바로 특징 감지를 수행할 수 있습니다.

주의: HTTP/HTTPS URL에서 이미지를 가져올 때 Google은 요청이 완료되는 것을 보장할 수 없습니다. 지정된 호스트가 요청을 거부하거나(예를 들어 요청 제한 또는 DOS 방지 때문에) Google이 악용 방지를 위해 해당 사이트에 대한 요청을 제한하는 경우 요청이 실패할 수 있습니다. 프로덕션 애플리케이션의 외부 호스팅 이미지에 의존하면 안 됩니다.

REST 및 명령줄

아래의 요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg

• cloud-storage-image-uri: Cloud Storage 버킷에 있는 유효한 이미지 파일의 경로입니다. 적어도 파일에 대한 읽기 권한이 있어야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • gs://storage-bucket/filename.jpg

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": 5,
          "type": "LABEL_DETECTION"
        },
      ]
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 서비스 계정 비공개 키 파일 경로로 설정해야 합니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

참고: GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 서비스 계정 비공개 키 파일 경로로 설정해야 합니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

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

LABEL_DETECTION 응답에는 인식된 라벨, 점수, 주제, 불분명한 라벨 ID가 포함됩니다. 각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

• mid가 존재하는 경우 이 필드에는 항목의 Google 지식 정보 항목에 해당하는 머신 생성 식별자(MID)가 포함됩니다. 참고: mid 값은 여러 언어에서 고유하게 유지되므로 이러한 값을 사용하여 각기 다른 언어의 항목을 묶을 수 있습니다. MID 값에 대해 알아보려면 Google Knowledge Graph API 문서를 참조하세요.
• description - 라벨 설명입니다.
• score - 신뢰도 점수의 범위는 0(신뢰도 없음)부터 1(신뢰도 매우 높음)까지입니다.
• topicality - 이미지 콘텐츠 주석(ICA) 라벨과 이미지의 관련성입니다. 페이지의 전체 문맥에 대한 라벨의 중요도 및 중심도를 측정합니다.

    {
      "responses": [
        {
          "labelAnnotations": [
            {
              "mid": "/m/01c8br",
              "description": "Street",
              "score": 0.87294734,
              "topicality": 0.87294734
            },
            {
              "mid": "/m/06pg22",
              "description": "Snapshot",
              "score": 0.8523099,
              "topicality": 0.8523099
            },
            {
              "mid": "/m/0dx1j",
              "description": "Town",
              "score": 0.8481104,
              "topicality": 0.8481104
            },
            {
              "mid": "/m/01d74z",
              "description": "Night",
              "score": 0.80408716,
              "topicality": 0.80408716
            },
            {
              "mid": "/m/01lwf0",
              "description": "Alley",
              "score": 0.7133322,
              "topicality": 0.7133322
            }
          ]
        }
      ]
    }

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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// 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();
var response = client.DetectLabels(image);
foreach (var annotation in response)
{
    if (annotation.Description != null)
        Console.WriteLine(annotation.Description);
}

Go

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

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

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	annotations, err := client.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No labels found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Labels:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintln(w, annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

자바

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

참고: 자바 Spring Framework 사용자는 Spring Cloud GCP에서 제공하는 방법에 따라 Vision API를 사용하도록 인증 설정과 클라이언트 객체를 자동으로 구성할 수 있습니다.

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public static void detectLabelsGcs(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.LABEL_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;
      }

      // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
      for (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
        annotation.getAllFields().forEach((k, v) -> out.printf("%s : %s\n", k, v.toString()));
      }
    }
  }
}

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';

// Performs label detection on the gcs file
const [result] = await client.labelDetection(
  `gs://${bucketName}/${fileName}`
);
const labels = result.labelAnnotations;
console.log('Labels:');
labels.forEach(label => console.log(label.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;

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

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

    # annotate the image
    $response = $imageAnnotator->labelDetection($path);
    $labels = $response->getLabelAnnotations();

    if ($labels) {
        print("Labels:" . PHP_EOL);
        foreach ($labels as $label) {
            print($label->getDescription() . PHP_EOL);
        }
    } else {
        print('No label found' . 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 detect_labels_uri(uri):
    """Detects labels in the file located in Google Cloud Storage or on the
    Web."""
    from google.cloud import vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.types.Image()
    image.source.image_uri = uri

    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations
    print('Labels:')

    for label in labels:
        print(label.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))

Ruby

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

GitHub에서 보기 의견 보내기

# 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.label_detection(
  image:       image_path,
  max_results: 15 # optional, defaults to 10
)

response.responses.each do |res|
  res.label_annotations.each do |label|
    puts label.description
  end
end

gcloud 명령어

이미지에서 라벨을 인식하려면 gcloud ml vision detect-labels 명령어를 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

gcloud ml vision detect-labels gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg

사용해 보기

아래에서 라벨 인식을 사용해보세요. 이미 지정된 이미지(gs://cloud-samples-data/vision/label/setagaya.jpeg)를 사용하거나 자체 이미지를 대신 지정할 수도 있습니다. 실행을 선택하여 요청을 보냅니다.

이미지 크레딧: 알렉스 나이트, Unsplash