Vision クライアントライブラリ

このページでは、Vision API の Cloud クライアントライブラリの使用を開始する方法を説明します。クライアントライブラリを使用すると、サポートされている言語を使用して、Google Cloud APIs に簡単にアクセスできます。サーバーにリクエストを送信して Google Cloud APIs を直接利用することもできますが、クライアントライブラリを使用すると、記述するコードの量を大幅に削減できます。

Cloud クライアントライブラリと以前の Google API クライアントライブラリの詳細については、クライアントライブラリの説明をご覧ください。

クライアントライブラリをインストールする

C++

このクライアントライブラリの要件とインストールの依存関係の詳細については、C++ 開発環境の設定をご覧ください。

C#

Visual Studio 2017 以降を使用している場合は、Nuget パッケージマネージャーのウィンドウを開き、次のように入力します。

Install-Package Google.Apis

.NET Core コマンドラインインターフェースを使用して依存関係をインストールしている場合は、次のコマンドを実行します。

dotnet add package Google.Apis

詳細については、C# 開発環境の設定をご覧ください。

Go

go get cloud.google.com/go/vision/apiv1

詳細については、Go 開発環境の設定をご覧ください。

Java

Maven を使用している場合は、以下を pom.xml ファイルに追加します。BOM の詳細については、Google Cloud Platform ライブラリ BOM をご覧ください。

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.34.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-vision</artifactId>
  </dependency>

Gradle を使用している場合は、以下を依存関係に追加します。

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vision:3.36.0'

sbt を使用している場合は、以下を依存関係に追加します。

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-vision" % "3.36.0"

Visual Studio Code、IntelliJ または Eclipse を使用している場合は、次の IDE プラグインでプロジェクトにクライアントライブラリを追加できます。

プラグインでは、サービスアカウントのキー管理などの追加機能も提供されます。詳細は各プラグインのドキュメントをご覧ください。

詳細については、Java 開発環境の設定をご覧ください。

Node.js

npm install --save @google-cloud/vision

詳細については、Node.js 開発環境の設定をご覧ください。

PHP

composer require google/apiclient

詳細については、Google Cloud での PHP の使用をご覧ください。

Python

pip install --upgrade google-cloud-vision

詳細については、Python 開発環境の設定をご覧ください。

Ruby

gem install google-api-client

詳細については、Ruby 開発環境の設定をご覧ください。

認証を設定する

Google Cloud APIs の呼び出しを認証するために、クライアントライブラリではアプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）がサポートされています。このライブラリは、一連の定義済みのロケーションの中から認証情報を探し、その認証情報を使用して API へのリクエストを認証します。ADC を使用すると、アプリケーションコードを変更することなく、ローカルでの開発や本番環境など、さまざまな環境のアプリケーションで認証情報を使用できるようになります。

本番環境では、ADC の設定方法はサービスとコンテキストによって異なります。詳細については、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定するをご覧ください。

ローカル開発環境では、Google アカウントに関連付けられている認証情報を使用して ADC を設定できます。

gcloud CLI をインストールして初期化します。

gcloud CLI を初期化するときは、アプリケーションに必要なリソースにアクセスする権限がある Google Cloud プロジェクトを指定してください。
認証情報ファイルを作成します。
```
gcloud auth application-default login
```
ログイン画面が表示されます。ログインすると、ADC で使用されるローカル認証情報ファイルに認証情報が保存されます。

クライアントライブラリの使用

次の例は、クライアントライブラリの使用方法を示しています。

C++


#include "google/cloud/vision/v1/image_annotator_client.h"
#include <iostream>

int main(int argc, char* argv[]) try {
  auto constexpr kDefaultUri =
      "gs://cloud-samples-data/vision/label/wakeupcat.jpg";
  if (argc > 2) {
    std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " [gcs-uri]\n"
              << "  The gcs-uri must be in gs://... format. It defaults to "
              << kDefaultUri << "\n";
    return 1;
  }
  auto uri = std::string{argc == 2 ? argv[1] : kDefaultUri};

  namespace vision = ::google::cloud::vision_v1;
  auto client =
      vision::ImageAnnotatorClient(vision::MakeImageAnnotatorConnection());

  // Define the image we want to annotate
  google::cloud::vision::v1::Image image;
  image.mutable_source()->set_image_uri(uri);
  // Create a request to annotate this image with Request text annotations for a
  // file stored in GCS.
  google::cloud::vision::v1::AnnotateImageRequest request;
  *request.mutable_image() = std::move(image);
  request.add_features()->set_type(
      google::cloud::vision::v1::Feature::TEXT_DETECTION);

  google::cloud::vision::v1::BatchAnnotateImagesRequest batch_request;
  *batch_request.add_requests() = std::move(request);
  auto batch = client.BatchAnnotateImages(batch_request);
  if (!batch) throw std::move(batch).status();

  // Find the longest annotation and print it
  auto result = std::string{};
  for (auto const& response : batch->responses()) {
    for (auto const& annotation : response.text_annotations()) {
      if (result.size() < annotation.description().size()) {
        result = annotation.description();
      }
    }
  }
  std::cout << "The image contains this text: " << result << "\n";

  return 0;
} catch (google::cloud::Status const& status) {
  std::cerr << "google::cloud::Status thrown: " << status << "\n";
  return 1;
}

Go


// Sample vision-quickstart uses the Google Cloud Vision API to label an image.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Sets the name of the image file to annotate.
	filename := "../testdata/cat.jpg"

	file, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to read file: %v", err)
	}
	defer file.Close()
	image, err := vision.NewImageFromReader(file)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create image: %v", err)
	}

	labels, err := client.DetectLabels(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to detect labels: %v", err)
	}

	fmt.Println("Labels:")
	for _, label := range labels {
		fmt.Println(label.Description)
	}
}

Java

// Imports the Google Cloud client library

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.EntityAnnotation;
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.protobuf.ByteString;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // 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 vision = ImageAnnotatorClient.create()) {

      // The path to the image file to annotate
      String fileName = "./resources/wakeupcat.jpg";

      // Reads the image file into memory
      Path path = Paths.get(fileName);
      byte[] data = Files.readAllBytes(path);
      ByteString imgBytes = ByteString.copyFrom(data);

      // Builds the image annotation request
      List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();
      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);

      // Performs label detection on the image file
      BatchAnnotateImagesResponse response = vision.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

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

        for (EntityAnnotation annotation : res.getLabelAnnotationsList()) {
          annotation
              .getAllFields()
              .forEach((k, v) -> System.out.format("%s : %s%n", k, v.toString()));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const vision = require('@google-cloud/vision');

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

  // Performs label detection on the image file
  const [result] = await client.labelDetection('./resources/wakeupcat.jpg');
  const labels = result.labelAnnotations;
  console.log('Labels:');
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}
quickstart();

Python


# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision

def run_quickstart() -> vision.EntityAnnotation:
    """Provides a quick start example for Cloud Vision."""

    # Instantiates a client
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    # The URI of the image file to annotate
    file_uri = "gs://cloud-samples-data/vision/label/wakeupcat.jpg"

    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = file_uri

    # Performs label detection on the image file
    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations

    print("Labels:")
    for label in labels:
        print(label.description)

    return labels

補足資料

C++

次のリストは、C++ のクライアントライブラリに関連するその他のリソースへのリンクを示します。

C#

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Go

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Java

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Node.js

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PHP

次のリストは、PHP のクライアントライブラリに関連するその他のリソースへのリンクを示します。

Python

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Ruby

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追加のクライアントライブラリ

上記のライブラリに加えて、Java アプリケーションでは Spring Cloud Google Cloud を使用できます。Spring Vision API を使用すると、Spring Framework で作成されたアプリケーションで Cloud Vision を使用できます。

Spring Cloud Vision をアプリケーションに追加する方法をご覧ください。

使ってみる

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