検索を簡素化し、ドキュメントのエクスペリエンスを向上させるために、第 1 世代と第 2 世代のドキュメントを別々のセットに分割します。

光学式文字認識（OCR）のチュートリアル（第 2 世代）

Google Cloud Platform での光学式文字認識（OCR）の実行方法について学びます。このチュートリアルでは、画像ファイルを Cloud Storage へアップロードし、Cloud Vision を使用して画像ファイルからテキストを抽出して、Cloud Translation API を使用してテキストを翻訳し、翻訳を Cloud Storage に保存する方法を説明します。Pub/Sub を使って、さまざまなタスクをキューに入れ、適切な Cloud Functions を使いこれらを実行していきます。

テキスト検出（OCR）リクエストの送信については、画像内のテキストを検出する、画像内の手書き入力を検出する、またはファイル内のテキストを検出する（PDF / TIFF）をご覧ください。

目標

複数のイベントドリブン関数を作成してデプロイする。
Cloud Storage に画像をアップロードする。
アップロードした画像に含まれるテキストを抽出、変換、保存する。

料金

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

Cloud Functions
Cloud Build
Pub/Sub
Artifact Registry
Eventarc
Cloud Run
Cloud Logging
Cloud Storage
Cloud Translation API
Cloud Vision

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gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

gcloud CLI がすでにインストールされている場合は、次のコマンドを実行して更新します。

gcloud components update

開発環境を準備します。

Node.js

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Python

Python 設定ガイドに移動

Go

Go 設定ガイドに移動

Java

Java 設定ガイドに移動

データの流れを可視化する

OCR チュートリアルアプリケーションのデータの流れでは、次の手順が行われます。

任意の言語のテキストを含む画像が Cloud Storage にアップロードされます。
Cloud Functions の関数がトリガーされ、Vision API を使用してテキストを抽出し、ソース言語を検出します。
Pub/Sub トピックにメッセージが発行されることで、テキストが翻訳のためにキューに配置されます。翻訳は、ソース言語とは異なるターゲット言語ごとにキューに配置されます。
ターゲット言語がソース言語と一致する場合、翻訳キューがスキップされ、テキストは結果キュー（別の Pub/Sub トピック）に送信されます。
Cloud Functions の関数が、Translation API を使用して翻訳キューのテキストを翻訳します。翻訳結果は結果キューに送信されます。
別の Cloud Functions の関数が、翻訳されたテキストを結果キューから Cloud Storage に保存します。
結果は、翻訳ごとにテキストファイルとして Cloud Storage に保存されます。

次はこの手順を可視化した図です。

アプリケーションを準備する

画像をアップロードする Cloud Storage バケットを作成します。YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME は、グローバルに固有のバケット名です。
```
gsutil mb gs://YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME
```
テキストの翻訳を保存する Cloud Storage バケットを作成します。YOUR_RESULT_BUCKET_NAME はグローバルに固有のバケット名です。
```
gsutil mb gs://YOUR_RESULT_BUCKET_NAME
```
翻訳リクエストを公開する Cloud Pub/Sub トピックを作成します。YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME は翻訳リクエストのトピックの名前です。
```
gcloud pubsub topics create YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME
```
完成した翻訳結果を公開する Cloud Pub/Sub トピックを作成します。YOUR_RESULT_TOPIC_NAME は翻訳結果のトピックの名前です。
```
gcloud pubsub topics create YOUR_RESULT_TOPIC_NAME
```
ローカルマシンにサンプルアプリのリポジトリのクローンを作成します。
Node.js
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
```
また、zip 形式のサンプルをダウンロードしてファイルを抽出してもかまいません。
Python
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```
また、zip 形式のサンプルをダウンロードしてファイルを抽出してもかまいません。
Go
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git
```
また、zip 形式のサンプルをダウンロードしてファイルを抽出してもかまいません。
Java
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
```
また、zip 形式のサンプルをダウンロードしてファイルを抽出してもかまいません。

Cloud Functions のサンプルコードが含まれているディレクトリに移動します。

Node.js

cd nodejs-docs-samples/functions/v2/ocr/app/

Python

cd python-docs-samples/functions/v2/ocr/

Go

cd golang-samples/functions/functionsv2/ocr/app/

Java

cd java-docs-samples/functions/v2/ocr/ocr-process-image/

コードを理解する

このセクションでは、OCR サンプルを構成する依存関係と関数について説明します。

依存関係をインポートする

アプリケーションが Google Cloud Platform サービスとやり取りするには、いくつかの依存関係をインポートする必要があります。

Node.js

// Get a reference to the Pub/Sub component
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');
const pubsub = new PubSub();

// Get a reference to the Cloud Storage component
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');
const storage = new Storage();

// Get a reference to the Cloud Vision API component
const Vision = require('@google-cloud/vision');
const vision = new Vision.ImageAnnotatorClient();

// Get a reference to the Translate API component
const {Translate} = require('@google-cloud/translate').v2;
const translate = new Translate();

const functions = require('@google-cloud/functions-framework');

Python

import base64
import json
import os

from cloudevents.http import CloudEvent

import functions_framework

from google.cloud import pubsub_v1
from google.cloud import storage
from google.cloud import translate_v2 as translate
from google.cloud import vision

vision_client = vision.ImageAnnotatorClient()
translate_client = translate.Client()
publisher = pubsub_v1.PublisherClient()
storage_client = storage.Client()

project_id = os.environ.get("GCP_PROJECT")

Go


// Package ocr contains Go samples for creating OCR
// (Optical Character Recognition) Cloud functions.
package ocr

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"strings"

	"cloud.google.com/go/pubsub"
	"cloud.google.com/go/storage"
	"cloud.google.com/go/translate"
	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"golang.org/x/text/language"
)

type ocrMessage struct {
	Text     string       `json:"text"`
	FileName string       `json:"fileName"`
	Lang     language.Tag `json:"lang"`
	SrcLang  language.Tag `json:"srcLang"`
}

// Eventarc sends a MessagePublishedData object.
// See the documentation for additional fields and more details:
// https://cloud.google.com/eventarc/docs/cloudevents#pubsub_1
type MessagePublishedData struct {
	Message PubSubMessage
}

// PubSubMessage is the payload of a Pub/Sub event.
// See the documentation for additional fields and more details:
// https://cloud.google.com/pubsub/docs/reference/rest/v1/PubsubMessage
type PubSubMessage struct {
	Data []byte `json:"data"`
}

var (
	visionClient    *vision.ImageAnnotatorClient
	translateClient *translate.Client
	pubsubClient    *pubsub.Client
	storageClient   *storage.Client

	projectID      string
	resultBucket   string
	resultTopic    string
	toLang         []string
	translateTopic string
)

func setup(ctx context.Context) error {
	projectID = os.Getenv("GCP_PROJECT")
	resultBucket = os.Getenv("RESULT_BUCKET")
	resultTopic = os.Getenv("RESULT_TOPIC")
	toLang = strings.Split(os.Getenv("TO_LANG"), ",")
	translateTopic = os.Getenv("TRANSLATE_TOPIC")

	var err error // Prevent shadowing clients with :=.

	if visionClient == nil {
		visionClient, err = vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("vision.NewImageAnnotatorClient: %w", err)
		}
	}

	if translateClient == nil {
		translateClient, err = translate.NewClient(ctx)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("translate.NewClient: %w", err)
		}
	}

	if pubsubClient == nil {
		pubsubClient, err = pubsub.NewClient(ctx, projectID)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("translate.NewClient: %w", err)
		}
	}

	if storageClient == nil {
		storageClient, err = storage.NewClient(ctx)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("storage.NewClient: %w", err)
		}
	}
	return nil
}

Java

public class OcrProcessImage implements CloudEventsFunction {
  // TODO<developer> set these environment variables
  private static final String PROJECT_ID = System.getenv("GCP_PROJECT");
  private static final String TRANSLATE_TOPIC_NAME = System.getenv("TRANSLATE_TOPIC");
  private static final String[] TO_LANGS = System.getenv("TO_LANG") == null ? new String[] { "es" }
      : System.getenv("TO_LANG").split(",");

  private static final Logger logger = Logger.getLogger(OcrProcessImage.class.getName());
  private static final String LOCATION_NAME = LocationName.of(PROJECT_ID, "global").toString();
  private Publisher publisher;

  public OcrProcessImage() throws IOException {
    publisher = Publisher.newBuilder(ProjectTopicName.of(PROJECT_ID, TRANSLATE_TOPIC_NAME)).build();
  }

}

画像を処理する

次の関数は Cloud Storage からアップロードされた画像ファイルを読み取り、画像にテキストが含まれているかどうかを検出する関数を呼び出します。

Node.js

/**
 * This function is exported by index.js, and is executed when
 * a file is uploaded to the Cloud Storage bucket you created
 * for uploading images.
 *
 * @param {object} cloudEvent A CloudEvent containing the Cloud Storage File object.
 * https://cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects
 */
functions.cloudEvent('processImage', async cloudEvent => {
  const {bucket, name} = cloudEvent.data;

  if (!bucket) {
    throw new Error(
      'Bucket not provided. Make sure you have a "bucket" property in your request'
    );
  }
  if (!name) {
    throw new Error(
      'Filename not provided. Make sure you have a "name" property in your request'
    );
  }

  await detectText(bucket, name);
  console.log(`File ${name} processed.`);
});

Python

@functions_framework.cloud_event
def process_image(cloud_event: CloudEvent) -> None:
    """Cloud Function triggered by Cloud Storage when a file is changed.

    Gets the names of the newly created object and its bucket then calls
    detect_text to find text in that image.

    detect_text finishes by sending PubSub messages requesting another service
    then complete processing those texts by translating them and saving the
    translations.
    """

    # Check that the received event is of the expected type, return error if not
    expected_type = "google.cloud.storage.object.v1.finalized"
    received_type = cloud_event["type"]
    if received_type != expected_type:
        raise ValueError(f"Expected {expected_type} but received {received_type}")

    # Extract the bucket and file names of the uploaded image for processing
    data = cloud_event.data
    bucket = data["bucket"]
    filename = data["name"]

    # Process the information in the new image
    detect_text(bucket, filename)

    print(f"File {filename} processed.")

Go


package ocr

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/GoogleCloudPlatform/functions-framework-go/functions"
	"github.com/cloudevents/sdk-go/v2/event"
	"github.com/googleapis/google-cloudevents-go/cloud/storagedata"
	"google.golang.org/protobuf/encoding/protojson"
)

func init() {
	functions.CloudEvent("process-image", ProcessImage)
}

// ProcessImage is executed when a file is uploaded to the Cloud Storage bucket you
// created for uploading images. It runs detectText, which processes the image for text.
func ProcessImage(ctx context.Context, cloudevent event.Event) error {
	if err := setup(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("ProcessImage: %w", err)
	}

	var data storagedata.StorageObjectData
	if err := protojson.Unmarshal(cloudevent.Data(), &data); err != nil {
		return fmt.Errorf("protojson.Unmarshal: Failed to parse CloudEvent data: %w", err)
	}
	if data.GetBucket() == "" {
		return fmt.Errorf("empty file.Bucket")
	}
	if data.GetName() == "" {
		return fmt.Errorf("empty file.Name")
	}
	if err := detectText(ctx, data.GetBucket(), data.GetName()); err != nil {
		return fmt.Errorf("detectText: %w", err)
	}
	log.Printf("File %s processed.", data.GetName())
	return nil
}

Java


import com.google.cloud.functions.CloudEventsFunction;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Publisher;
import com.google.cloud.translate.v3.DetectLanguageRequest;
import com.google.cloud.translate.v3.DetectLanguageResponse;
import com.google.cloud.translate.v3.LocationName;
import com.google.cloud.translate.v3.TranslationServiceClient;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
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.events.cloud.storage.v1.StorageObjectData;
import com.google.protobuf.ByteString;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import com.google.pubsub.v1.ProjectTopicName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import io.cloudevents.CloudEvent;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;

  @Override
  public void accept(CloudEvent event) throws InvalidProtocolBufferException {
    // Unmarshal data from CloudEvent
    String cloudEventData = new String(event.getData().toBytes(), StandardCharsets.UTF_8);
    StorageObjectData.Builder builder = StorageObjectData.newBuilder();
    JsonFormat.parser().merge(cloudEventData, builder);
    StorageObjectData gcsEvent = builder.build();

    String bucket = gcsEvent.getBucket();
    if (bucket.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException("Missing bucket parameter");
    }
    String filename = gcsEvent.getName();
    if (filename.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException("Missing name parameter");
    }

    detectText(bucket, filename);
  }
}

次の関数は Cloud Vision API を使い画像からテキストを抽出し、翻訳されるようにテキストをキューに入れます。

Node.js

/**
 * Detects the text in an image using the Google Vision API.
 *
 * @param {string} bucketName Cloud Storage bucket name.
 * @param {string} filename Cloud Storage file name.
 * @returns {Promise}
 */
const detectText = async (bucketName, filename) => {
  console.log(`Looking for text in image ${filename}`);
  const [textDetections] = await vision.textDetection(
    `gs://${bucketName}/${filename}`
  );
  const [annotation] = textDetections.textAnnotations;
  const text = annotation ? annotation.description.trim() : '';
  console.log('Extracted text from image:', text);

  let [translateDetection] = await translate.detect(text);
  if (Array.isArray(translateDetection)) {
    [translateDetection] = translateDetection;
  }
  console.log(
    `Detected language "${translateDetection.language}" for ${filename}`
  );

  // Submit a message to the bus for each language we're going to translate to
  const TO_LANGS = process.env.TO_LANG.split(',');
  const topicName = process.env.TRANSLATE_TOPIC;

  const tasks = TO_LANGS.map(lang => {
    const messageData = {
      text: text,
      filename: filename,
      lang: lang,
    };

    // Helper function that publishes translation result to a Pub/Sub topic
    // For more information on publishing Pub/Sub messages, see this page:
    //   https://cloud.google.com/pubsub/docs/publisher
    return publishResult(topicName, messageData);
  });

  return Promise.all(tasks);
};

Python

def detect_text(bucket: str, filename: str) -> None:
    """Extract the text from an image uploaded to Cloud Storage, then
    publish messages requesting subscribing services translate the text
    to each target language and save the result.

    Args:
        bucket: name of GCS bucket in which the file is stored.
        filename: name of the file to be read.
    """

    print(f"Looking for text in image {filename}")

    # Use the Vision API to extract text from the image
    image = vision.Image(
        source=vision.ImageSource(gcs_image_uri=f"gs://{bucket}/{filename}")
    )
    text_detection_response = vision_client.text_detection(image=image)
    annotations = text_detection_response.text_annotations

    if annotations:
        text = annotations[0].description
    else:
        text = ""
    print(f"Extracted text {text} from image ({len(text)} chars).")

    detect_language_response = translate_client.detect_language(text)
    src_lang = detect_language_response["language"]
    print(f"Detected language {src_lang} for text {text}.")

    # Submit a message to the bus for each target language
    futures = []  # Asynchronous publish request statuses

    to_langs = os.environ.get("TO_LANG", "").split(",")
    for target_lang in to_langs:
        topic_name = os.environ.get("TRANSLATE_TOPIC")
        if src_lang == target_lang or src_lang == "und":
            topic_name = os.environ.get("RESULT_TOPIC")

        message = {
            "text": text,
            "filename": filename,
            "lang": target_lang,
            "src_lang": src_lang,
        }

        message_data = json.dumps(message).encode("utf-8")
        topic_path = publisher.topic_path(project_id, topic_name)
        future = publisher.publish(topic_path, data=message_data)
        futures.append(future)

    # Wait for each publish request to be completed before exiting
    for future in futures:
        future.result()

Go


package ocr

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"

	"cloud.google.com/go/pubsub"
	"golang.org/x/text/language"
	visionpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/vision/v1"
)

// detectText detects the text in an image using the Google Vision API.
func detectText(ctx context.Context, bucketName, fileName string) error {
	log.Printf("Looking for text in image %v", fileName)
	maxResults := 1
	image := &visionpb.Image{
		Source: &visionpb.ImageSource{
			GcsImageUri: fmt.Sprintf("gs://%s/%s", bucketName, fileName),
		},
	}
	annotations, err := visionClient.DetectTexts(ctx, image, &visionpb.ImageContext{}, maxResults)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DetectTexts: %w", err)
	}
	text := ""
	if len(annotations) > 0 {
		text = annotations[0].Description
	}
	if len(annotations) == 0 || len(text) == 0 {
		log.Printf("No text detected in image %q. Returning early.", fileName)
		return nil
	}
	log.Printf("Extracted text %q from image (%d chars).", text, len(text))

	detectResponse, err := translateClient.DetectLanguage(ctx, []string{text})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DetectLanguage: %w", err)
	}
	if len(detectResponse) == 0 || len(detectResponse[0]) == 0 {
		return fmt.Errorf("DetectLanguage gave empty response")
	}
	srcLang := detectResponse[0][0].Language.String()
	log.Printf("Detected language %q for text %q.", srcLang, text)

	// Submit a message to the bus for each target language
	for _, targetLang := range toLang {
		topicName := translateTopic
		if srcLang == targetLang || srcLang == "und" { // detection returns "und" for undefined language
			topicName = resultTopic
		}
		targetTag, err := language.Parse(targetLang)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("language.Parse: %w", err)
		}
		srcTag, err := language.Parse(srcLang)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("language.Parse: %w", err)
		}
		message, err := json.Marshal(ocrMessage{
			Text:     text,
			FileName: fileName,
			Lang:     targetTag,
			SrcLang:  srcTag,
		})
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("json.Marshal: %w", err)
		}
		topic := pubsubClient.Topic(topicName)
		ok, err := topic.Exists(ctx)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("Exists: %w", err)
		}
		if !ok {
			topic, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, topicName)
			if err != nil {
				return fmt.Errorf("CreateTopic: %w", err)
			}
		}
		msg := &pubsub.Message{
			Data: []byte(message),
		}
		log.Printf("Sending pubsub message: %s", message)
		if _, err = topic.Publish(ctx, msg).Get(ctx); err != nil {
			return fmt.Errorf("Get: %w", err)
		}
	}
	return nil
}

Java

private void detectText(String bucket, String filename) {
  logger.info("Looking for text in image " + filename);

  List<AnnotateImageRequest> visionRequests = new ArrayList<>();
  String gcsPath = String.format("gs://%s/%s", bucket, filename);

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();

  Feature textFeature = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.TEXT_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest visionRequest = AnnotateImageRequest.newBuilder()
      .addFeatures(textFeature).setImage(img)
      .build();
  visionRequests.add(visionRequest);

  // Detect text in an image using the Cloud Vision API
  AnnotateImageResponse visionResponse;
  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    visionResponse = client.batchAnnotateImages(visionRequests).getResponses(0);
    if (visionResponse == null || !visionResponse.hasFullTextAnnotation()) {
      logger.info(String.format("Image %s contains no text", filename));
      return;
    }

    if (visionResponse.hasError()) {
      // Log error
      logger.log(
          Level.SEVERE, "Error in vision API call: " + visionResponse.getError().getMessage());
      return;
    }
  } catch (IOException e) {
    // Log error (since IOException cannot be thrown by a Cloud Function)
    logger.log(Level.SEVERE, "Error detecting text: " + e.getMessage(), e);
    return;
  }

  String text = visionResponse.getFullTextAnnotation().getText();
  logger.info("Extracted text from image: " + text);

  // Detect language using the Cloud Translation API
  DetectLanguageRequest languageRequest = DetectLanguageRequest.newBuilder()
      .setParent(LOCATION_NAME)
      .setMimeType("text/plain")
      .setContent(text)
      .build();
  DetectLanguageResponse languageResponse;
  try (TranslationServiceClient client = TranslationServiceClient.create()) {
    languageResponse = client.detectLanguage(languageRequest);
  } catch (IOException e) {
    // Log error (since IOException cannot be thrown by a function)
    logger.log(Level.SEVERE, "Error detecting language: " + e.getMessage(), e);
    return;
  }

  if (languageResponse.getLanguagesCount() == 0) {
    logger.info("No languages were detected for text: " + text);
    return;
  }

  String languageCode = languageResponse.getLanguages(0).getLanguageCode();
  logger.info(String.format("Detected language %s for file %s", languageCode, filename));

  // Send a Pub/Sub translation request for every language we're going to
  // translate to
  for (String targetLanguage : TO_LANGS) {
    logger.info("Sending translation request for language " + targetLanguage);
    OcrTranslateApiMessage message = new OcrTranslateApiMessage(text, filename, targetLanguage);
    ByteString byteStr = ByteString.copyFrom(message.toPubsubData());
    PubsubMessage pubsubApiMessage = PubsubMessage.newBuilder().setData(byteStr).build();
    try {
      publisher.publish(pubsubApiMessage).get();
    } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
      // Log error
      logger.log(Level.SEVERE, "Error publishing translation request: " + e.getMessage(), e);
      return;
    }
  }
}

テキストの翻訳

次の関数は抽出されたテキストを翻訳し、翻訳されたテキストを Cloud Storage に保存するよう、キューに入れます。

Node.js

/**
 * This function is exported by index.js, and is executed when
 * a message is published to the Cloud Pub/Sub topic specified
 * by the TRANSLATE_TOPIC environment variable. The function
 * translates text using the Google Translate API.
 *
 * @param {object} cloudEvent The CloudEvent containing the Pub/Sub Message object
 * https://cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects
 */
functions.cloudEvent('translateText', async cloudEvent => {
  const pubsubData = cloudEvent.data;
  const jsonStr = Buffer.from(pubsubData.message, 'base64').toString();
  const {text, filename, lang} = JSON.parse(jsonStr);

  if (!text) {
    throw new Error(
      'Text not provided. Make sure you have a "text" property in your request'
    );
  }
  if (!filename) {
    throw new Error(
      'Filename not provided. Make sure you have a "filename" property in your request'
    );
  }
  if (!lang) {
    throw new Error(
      'Language not provided. Make sure you have a "lang" property in your request'
    );
  }

  console.log(`Translating text into ${lang}`);
  const [translation] = await translate.translate(text, lang);

  console.log('Translated text:', translation);

  const messageData = {
    text: translation,
    filename: filename,
    lang: lang,
  };

  await publishResult(process.env.RESULT_TOPIC, messageData);
  console.log(`Text translated to ${lang}`);
});

Python

@functions_framework.cloud_event
def translate_text(cloud_event: CloudEvent) -> None:
    """Cloud Function triggered by PubSub when a message is received from
    a subscription.

    Translates the text in the message from the specified source language
    to the requested target language, then sends a message requesting another
    service save the result.
    """

    # Check that the received event is of the expected type, return error if not
    expected_type = "google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished"
    received_type = cloud_event["type"]
    if received_type != expected_type:
        raise ValueError(f"Expected {expected_type} but received {received_type}")

    # Extract the message body, expected to be a JSON representation of a
    # dictionary, and extract the fields from that dictionary.
    data = cloud_event.data["message"]["data"]
    try:
        message_data = base64.b64decode(data)
        message = json.loads(message_data)

        text = message["text"]
        filename = message["filename"]
        target_lang = message["lang"]
        src_lang = message["src_lang"]
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"Missing or malformed PubSub message {data}: {e}.")

    # Translate the text and publish a message with the translation
    print(f"Translating text into {target_lang}.")

    translated_text = translate_client.translate(
        text, target_language=target_lang, source_language=src_lang
    )

    topic_name = os.environ["RESULT_TOPIC"]
    message = {
        "text": translated_text["translatedText"],
        "filename": filename,
        "lang": target_lang,
    }
    message_data = json.dumps(message).encode("utf-8")
    topic_path = publisher.topic_path(project_id, topic_name)
    future = publisher.publish(topic_path, data=message_data)
    future.result()  # Wait for operation to complete

Go


package ocr

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"

	"cloud.google.com/go/pubsub"
	"cloud.google.com/go/translate"
	"github.com/GoogleCloudPlatform/functions-framework-go/functions"
	"github.com/cloudevents/sdk-go/v2/event"
)

func init() {
	functions.CloudEvent("translate-text", TranslateText)
}

// TranslateText is executed when a message is published to the Cloud Pub/Sub
// topic specified by the TRANSLATE_TOPIC environment variable, and translates
// the text using the Google Translate API.
func TranslateText(ctx context.Context, cloudevent event.Event) error {
	var event MessagePublishedData
	if err := setup(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("setup: %w", err)
	}
	if err := cloudevent.DataAs(&event); err != nil {
		return fmt.Errorf("Failed to parse CloudEvent data: %w", err)
	}
	if event.Message.Data == nil {
		log.Printf("event: %s", event)
		return fmt.Errorf("empty data")
	}
	var message ocrMessage
	if err := json.Unmarshal(event.Message.Data, &message); err != nil {
		return fmt.Errorf("json.Unmarshal: %w", err)
	}

	log.Printf("Translating text into %s.", message.Lang.String())
	opts := translate.Options{
		Source: message.SrcLang,
	}
	translateResponse, err := translateClient.Translate(ctx, []string{message.Text}, message.Lang, &opts)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Translate: %w", err)
	}
	if len(translateResponse) == 0 {
		return fmt.Errorf("Empty Translate response")
	}
	translatedText := translateResponse[0]

	messageData, err := json.Marshal(ocrMessage{
		Text:     translatedText.Text,
		FileName: message.FileName,
		Lang:     message.Lang,
		SrcLang:  message.SrcLang,
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.Marshal: %w", err)
	}

	topic := pubsubClient.Topic(resultTopic)
	ok, err := topic.Exists(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Exists: %w", err)
	}
	if !ok {
		topic, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, resultTopic)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateTopic: %w", err)
		}
	}
	msg := &pubsub.Message{
		Data: messageData,
	}
	if _, err = topic.Publish(ctx, msg).Get(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("Get: %w", err)
	}
	log.Printf("Sent translation: %q", translatedText.Text)
	return nil
}

Java


import com.google.cloud.functions.CloudEventsFunction;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Publisher;
import com.google.cloud.translate.v3.LocationName;
import com.google.cloud.translate.v3.TranslateTextRequest;
import com.google.cloud.translate.v3.TranslateTextResponse;
import com.google.cloud.translate.v3.TranslationServiceClient;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.GsonBuilder;
import com.google.gson.JsonDeserializationContext;
import com.google.gson.JsonDeserializer;
import com.google.gson.JsonElement;
import com.google.gson.JsonParseException;
import com.google.protobuf.ByteString;
import com.google.pubsub.v1.ProjectTopicName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import functions.eventpojos.MessagePublishedData;
import io.cloudevents.CloudEvent;
import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Type;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.time.OffsetDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;

public class OcrTranslateText implements CloudEventsFunction {
  private static final Logger logger = Logger.getLogger(OcrTranslateText.class.getName());

  // TODO<developer> set these environment variables
  private static final String PROJECT_ID = getenv("GCP_PROJECT");
  private static final String RESULTS_TOPIC_NAME = getenv("RESULT_TOPIC");
  private static final String LOCATION_NAME = LocationName.of(PROJECT_ID, "global").toString();

  private Publisher publisher;

  public OcrTranslateText() throws IOException {
    publisher = Publisher.newBuilder(ProjectTopicName.of(PROJECT_ID, RESULTS_TOPIC_NAME)).build();
  }

  // Create custom deserializer to handle timestamps in event data
  class DateDeserializer implements JsonDeserializer<OffsetDateTime> {
    @Override
    public OffsetDateTime deserialize(
        JsonElement json, Type typeOfT, JsonDeserializationContext context)
        throws JsonParseException {
      return OffsetDateTime.parse(json.getAsString());
    }
  }

  Gson gson =
      new GsonBuilder().registerTypeAdapter(OffsetDateTime.class, new DateDeserializer()).create();

  @Override
  public void accept(CloudEvent event) throws InterruptedException, IOException {
    MessagePublishedData data =
        gson.fromJson(
            new String(event.getData().toBytes(), StandardCharsets.UTF_8),
            MessagePublishedData.class);
    OcrTranslateApiMessage ocrMessage =
        OcrTranslateApiMessage.fromPubsubData(
            data.getMessage().getData().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

    String targetLang = ocrMessage.getLang();
    logger.info("Translating text into " + targetLang);

    // Translate text to target language
    String text = ocrMessage.getText();
    TranslateTextRequest request =
        TranslateTextRequest.newBuilder()
            .setParent(LOCATION_NAME)
            .setMimeType("text/plain")
            .setTargetLanguageCode(targetLang)
            .addContents(text)
            .build();

    TranslateTextResponse response;
    try (TranslationServiceClient client = TranslationServiceClient.create()) {
      response = client.translateText(request);
    } catch (IOException e) {
      // Log error (since IOException cannot be thrown by a function)
      logger.log(Level.SEVERE, "Error translating text: " + e.getMessage(), e);
      return;
    }
    if (response.getTranslationsCount() == 0) {
      return;
    }

    String translatedText = response.getTranslations(0).getTranslatedText();
    logger.info("Translated text: " + translatedText);

    // Send translated text to (subsequent) Pub/Sub topic
    String filename = ocrMessage.getFilename();
    OcrTranslateApiMessage translateMessage =
        new OcrTranslateApiMessage(translatedText, filename, targetLang);
    try {
      ByteString byteStr = ByteString.copyFrom(translateMessage.toPubsubData());
      PubsubMessage pubsubApiMessage = PubsubMessage.newBuilder().setData(byteStr).build();
      publisher.publish(pubsubApiMessage).get();
      logger.info("Text translated to " + targetLang);
    } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
      // Log error (since these exception types cannot be thrown by a function)
      logger.log(Level.SEVERE, "Error publishing translation save request: " + e.getMessage(), e);
    }
  }

  // Avoid ungraceful deployment failures due to unset environment variables.
  // If you get this warning you should redeploy with the variable set.
  private static String getenv(String name) {
    String value = System.getenv(name);
    if (value == null) {
      logger.warning("Environment variable " + name + " was not set");
      value = "MISSING";
    }
    return value;
  }
}

翻訳を保存する

最後に、次の関数は翻訳されたテキストを受信し、Cloud Storage に保存します。

Node.js

/**
 * This function is exported by index.js, and is executed when
 * a message is published to the Cloud Pub/Sub topic specified
 * by the RESULT_TOPIC environment variable. The function saves
 * the data packet to a file in GCS.
 *
 * @param {object} cloudEvent The CloudEvent containing the Pub/Sub Message object.
 * https://cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects
 */
functions.cloudEvent('saveResult', async cloudEvent => {
  const pubsubData = cloudEvent.data;
  const jsonStr = Buffer.from(pubsubData.message, 'base64').toString();
  const {text, filename, lang} = JSON.parse(jsonStr);

  if (!text) {
    throw new Error(
      'Text not provided. Make sure you have a "text" property in your request'
    );
  }
  if (!filename) {
    throw new Error(
      'Filename not provided. Make sure you have a "filename" property in your request'
    );
  }
  if (!lang) {
    throw new Error(
      'Language not provided. Make sure you have a "lang" property in your request'
    );
  }

  console.log(`Received request to save file ${filename}`);

  const bucketName = process.env.RESULT_BUCKET;
  const newFilename = renameImageForSave(filename, lang);
  const file = storage.bucket(bucketName).file(newFilename);

  console.log(`Saving result to ${newFilename} in bucket ${bucketName}`);

  await file.save(text);
  console.log('File saved.');
});

Python

@functions_framework.cloud_event
def save_result(cloud_event: CloudEvent) -> None:
    """Cloud Function triggered by PubSub when a message is received from
    a subscription.

    Saves translated text to a Cloud Storage object as requested.
    """
    # Check that the received event is of the expected type, return error if not
    expected_type = "google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished"
    received_type = cloud_event["type"]
    if received_type != expected_type:
        raise ValueError(f"Expected {expected_type} but received {received_type}")

    # Extract the message body, expected to be a JSON representation of a
    # dictionary, and extract the fields from that dictionary.
    data = cloud_event.data["message"]["data"]
    try:
        message_data = base64.b64decode(data)
        message = json.loads(message_data)

        text = message["text"]
        filename = message["filename"]
        lang = message["lang"]
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"Missing or malformed PubSub message {data}: {e}.")

    print(f"Received request to save file {filename}.")

    # Save the translation in RESULT_BUCKET
    bucket_name = os.environ["RESULT_BUCKET"]
    result_filename = f"{filename}_{lang}.txt"
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(result_filename)

    print(f"Saving result to {result_filename} in bucket {bucket_name}.")

    blob.upload_from_string(text)

    print("File saved.")

Go


package ocr

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/GoogleCloudPlatform/functions-framework-go/functions"
	"github.com/cloudevents/sdk-go/v2/event"
)

func init() {
	functions.CloudEvent("save-result", SaveResult)
}

// SaveResult is executed when a message is published to the Cloud Pub/Sub topic
// specified by the RESULT_TOPIC environment vairable, and saves the data packet
// to a file in GCS.
func SaveResult(ctx context.Context, cloudevent event.Event) error {
	var event MessagePublishedData
	if err := setup(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("ProcessImage: %w", err)
	}
	if err := cloudevent.DataAs(&event); err != nil {
		return fmt.Errorf("Failed to parse CloudEvent data: %w", err)
	}
	var message ocrMessage
	if event.Message.Data == nil {
		return fmt.Errorf("Empty data")
	}
	if err := json.Unmarshal(event.Message.Data, &message); err != nil {
		return fmt.Errorf("json.Unmarshal: %w", err)
	}
	log.Printf("Received request to save file %q.", message.FileName)

	resultFilename := fmt.Sprintf("%s_%s.txt", message.FileName, message.Lang)
	bucket := storageClient.Bucket(resultBucket)

	log.Printf("Saving result to %q in bucket %q.", resultFilename, resultBucket)

	w := bucket.Object(resultFilename).NewWriter(ctx)
	defer w.Close()
	fmt.Fprint(w, message.Text)

	log.Printf("File saved.")
	return nil
}

Java


import com.google.cloud.functions.CloudEventsFunction;
import com.google.cloud.storage.BlobId;
import com.google.cloud.storage.BlobInfo;
import com.google.cloud.storage.Storage;
import com.google.cloud.storage.StorageOptions;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.GsonBuilder;
import com.google.gson.JsonDeserializationContext;
import com.google.gson.JsonDeserializer;
import com.google.gson.JsonElement;
import com.google.gson.JsonParseException;
import functions.eventpojos.MessagePublishedData;
import io.cloudevents.CloudEvent;
import java.lang.reflect.Type;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.time.OffsetDateTime;
import java.util.logging.Logger;

public class OcrSaveResult implements CloudEventsFunction {
  // TODO<developer> set this environment variable
  private static final String RESULT_BUCKET = System.getenv("RESULT_BUCKET");

  private static final Storage STORAGE = StorageOptions.getDefaultInstance().getService();
  private static final Logger logger = Logger.getLogger(OcrSaveResult.class.getName());

  // Configure Gson with custom deserializer to handle timestamps in event data
  class DateDeserializer implements JsonDeserializer<OffsetDateTime> {
    @Override
    public OffsetDateTime deserialize(
        JsonElement json, Type typeOfT, JsonDeserializationContext context)
        throws JsonParseException {
      return OffsetDateTime.parse(json.getAsString());
    }
  }

  Gson gson =
      new GsonBuilder().registerTypeAdapter(OffsetDateTime.class, new DateDeserializer()).create();

  @Override
  public void accept(CloudEvent event) {
    // Unmarshal data from CloudEvent
    MessagePublishedData data =
        gson.fromJson(
            new String(event.getData().toBytes(), StandardCharsets.UTF_8),
            MessagePublishedData.class);
    OcrTranslateApiMessage ocrMessage =
        OcrTranslateApiMessage.fromPubsubData(
            data.getMessage().getData().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

    logger.info("Received request to save file " + ocrMessage.getFilename());

    String newFileName =
        String.format("%s_to_%s.txt", ocrMessage.getFilename(), ocrMessage.getLang());

    // Save file to RESULT_BUCKET with name newFileName
    logger.info(String.format("Saving result to %s in bucket %s", newFileName, RESULT_BUCKET));
    BlobInfo blobInfo = BlobInfo.newBuilder(BlobId.of(RESULT_BUCKET, newFileName)).build();
    STORAGE.create(blobInfo, ocrMessage.getText().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
    logger.info("File saved");
  }
}

関数をデプロイする

Cloud Storage トリガーを使用して画像処理関数をデプロイするには、サンプルコード（Java の場合は pom.xml ファイル）を含むディレクトリで次のコマンドを実行します。
Node.js
```
gcloud functions deploy ocr-extract \
--gen2 \
--runtime=nodejs20 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=processImage \
--trigger-bucket YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME \
--set-env-vars "^:^GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID:TRANSLATE_TOPIC=YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME:RESULT_TOPIC=YOUR_RESULT_TOPIC_NAME:TO_LANG=es,en,fr,ja"
```
サポートされている Node.js バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
Python
```
gcloud functions deploy ocr-extract \
--gen2 \
--runtime=python312 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=process_image \
--trigger-bucket YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME \
--set-env-vars "^:^GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID:TRANSLATE_TOPIC=YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME:RESULT_TOPIC=YOUR_RESULT_TOPIC_NAME:TO_LANG=es,en,fr,ja"
```
サポートされている Python バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
注意:Python 3.7 を使用している場合、上述のコマンドからこれらの予約済み環境変数を 1 つ以上省略する必要がある場合があります。
Go
```
gcloud functions deploy ocr-extract \
--gen2 \
--runtime=go121 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=process-image \
--trigger-bucket YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME \
--set-env-vars "^:^GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID:TRANSLATE_TOPIC=YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME:RESULT_TOPIC=YOUR_RESULT_TOPIC_NAME:TO_LANG=es,en,fr,ja"
```
サポートされている Go バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
Java
```
gcloud functions deploy ocr-extract \
--gen2 \
--runtime=java17 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=functions.OcrProcessImage \
--memory=512MB \
--trigger-bucket YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME \
--set-env-vars "^:^GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID:TRANSLATE_TOPIC=YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME:RESULT_TOPIC=YOUR_RESULT_TOPIC_NAME:TO_LANG=es,en,fr,ja"
```
サポートされている Java バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
この例には複数の関数があり、それぞれに pom.xml ファイルを含む独自のサブディレクトリがあります。この関数をデプロイする際は、このファイルを含む適切なサブディレクトリに cd を行ってください。
次のように置き換えます。
- REGION: 関数をデプロイする Google Cloud リージョンの名前（例: us-west1）。
- YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME: 画像をアップロードする Cloud Storage バケットの名前。第 2 世代の関数をデプロイする場合は、先頭に gs:// を付けずにバケット名のみを指定します（例: --trigger-event-filters="bucket=my-bucket"）。
Cloud Pub/Sub トリガーを使用してテキスト翻訳関数をデプロイするには、サンプルコード（Java の場合は pom.xml ファイル）を含むディレクトリで次のコマンドを実行します。
Node.js
```
gcloud functions deploy ocr-translate \
--gen2 \
--runtime=nodejs20 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=translateText \
--trigger-topic YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME \
--set-env-vars "GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID,RESULT_TOPIC=YOUR_RESULT_TOPIC_NAME"
```
サポートされている Node.js バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
Python
```
gcloud functions deploy ocr-translate \
--gen2 \
--runtime=python312 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=translate_text \
--trigger-topic YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME \
--set-env-vars "GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID,RESULT_TOPIC=YOUR_RESULT_TOPIC_NAME"
```
サポートされている Python バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
注意:Python 3.7 を使用している場合、上述のコマンドからこれらの予約済み環境変数を 1 つ以上省略する必要がある場合があります。
Go
```
gcloud functions deploy ocr-translate \
--gen2 \
--runtime=go121 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=translate-text \
--trigger-topic YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME \
--set-env-vars "GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID,RESULT_TOPIC=YOUR_RESULT_TOPIC_NAME"
```
サポートされている Go バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
Java
```
gcloud functions deploy ocr-translate \
--gen2 \
--runtime=java17 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=functions.OcrTranslateText \
--memory=512MB \
--trigger-topic YOUR_TRANSLATE_TOPIC_NAME \
--set-env-vars "GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID,RESULT_TOPIC=YOUR_RESULT_TOPIC_NAME"
```
サポートされている Java バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
この例には複数の関数があり、それぞれに pom.xml ファイルを含む独自のサブディレクトリがあります。この関数をデプロイする際は、このファイルを含む適切なサブディレクトリに cd を行ってください。
Cloud Pub/Sub トリガーを使用して結果を Cloud Storage に保存する関数をデプロイするには、サンプルコード（Java の場合は pom.xml ファイル）を含むディレクトリで次のコマンドを実行します。
Node.js
```
gcloud functions deploy ocr-save \
--gen2 \
--runtime=nodejs20 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=saveResult \
--trigger-topic YOUR_RESULT_TOPIC_NAME \
--set-env-vars "GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID,RESULT_BUCKET=YOUR_RESULT_BUCKET_NAME"
```
サポートされている Node.js バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
Python
```
gcloud functions deploy ocr-save \
--gen2 \
--runtime=python312 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=save_result \
--trigger-topic YOUR_RESULT_TOPIC_NAME \
--set-env-vars "GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID,RESULT_BUCKET=YOUR_RESULT_BUCKET_NAME"
```
サポートされている Python バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
注意:Python 3.7 を使用している場合、上述のコマンドからこれらの予約済み環境変数を 1 つ以上省略する必要がある場合があります。
Go
```
gcloud functions deploy ocr-save \
--gen2 \
--runtime=go121 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=save-result \
--trigger-topic YOUR_RESULT_TOPIC_NAME \
--set-env-vars "GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID,RESULT_BUCKET=YOUR_RESULT_BUCKET_NAME"
```
サポートされている Go バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
Java
```
gcloud functions deploy ocr-save \
--gen2 \
--runtime=java17 \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=functions.OcrSaveResult \
--memory=512MB \
--trigger-topic YOUR_RESULT_TOPIC_NAME \
--set-env-vars "GCP_PROJECT=YOUR_GCP_PROJECT_ID,RESULT_BUCKET=YOUR_RESULT_BUCKET_NAME"
```
サポートされている Java バージョンのランタイム ID を指定して関数を実行するには、--runtime フラグを使用します。
この例には複数の関数があり、それぞれに pom.xml ファイルを含む独自のサブディレクトリがあります。この関数をデプロイする際は、このファイルを含む適切なサブディレクトリに cd を行ってください。

画像をアップロードする

画像を Cloud Storage バケットにアップロードします。
```
gsutil cp PATH_TO_IMAGE gs://YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME
```
ここで
- PATH_TO_IMAGE はお使いのローカルシステムにある画像ファイル（テキストを含む）へのパスです。
- YOUR_IMAGE_BUCKET_NAME は画像のアップロード先となるバケットの名前です。
サンプルオブジェクトから画像をダウンロードできます。
実行した内容が完了していることをログで確認します。
```
gcloud functions logs read --limit 100
```
保存した翻訳は、YOUR_RESULT_BUCKET_NAME に使用した Cloud Storage バケットで確認できます。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

Cloud Functions の関数を削除する

Cloud Functions を削除しても、Cloud Storage に保存されたリソースは削除されません。

このチュートリアルで作成した Cloud Functions の関数を削除するには、次のコマンドを実行します。

gcloud functions delete ocr-extract
gcloud functions delete ocr-translate
gcloud functions delete ocr-save

Google Cloud Console から Cloud Functions を削除することもできます。