Python クライアントライブラリ v0.25.1 への移行

Python v0.25.1 用のクライアントライブラリでは、以前のクライアントライブラリの設計方法にいくつかの重要な変更が加えられています。この変更を、次にまとめます。

モジュールを統合して型の数を少なくした
型指定なしのパラメータを、厳密に型指定されたクラスと列挙型に置き換えた

このトピックでは、v0.25.1 Python クライアントライブラリを使用するために、Cloud Vision API クライアントライブラリの Python コードに加える必要のある変更について詳しく説明します。

旧バージョンのクライアントライブラリの実行

Python クライアントライブラリを v0.25.1 にアップグレードする必要はありません。Python クライアントライブラリの旧バージョンを引き続き使用し、コードを移行しない場合は、アプリで使用する Python クライアントライブラリのバージョンを指定する必要があります。ライブラリの特定バージョンを指定するには、requirements.txt ファイルを次のように編集します。

google-cloud-vision==0.25

削除されたモジュール

以下のモジュールは、Python Client Library v0.25.1 パッケージで削除されました。

google.cloud.vision.annotations
google.cloud.vision.batch
google.cloud.vision.client
google.cloud.vision.color
google.cloud.vision.crop_hint
google.cloud.vision.entity
google.cloud.vision.face
google.cloud.vision.feature
google.cloud.vision.geometry
google.cloud.vision.image
google.cloud.vision.likelihood
google.cloud.vision.safe_search
google.cloud.vision.text
google.cloud.vision.web

必要なコードの変更

インポート

Python クライアントライブラリ v0.25.1 の新しい型にアクセスするには、新しい google.cloud.vision.types モジュールをインクルードします。

types モジュールには、リクエストを作成するために必要な新しいクラス（types.Image など）が含まれています。

from google.cloud import vision

加えて、新しい google.cloud.vision.enums モジュールには、API レスポンスの解析と理解に役立つ列挙型（enums.Likelihood.UNLIKELY や enums.FaceAnnotation.Landmark.Type.LEFT_EYE など）が含まれています。

クライアントの作成

Client クラスは、ImageAnnotatorClient クラスに置き換えられました。Client クラスへの参照を ImageAnnotatorClient に置き換えてください。

旧バージョンのクライアントライブラリ:

old_client = vision.Client()

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

client = vision.ImageAnnotatorClient()

画像コンテンツを表すオブジェクトの作成

ローカルファイル、Google Cloud Storage URI、またはウェブ URI から画像コンテンツを指定するには、新しい Image クラスを使用します。

ローカルファイルからの画像コンテンツを表すオブジェクトの作成

以下の例は、ローカルファイルからの画像コンテンツを表す新しい方法を示しています。

旧バージョンのクライアントライブラリ:

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

image = old_client.image(content=content)

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.Image(content=content)

URI からの画像コンテンツを表すオブジェクトの作成

次の例は、Google Cloud Storage URI やウェブ URI の画像コンテンツを表す新しい方法を示しています。uri は、Google Cloud Storage またはウェブ上にある画像ファイルの URI です。

旧バージョンのクライアントライブラリ:

image = old_client.image(source_uri=uri)

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

リクエストの作成とレスポンスの処理

Python クライアントライブラリ v.0.25.1 において、face_detection などの API メソッドは、Image オブジェクトではなく、ImageAnnotatorClient オブジェクトに属します。

以下に説明されているように、いくつかのメソッドでは戻り値が異なります。

特に、境界ボックスの頂点は、bounds.vertices ではなく bounding_poly.vertices に格納されるようになりました。各頂点の座標は vertex.x_coordinate と vertex.y_coordinate ではなく vertex.x と vertex.y に格納されます。

境界ボックスの変更は、face_detection、logo_detection、text_detection、document_text_detection、crop_hints に影響します。

顔検出リクエストの作成とレスポンスの処理

感情の可能性レベルは、face.emotions.surprise ではなく face.surprise_likelihood に格納された列挙型として返されるようになりました。可能性レベルのラベルの名前は、google.cloud.vision.enums.Likelihood をインポートすることによって回復できます。

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

faces = image.detect_faces()

for face in faces:
    print('anger: {}'.format(face.emotions.anger))
    print('joy: {}'.format(face.emotions.joy))
    print('surprise: {}'.format(face.emotions.surprise))

    vertices = (['({},{})'.format(bound.x_coordinate, bound.y_coordinate)
                for bound in face.bounds.vertices])

    print('face bounds: {}'.format(','.join(vertices)))

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.Image(content=content)

response = client.face_detection(image=image)
faces = response.face_annotations

# Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
likelihood_name = (
    "UNKNOWN",
    "VERY_UNLIKELY",
    "UNLIKELY",
    "POSSIBLE",
    "LIKELY",
    "VERY_LIKELY",
)
print("Faces:")

for face in faces:
    print(f"anger: {likelihood_name[face.anger_likelihood]}")
    print(f"joy: {likelihood_name[face.joy_likelihood]}")
    print(f"surprise: {likelihood_name[face.surprise_likelihood]}")

    vertices = [
        f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in face.bounding_poly.vertices
    ]

    print("face bounds: {}".format(",".join(vertices)))

if response.error.message:
    raise Exception(
        "{}\nFor more info on error messages, check: "
        "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
    )

ラベル検出リクエストの作成とレスポンスの処理

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

labels = image.detect_labels()

for label in labels:
    print(label.description)

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.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)
    )

ランドマーク検出リクエストの作成とレスポンスの処理

クライアントライブラリの旧バージョン:

ランドマークの場所の緯度と経度は、location.latitude と location.longitude ではなく、location.lat_lng.latitude と location.lat_lng.longitude に格納されるようになりました。

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

image = old_client.image(content=content)

landmarks = image.detect_landmarks()

for landmark in landmarks:
    print(landmark.description, landmark.score)
    for location in landmark.locations:
        print('Latitude'.format(location.latitude))
        print('Longitude'.format(location.longitude))

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.Image(content=content)

response = client.landmark_detection(image=image)
landmarks = response.landmark_annotations
print("Landmarks:")

for landmark in landmarks:
    print(landmark.description)
    for location in landmark.locations:
        lat_lng = location.lat_lng
        print(f"Latitude {lat_lng.latitude}")
        print(f"Longitude {lat_lng.longitude}")

if response.error.message:
    raise Exception(
        "{}\nFor more info on error messages, check: "
        "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
    )

ロゴ検出リクエストの作成とレスポンスの処理

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

logos = image.detect_logos()

for logo in logos:
    print(logo.description, logo.score)

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.Image(content=content)

response = client.logo_detection(image=image)
logos = response.logo_annotations
print("Logos:")

for logo in logos:
    print(logo.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)
    )

セーフサーチ検出リクエストの作成とレスポンスの処理

セーフサーチの可能性レベルは、列挙型として返されるようになりました。可能性レベルのラベルの名前は、google.cloud.vision.enums.Likelihood をインポートすることによって回復できます。

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

safe = image.detect_safe_search()
print('Safe search:')
print('adult: {}'.format(safe.adult))
print('medical: {}'.format(safe.medical))
print('spoofed: {}'.format(safe.spoof))
print('violence: {}'.format(safe.violence))

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.Image(content=content)

response = client.safe_search_detection(image=image)
safe = response.safe_search_annotation

# Names of likelihood from google.cloud.vision.enums
likelihood_name = (
    "UNKNOWN",
    "VERY_UNLIKELY",
    "UNLIKELY",
    "POSSIBLE",
    "LIKELY",
    "VERY_LIKELY",
)
print("Safe search:")

print(f"adult: {likelihood_name[safe.adult]}")
print(f"medical: {likelihood_name[safe.medical]}")
print(f"spoofed: {likelihood_name[safe.spoof]}")
print(f"violence: {likelihood_name[safe.violence]}")
print(f"racy: {likelihood_name[safe.racy]}")

if response.error.message:
    raise Exception(
        "{}\nFor more info on error messages, check: "
        "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
    )

テキスト検出リクエストの作成とレスポンスの処理

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

texts = image.detect_text()

for text in texts:
    print('\n"{}"'.format(text.description))

    vertices = (['({},{})'.format(bound.x_coordinate, bound.y_coordinate)
                for bound in text.bounds.vertices])

    print('bounds: {}'.format(','.join(vertices)))

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.Image(content=content)

response = client.text_detection(image=image)
texts = response.text_annotations
print("Texts:")

for text in texts:
    print(f'\n"{text.description}"')

    vertices = [
        f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in text.bounding_poly.vertices
    ]

    print("bounds: {}".format(",".join(vertices)))

if response.error.message:
    raise Exception(
        "{}\nFor more info on error messages, check: "
        "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
    )

ドキュメントテキスト検出リクエストの作成とレスポンスの処理

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

document = image.detect_full_text()

for page in document.pages:
    for block in page.blocks:
        block_words = []
        for paragraph in block.paragraphs:
            block_words.extend(paragraph.words)

        block_symbols = []
        for word in block_words:
            block_symbols.extend(word.symbols)

        block_text = ''
        for symbol in block_symbols:
            block_text = block_text + symbol.text

        print('Block Content: {}'.format(block_text))
        print('Block Bounds:\n {}'.format(block.bounding_box))

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.Image(content=content)

response = client.document_text_detection(image=image)

for page in response.full_text_annotation.pages:
    for block in page.blocks:
        print(f"\nBlock confidence: {block.confidence}\n")

        for paragraph in block.paragraphs:
            print("Paragraph confidence: {}".format(paragraph.confidence))

            for word in paragraph.words:
                word_text = "".join([symbol.text for symbol in word.symbols])
                print(
                    "Word text: {} (confidence: {})".format(
                        word_text, word.confidence
                    )
                )

                for symbol in word.symbols:
                    print(
                        "\tSymbol: {} (confidence: {})".format(
                            symbol.text, symbol.confidence
                        )
                    )

if response.error.message:
    raise Exception(
        "{}\nFor more info on error messages, check: "
        "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
    )

画像プロパティリクエストの作成とレスポンスの処理

ドミナントカラーの情報は、props.colors ではなく props.dominant_colors.colors に格納されるようになりました。

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

props = image.detect_properties()

for color in props.colors:
    print('fraction: {}'.format(color.pixel_fraction))
    print('\tr: {}'.format(color.color.red))
    print('\tg: {}'.format(color.color.green))
    print('\tb: {}'.format(color.color.blue))
    print('\ta: {}'.format(color.color.alpha))

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

image = vision.Image(content=content)

response = client.image_properties(image=image)
props = response.image_properties_annotation
print("Properties:")

for color in props.dominant_colors.colors:
    print(f"fraction: {color.pixel_fraction}")
    print(f"\tr: {color.color.red}")
    print(f"\tg: {color.color.green}")
    print(f"\tb: {color.color.blue}")
    print(f"\ta: {color.color.alpha}")

if response.error.message:
    raise Exception(
        "{}\nFor more info on error messages, check: "
        "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
    )

ウェブ検出リクエストの作成とレスポンスの処理

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

notes = image.detect_web()

if notes.pages_with_matching_images:
    print('\n{} Pages with matching images retrieved')

    for page in notes.pages_with_matching_images:
        print('Score : {}'.format(page.score))
        print('Url   : {}'.format(page.url))

if notes.full_matching_images:
    print ('\n{} Full Matches found: '.format(
           len(notes.full_matching_images)))

    for image in notes.full_matching_images:
        print('Score:  {}'.format(image.score))
        print('Url  : {}'.format(image.url))

if notes.partial_matching_images:
    print ('\n{} Partial Matches found: '.format(
           len(notes.partial_matching_images)))

    for image in notes.partial_matching_images:
        print('Score: {}'.format(image.score))
        print('Url  : {}'.format(image.url))

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

    for entity in notes.web_entities:
        print('Score      : {}'.format(entity.score))
        print('Description: {}'.format(entity.description))

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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)
    )

クロップヒントリクエストの作成とレスポンスの処理

クライアントライブラリの旧バージョン:

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

image = old_client.image(content=content)

hints = image.detect_crop_hints(aspect_ratios=[1.77])

for n, hint in enumerate(hints):
    print('\nCrop Hint: {}'.format(n))

    vertices = (['({},{})'.format(bound.x_coordinate, bound.y_coordinate)
                for bound in hint.bounds.vertices])

    print('bounds: {}'.format(','.join(vertices)))

Python クライアントライブラリ v0.25.1:

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

crop_hints_params = vision.CropHintsParams(aspect_ratios=[1.77])
image_context = vision.ImageContext(crop_hints_params=crop_hints_params)

response = client.crop_hints(image=image, image_context=image_context)
hints = response.crop_hints_annotation.crop_hints

for n, hint in enumerate(hints):
    print(f"\nCrop Hint: {n}")

    vertices = [
        f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in hint.bounding_poly.vertices
    ]

    print("bounds: {}".format(",".join(vertices)))

if response.error.message:
    raise Exception(
        "{}\nFor more info on error messages, check: "
        "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
    )

アスペクト比を CropHintsParams と ImageContext で渡す必要があるので注意してください。

Python クライアント ライブラリ v0.25.1 への移行

旧バージョンのクライアント ライブラリの実行

削除されたモジュール

必要なコードの変更

インポート

クライアントの作成

画像コンテンツを表すオブジェクトの作成

ローカル ファイルからの画像コンテンツを表すオブジェクトの作成

URI からの画像コンテンツを表すオブジェクトの作成

リクエストの作成とレスポンスの処理

顔検出リクエストの作成とレスポンスの処理

ラベル検出リクエストの作成とレスポンスの処理

ランドマーク検出リクエストの作成とレスポンスの処理

ロゴ検出リクエストの作成とレスポンスの処理

セーフサーチ検出リクエストの作成とレスポンスの処理

テキスト検出リクエストの作成とレスポンスの処理

ドキュメント テキスト検出リクエストの作成とレスポンスの処理

画像プロパティ リクエストの作成とレスポンスの処理

ウェブ検出リクエストの作成とレスポンスの処理

クロップヒント リクエストの作成とレスポンスの処理

Python クライアントライブラリ v0.25.1 への移行

旧バージョンのクライアントライブラリの実行

ローカルファイルからの画像コンテンツを表すオブジェクトの作成

ドキュメントテキスト検出リクエストの作成とレスポンスの処理

画像プロパティリクエストの作成とレスポンスの処理

クロップヒントリクエストの作成とレスポンスの処理