クライアントライブラリを使用して画像内のラベルを検出する

このページでは、使い慣れたプログラミング言語で Vision API を使用する方法を説明します。

このタスクを Cloud Shell エディタで直接行う際のガイダンスについては、「ガイドを表示」をクリックしてください。

始める前に

Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

Google Cloud プロジェクトを作成します。
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Vision API を有効にします。

gcloud services enable vision.googleapis.com

Google アカウントにロールを付与します。次の IAM ロールごとに次のコマンドを 1 回実行します。 roles/storage.objectViewer

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE

PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。
EMAIL_ADDRESS は実際のメールアドレスに置き換えます。
ROLE は、個々のロールに置き換えます。

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

Google Cloud プロジェクトを作成します。
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Vision API を有効にします。

gcloud services enable vision.googleapis.com

Google アカウントにロールを付与します。次の IAM ロールごとに次のコマンドを 1 回実行します。 roles/storage.objectViewer

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE

PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。
EMAIL_ADDRESS は実際のメールアドレスに置き換えます。
ROLE は、個々のロールに置き換えます。

クライアントライブラリをインストールする

Go

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

Java

Java 開発環境の設定の詳細については、Java 開発環境設定ガイドをご覧ください。

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>26.37.0</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:3.39.0'

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" % "3.39.0"

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。

Node.js

Node.js 開発環境の設定の詳細については、Node.js 開発環境設定ガイドをご覧ください。

npm install --save @google-cloud/vision

Python

Python 開発環境の設定の詳細については、Python 開発環境設定ガイドをご覧ください。

pip install --upgrade google-cloud-vision

ラベル検出

これで、Vision API を使用して画像の情報をリクエストできるようになりました（ラベル検出など）。次のコードを実行して、画像ラベル検出リクエストを実行してみてください。

Go

このサンプルを試す前に、Vision クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Go の設定手順を完了してください。詳細については、Vision Go API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Vision に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。


// 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

このサンプルを試す前に、Vision クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Java の設定手順を完了してください。詳細については、Vision Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

// 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

このサンプルを試す前に、Vision クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Node.js の設定手順を完了してください。詳細については、Vision Node.js API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、Vision クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。詳細については、Vision Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。


# 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

これで完了です。Vision への最初のリクエストを送信できました。

いかがでしたか

クリーンアップ

このクイックスタートで使用したリソースについて、Google アカウントに課金されないようにするには、次の手順を行います。

プロジェクトを必要としない場合は、Google Cloud コンソールを使用して削除してください。

次のステップ

Vision API クライアントライブラリの詳細を確認する。

クライアント ライブラリを使用して画像内のラベルを検出する

始める前に

クライアント ライブラリをインストールする

Go

Java

Node.js

Python

ラベル検出

Go

Java

Node.js

Python

いかがでしたか

クリーンアップ

次のステップ

クライアントライブラリを使用して画像内のラベルを検出する

クライアントライブラリをインストールする