クイックスタート: クライアントライブラリの使用

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。

始める前に

Google アカウントにログインします。
Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

[プロジェクトの選択] ページに移動

Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認する方法を学習する。

Vision API を有効にします。
API を有効にする

サービスアカウントを作成します。
1. Cloud Console で [サービスアカウントの作成] ページに移動します。
  [サービスアカウントの作成] に移動
2. プロジェクトを選択します。
3. [サービスアカウント名] フィールドに名前を入力します。 Cloud Console は、この名前に基づいて [サービスアカウント ID] フィールドに入力します。
  
  [サービスアカウントの説明] フィールドに説明を入力します。例: Service account for quickstart。
4. [作成] をクリックします。
5. [ロールを選択] フィールドをクリックします。
  
  [クイックアクセス] で [基本] をクリックし、[オーナー] をクリックします。
  
  注: [ロール] フィールドは、サービスアカウントがプロジェクト内のどのリソースにアクセスできるかに影響します。これらのロールは後で取り消すことも、追加のロールを付与することもできます。本番環境では、オーナー、編集者、閲覧者のロールを付与しないでください。詳細については、リソースへのアクセス権の付与、変更、取り消しをご覧ください。
6. [次へ] をクリックします。
7. [完了] をクリックして、サービスアカウントの作成を完了します。
  
  ブラウザウィンドウを閉じないでください。次のステップでこれを使用します。
サービスアカウントキーを作成します。
1. Cloud Console で、作成したサービスアカウントのメールアドレスをクリックします。
2. [キー] をクリックします。
3. [キーを追加] をクリックし、[新しいキーを作成] をクリックします。
4. [CREATE] をクリックします。JSON キーファイルがパソコンにダウンロードされます。
5. [閉じる] をクリックします。

環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を、サービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに設定します。この変数は現在のシェルセッションにのみ適用されるため、新しいセッションを開く場合は、変数を再度設定します。
例: Linux または macOS

[PATH] をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"
```
例:
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"
```
例: Windows

[PATH] をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

PowerShell を使用する場合:
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"
```
例:
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\my-key.json"
```
コマンドプロンプトを使用する場合:
```
set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]
```

クライアントライブラリをインストールする

Go

go get -u 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、次のものを 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>19.2.1</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Gradle を使用している場合は、次のものを依存関係に追加します。

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:19.2.1')

compile 'com.google.cloud:google-cloud-vision'

sbt を使用している場合は、次のものを依存関係に追加します。

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-vision" % "1.102.0"

IntelliJ または Eclipse を使用している場合は、次の IDE プラグインを使用して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。

コードサンプルは、リンクされた GitHub リポジトリ（wakeupcat.jpg）で利用できる画像リソースを使用しています。リポジトリのクローンを作成するか、手動で保存するか、次のコマンドを実行してイメージを取得します。

wget https://raw.githubusercontent.com/googleapis/python-vision/master/samples/snippets/quickstart/resources/wakeupcat.jpg

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 の設定手順を行ってください。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。

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// 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 の設定手順を行ってください。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。

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// 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 の設定手順を行ってください。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。

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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 の設定手順を行ってください。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。

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import io
import os

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

# Instantiates a client
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# The name of the image file to annotate
file_name = os.path.abspath('resources/wakeupcat.jpg')

# Loads the image into memory
with io.open(file_name, 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()

image = vision.Image(content=content)

# 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)

これで、Vision に最初のリクエストが送信されました。

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。

不要になったプロジェクトを Cloud Console で削除します。

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します。

クイックスタート: クライアント ライブラリの使用

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

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Java

Node.js

Python

ラベル検出

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Node.js

Python

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