Cloud Vision API를 사용하여 이미지에서 라벨 인식

이 빠른 시작에서는 다음 작업 과정을 안내합니다.

이 단계를 완료하는 데 5분 정도 걸립니다. Cloud Storage에 무료로 최대 5GB의 데이터를 저장하고, Vision API에 매달 최대 1,000건의 기능 요청을 보낼 수 있습니다.

시작하기 전에

아직 프로젝트를 설정하고 Google Cloud Storage 버킷을 만들지 않은 경우 아래의 설명에 따라 지금 수행합니다.

Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

Cloud Vision API 사용 설정

Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

Cloud Vision API 사용 설정

demo-img.jpg를 다운로드합니다. 링크를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭해야 할 수 있습니다.
Cloud Storage 버킷 페이지 열기
이전 섹션에서 만든 버킷을 선택합니다.
파일 업로드를 클릭하고 demo-img.jpg 파일을 선택하여 로컬 머신에서 Cloud Storage 버킷으로 업로드합니다.

방금 업로드한 이미지 파일입니다.

이미지 출처: Rohiim Ariful(Unsplash)
파일이 업로드되어 Cloud Storage 버킷에 표시되면 이미지를 공개적으로 공유합니다.
이 메서드 사용해 보기 섹션에서 image.source.imageUri 필드의 cloud-samples-data/vision을 demo-img.jpg 파일을 업로드한 Cloud Storage 버킷 이름으로 바꿔서 대화형 API 탐색기 템플릿을 완료합니다. 요청 본문은 다음과 같이 표시됩니다.
```
{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "LABEL_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/demo-img.jpg"
        }
      }
    }
  ]
}
```
실행을 클릭하여 서비스에 요청을 보냅니다. 위에 JSON 응답이 표시됩니다.

축하합니다 처음으로 Cloud Vision API 서비스에 images.annotate 요청을 보냈습니다.

불필요한 Google Cloud Platform 요금이 부과되지 않도록 하려면 Google Cloud console을 사용하여 필요하지 않은 Cloud Storage 버킷과 해당 프로젝트를 삭제합니다.