顔検出用のアプリの実行

画像内で検出された顔の周囲にボックスを描画するアプリを実行します。

このコードサンプルを含む詳細なドキュメントについては、以下をご覧ください。

顔検出のチュートリアル

コードサンプル

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。

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。

/** Annotates an image using the Vision API. */
public static void main(String[] args) throws IOException, GeneralSecurityException {
  if (args.length != 2) {
    System.err.println("Usage:");
    System.err.printf(
        "\tjava %s inputImagePath outputImagePath\n", FaceDetectApp.class.getCanonicalName());
    System.exit(1);
  }
  Path inputPath = Paths.get(args[0]);
  Path outputPath = Paths.get(args[1]);
  if (!outputPath.toString().toLowerCase().endsWith(".jpg")) {
    System.err.println("outputImagePath must have the file extension 'jpg'.");
    System.exit(1);
  }

  FaceDetectApp app = new FaceDetectApp(getVisionService());
  List<FaceAnnotation> faces = app.detectFaces(inputPath, MAX_RESULTS);
  System.out.printf("Found %d face%s\n", faces.size(), faces.size() == 1 ? "" : "s");
  System.out.printf("Writing to file %s\n", outputPath);
  app.writeWithFaces(inputPath, outputPath, faces);
}

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。

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async function main(inputFile, outputFile) {
  const PImage = require('pureimage');
  outputFile = outputFile || 'out.png';
  const faces = await detectFaces(inputFile);
  console.log('Highlighting...');
  await highlightFaces(inputFile, faces, outputFile, PImage);
  console.log('Finished!');
}

PHP

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 PHP の設定手順を完了してください。詳細については、Vision PHP 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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call_user_func($imageWriteFunc[$ext], $outputImage, $outFile);
printf('Output image written to %s' . PHP_EOL, $outFile);

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。

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def main(input_filename, output_filename, max_results):
    with open(input_filename, "rb") as image:
        faces = detect_face(image, max_results)
        print("Found {} face{}".format(len(faces), "" if len(faces) == 1 else "s"))

        print(f"Writing to file {output_filename}")
        # Reset the file pointer, so we can read the file again
        image.seek(0)
        highlight_faces(image, faces, output_filename)

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