★記事の信頼性
日頃、GCPを活用しシステムを組んでいる現役エンジニアが本記事を書いています。
今回はGCP(Google Cloud Platform)の一つのサービスであるGoogle Cloud Vision APIを使ってサクッと10分ほどで画像認識をしてみましょう!!
大好きなダウンタウンの画像に対して、画像認識を使ってみようと思います。
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目次
Google Cloud Vision APIで10分で画像認識してみよう!!
GCPを理解するのに参考になった本を載せておきますね。参考書探していた人は是非!!
各種サービスの説明が体系的に書いてありますよ^ ^
Vision APIとは?
Googleが提供する画像認識APIです。
そもそもAPIとはアプリケーションインターフェースのことで、「処理して〜」と送ってあげると「はいよ〜」って処理したものを返してくれるものです。
つまり、Vision APIとは「画像認識して〜」と画像を送ってあげると、「画像認識したよ〜、はいラベル」などと返してくれる素晴らしいものです!!
ラベルはあとで説明しますね!!!
画像認識してみよう
プロジェクトの作成
ではプロジェクトの作成をしましょう!!(もうしてる人は飛ばしてね!!)
下の画像のプロジェクトの選択というボタンをクリックして、自分で好きなプロジェクト名をつけてあげましょう〜!!
サービスアカウントの取得
これはGoogle Cloud Platformのサービスを使用する為に取得しなければならない認証キーです。
以下のようにサービスアカウントをjson形式のファイルで作成します!!
1. 左上のボタンから「IAMと管理」>>「サービスアカウント」を選択
2. サービスアカウントの作成を選択してjsonファイルをダウンロード
Cloud Shellの起動
右上にShellを起動するボタンがあります。
下の画像の左から二番目のボタンです。
Shellを起動してサービスアカウントのjsonファイルを「ファイルのアップロード」でアップロードしてください(下の画像参照)
pythonコードと画像をアップロード
続いて必要なpythonファイルを作成しましょう!!
下のコードをコピーしてpythonファイルを作成してください。
このコードはlabel_detectionという画像に対してラベル(タグのようなもの)をつけてくれるものです。
下のコードのlabel_detectionをweb_detectionに変更すると、画像に対してWebから取得できる情報を返してくれたり、text_detectionとすると文字を認識して文字起こししてくれます!!!
また、入力したい画像をアップロードして、「hoge.jpg」の部分に画像の名前を入れてくださいね
from pathlib import Path
from google.cloud import vision
p = Path(__file__).parent / 'hoge.jpg'
client = vision.ImageAnnotatorClient()
with p.open('rb') as image_file:
content = image_file.read()
image = vision.types.Image(content=content)
response = client.label_detection(image=image)
print(response)
画像認識を実行してみよう!
まず、サービスアカウントを有効にしましょう
Shellに下のコマンドを打ち込みましょう!!
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="取得したjson名.json"
これでVisioAPIが利用できます。
今いるディレクトリにサービスアカウントのjson、python、jpgがあればOKです。
では、pythonを実行しましょう
python detection.py
すると下のようなラベルが帰ってきているはずです!!
ダウンタウンが認識されていないだと。。。。
服装に関するラベルが多いですね笑
追加検証
label_detectionの関数をweb_detectionに変更して実行してみました!
すると
Masatoshi Hamada(浜田雅功)やMatsumoto Hitoshi(松本人志)やダウンタウンDXまで出てきています!!
web_detectionであるウェブ検出の画像認識はとても活用方法がありそうですね!!
まとめ
画像認識いかがだったでしょうか??
とても簡単にGoogleのサービスを利用可能で、AIのすごさを実感できたのではないでしょうか!!
GCPについてまた紹介記事を書いていこうと思います!!
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