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イメージウェアハウスを作成して更新する

Image Warehouse は、画像と画像のアノテーションを保存して管理できる場所です。

イメージウェアハウスを作成する

まず、コーパスを作成する必要があります。

REST とコマンドライン

指定されたプロジェクトの下にコーパスリソースを作成し、Corpus の表示名と説明を指定できます。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
DISPLAY_NAME: 倉庫の表示名。
WAREHOUSE_DESCRIPTION: ウェアハウスの説明（corpus）。

HTTP メソッドと URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora

リクエストの本文（JSON）:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
  "type": "IMAGE",
  "search_capability_setting": {
    "search_capabilities": {
      "type": "EMBEDDING_SEARCH"
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora"

PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/warehouseoperations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateCorpusMetadata"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Corpus",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID",
    "displayName": "DISPLAY_NAME",
    "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
    "type": "IMAGE",
    "search_capability_setting": {
      "search_capabilities": {
        "type": "EMBEDDING_SEARCH"
      }
    }
  }
}

データスキーマの作成

アノテーションをインポートする場合は、Import API を呼び出す前に、対応するデータスキーマを作成する必要があります。

REST とコマンドライン

このサンプルは、既存のコーパスにデータスキーマを作成する方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
CORPUS_ID: ターゲットコーパスの ID。
DATASCHEMA_KEY: このキーは、ユーザー指定のアノテーションのキーと一致し、corpus 内で一意である必要があります。例: data-key
ANNOTATION_DATA_TYPE: アノテーションのデータ型。使用可能な値は次のとおりです。
- DATA_TYPE_UNSPECIFIED
- INTEGER
- FLOAT
- STRING
- DATETIME
- GEO_COORDINATE
- PROTO_ANY
- BOOLEAN
詳細については、API リファレンスドキュメントをご覧ください。
ANNOTATION_GRANULARITY: この dataSchema の下のアノテーションの粒度。使用可能な値は次のとおりです。
- GRANULARITY_UNSPECIFIED - 粒度は指定されていません。
- GRANULARITY_ASSET_LEVEL - アセットレベルの粒度（アノテーションには、メディアアセットの時間的パーティション情報を含めることはできません）。
- GRANULARITY_PARTITION_LEVEL - パーティションレベルの粒度（アノテーションには、メディアアセットのテンポラルパーティション情報が含まれている必要があります）。
SEARCH_STRATEGY: 使用可能な列挙値のいずれか。アノテーションキーに適用する検索戦略のタイプ。使用可能な値は次のとおりです。
- NO_SEARCH
- EXACT_SEARCH
- SMART_SEARCH

HTTP メソッドと URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas

リクエストの本文（JSON）:

{
  "key": "DATASCHEMA_KEY",
  "schema_details": {
    "type": "ANNOTATION_DATA_TYPE",
    "granularity": "ANNOTATION_GRANULARITY",
    "search_strategy": {
      "search_strategy_type": "SEARCH_STRATEGY"
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "data-key",
  "schemaDetails": {
    "type": "BOOLEAN",
    "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "search_strategy_type": "EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

アセットを画像コーパスにインポートする

指定したプロジェクトの既存のコーパスにアセット（必要に応じてアノテーション）をインポートします。

ImportAsset リクエストの Cloud Storage ファイルは JSONL 形式である必要があります。ファイル内の各行は 1 つのアセットに対応し、InputImageAsset proto に変換されます。次に例を示します。

{"gcsUri":"gs://test/test1.png","assetId":"asset1","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"cat"}}]}
{"gcsUri":"gs://test/test2.png","assetId":"asset2","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"dog"}}]}
{"gcsUri":"gs://test/test3.png","assetId":"asset3","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"rabbit"}}]}

REST とコマンドライン

このサンプルでは、特定のプロジェクトのコーパスリソースにアセット（必要に応じてアノテーション）をインポートする方法を示します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
CORPUS_ID: ターゲットコーパスの ID。

HTTP メソッドと URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import

リクエストの本文（JSON）:

{
  "parent": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID,
  "assets_gcs_uri": GCS_URI
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/operations/OPERATION_ID",
}

コーパス内のアセットを分析する

画像検索の準備をするには、AnalyzeCorpus を実行して画像からエンベディングシグナルを生成する必要があります。

REST とコマンドライン

このサンプルでは、コーパスリソースで AnalyzeCorpus を実行する方法を示します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
CORPUS_ID: ターゲットコーパスの ID。

HTTP メソッドと URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze

リクエストの本文（JSON）:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/operations/OPERATION_ID",
}

インデックスを作成する

REST とコマンドライン

このサンプルは、コーパスリソースにインデックスを作成する方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
CORPUS_ID: ターゲットコーパスの ID。
INDEX_ID: （省略可）インデックス ID のユーザー指定値。このリクエストでは、値は次の形式でリクエスト URL に追加されます。
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/indexes?index_id=INDEX_ID

HTTP メソッドと URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes

リクエストの本文（JSON）:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "INDEX_DESCRIPTION",
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexMetadata"
  }
}

インデックスエンドポイントを作成する

REST とコマンドライン

このサンプルは、インデックスエンドポイントを作成する方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
INDEX_ENDPOINT_ID: （省略可）インデックスエンドポイント ID のユーザー指定値。このリクエストでは、値は次の形式でリクエスト URL に追加されます。
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints?index_endpoint_id=INDEX_ENDPOINT_ID

HTTP メソッドと URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints

リクエストの本文（JSON）:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "DESCRIPTION",
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexEndpointMetadata"
  }
}

インデックスをインデックスエンドポイントにデプロイする

REST とコマンドライン

このサンプルでは、インデックスエンドポイントリソースにインデックスをデプロイする方法を示します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
INDEX_ENDPOINT_ID: ターゲットインデックスエンドポイントの ID。
CORPUS_ID: ターゲットコーパスの ID。
INDEX_ID: ターゲットインデックスの ID。

HTTP メソッドと URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex

リクエストの本文（JSON）:

{
  "deployedIndex": {
    "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.DeployIndexMetadata",
    "deployedIndex": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

イメージ ウェアハウスを作成して更新する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

イメージ ウェアハウスを作成する

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

データスキーマの作成

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

アセットを画像コーパスにインポートする

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

コーパス内のアセットを分析する

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

インデックスを作成する

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

インデックス エンドポイントを作成する

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

インデックスをインデックス エンドポイントにデプロイする

REST とコマンドライン

curl

PowerShell

イメージウェアハウスを作成して更新する

イメージウェアハウスを作成する

インデックスエンドポイントを作成する

インデックスをインデックスエンドポイントにデプロイする