複数のオブジェクトを検出する

注: Vision API では、すべての特徴に対してオフラインの非同期処理で画像のアノテーションを一括で生成できるようになりました。この非同期リクエストは 2,000 個までの画像ファイルをサポートし、Cloud Storage バケットに保存されるレスポンス ファイルを JSON 形式で返します。この機能の詳細については、オフラインのバッチ画像アノテーションページをご覧ください。

Vision API では、オブジェクト ローカライズを使用して、画像内の複数のオブジェクトを検出して抽出できます。

オブジェクト ローカライズにより、画像内のオブジェクトが識別され、オブジェクトごとに LocalizedObjectAnnotation が指定されます。LocalizedObjectAnnotation ごとに、オブジェクトに関する情報、オブジェクトの位置、画像内でオブジェクトがある領域の四角い境界線が識別されます。

オブジェクト ローカライズでは、画像内で目立っているオブジェクトとそれほど目立たないオブジェクトの両方が識別されます。

オブジェクト情報は英語でのみ返されます。Cloud Translation は、英語のラベルを他の言語に翻訳できます。

画像クレジット: Bogdan Dada、Unsplash より （アノテーション入り）

たとえば、API は前の画像のオブジェクトについて、次の情報と境界の位置情報を返します。

名前	mid	スコア	境界
Bicycle wheel	/m/01bqk0	0.89648587	(0.32076266, 0.78941387), (0.43812272, 0.78941387), (0.43812272, 0.97331065), (0.32076266, 0.97331065)
Bicycle	/m/0199g	0.886761	(0.312, 0.6616471), (0.638353, 0.6616471), (0.638353, 0.9705882), (0.312, 0.9705882)
Bicycle wheel	/m/01bqk0	0.6345275	(0.5125398, 0.760708), (0.6256646, 0.760708), (0.6256646, 0.94601655), (0.5125398, 0.94601655)
Picture frame	/m/06z37_	0.6207608	(0.79177403, 0.16160682), (0.97047985, 0.16160682), (0.97047985, 0.31348917), (0.79177403, 0.31348917)
Tire	/m/0h9mv	0.55886006	(0.32076266, 0.78941387), (0.43812272, 0.78941387), (0.43812272, 0.97331065), (0.32076266, 0.97331065)
Door	/m/02dgv	0.5160098	(0.77569866, 0.37104446), (0.9412425, 0.37104446), (0.9412425, 0.81507325), (0.77569866, 0.81507325)

mid には、ラベルの Google Knowledge Graph エントリに対応する MID（Machine-generated Identifier）が格納されます。mid の値の調べ方については、Google Knowledge Graph Search API のドキュメントをご覧ください。

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オブジェクト ローカライズのリクエスト

Google Cloud プロジェクトと認証を設定する

Google Cloud プロジェクトをまだ作成していない場合は、ここで作成します。このセクションを開いて手順を確認してください。

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

gcloud init

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gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

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ローカル画像でのオブジェクトの検出

Vision API を使用して、ローカル画像ファイルに特徴検出を実行できます。

REST リクエストの場合は、リクエストの本文で画像ファイルのコンテンツを base64 エンコード文字列として送信します。

gcloud とクライアント ライブラリ リクエストの場合は、リクエストにローカル イメージへのパスを指定します。

注: この機能は、実際のピクセル値（vertices）ではなく normalizedVertices [0,1] で結果を返します。

REST

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。

• BASE64_ENCODED_IMAGE: バイナリ画像データの base64 表現（ASCII 文字列）。これは次のような文字列になります。
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  詳細については、base64 エンコードをご覧ください。
• RESULTS_INT: （省略可）返される結果の整数値。"maxResults" フィールドとその値を省略した場合、API はデフォルト値の 10 を返します。このフィールドは、TEXT_DETECTION、DOCUMENT_TEXT_DETECTION、CROP_HINTS の各機能タイプには適用されません。
• PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。

HTTP メソッドと URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

リクエストの本文（JSON）:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION"
        },
      ]
    }
  ]
}

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 "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

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"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータス コードと JSON 形式のレスポンスを返します。

レスポンス:

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 1},{"x": 1,"y": 1},{"y": 1}]. For more information, see the API Reference documentation.

レスポンス

{
  "responses": [
    {
      "localizedObjectAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.89648587,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0199g",
          "name": "Bicycle",
          "score": 0.886761,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.9705882
              },
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.9705882
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.6345275,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.94601655
              },
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.94601655
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/06z37_",
          "name": "Picture frame",
          "score": 0.6207608,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.31348917
              },
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.31348917
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0h9mv",
          "name": "Tire",
          "score": 0.55886006,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/02dgv",
          "name": "Door",
          "score": 0.5160098,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.81507325
              },
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.81507325
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

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 の設定を完了してください。 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。

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。

// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjects(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	annotations, err := client.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、Vision API 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 の設定を完了してください。詳細については、Vision API Java のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

注: Java Spring Framework を使用している場合、Spring Cloud Google Cloud で認証設定と Vision API を使用するクライアント オブジェクトを自動的に構成できます。

/**
 * Detects localized objects in the specified local image.
 *
 * @param filePath The path to the file to perform localized object detection on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjects(String filePath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

  Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .setImage(img)
          .build();
  requests.add(request);

  // 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 client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

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。

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。

// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');
const fs = require('fs');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = `/path/to/localImage.png`;
const request = {
  image: {content: fs.readFileSync(fileName)},
};

const [result] = await client.objectLocalization(request);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const vertices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  vertices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

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。

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。

def localize_objects(path):
    """Localize objects in the local image.

    Args:
    path: The path to the local file.
    """
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()
    image = vision.Image(content=content)

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

リモート画像内のオブジェクトの検出

Vision API を使用すると、Cloud Storage またはウェブ上にあるリモート画像ファイルに特徴検出を実行できます。リモート ファイル リクエストを送信するには、リクエストの本文でファイルのウェブ URL または Cloud Storage URI を指定します。

注: この機能は、実際のピクセル値（vertices）ではなく normalizedVertices [0,1] で結果を返します。
注意: HTTP / HTTPS URL から画像を取得する場合、リクエストが完了するとは限りません。リクエストの調整や DoS 防止などのため、指定したホストがリクエストを拒否することがあります。また、不正利用を防止するため、Google がサイトに対するリクエストを調整することもあります。このような状況ではリクエストが失敗します。ベスト プラクティスとして、本番環境のアプリケーションでは、外部ホストの画像を頼りにしないでください。

REST

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。

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: Cloud Storage バケット内の有効な画像ファイルへのパス。少なくとも、ファイルに対する読み取り権限が必要です。例:
  • https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png

• RESULTS_INT: （省略可）返される結果の整数値。"maxResults" フィールドとその値を省略した場合、API はデフォルト値の 10 を返します。このフィールドは、TEXT_DETECTION、DOCUMENT_TEXT_DETECTION、CROP_HINTS の各機能タイプには適用されません。
• PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。

HTTP メソッドと URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

リクエストの本文（JSON）:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
      },
      "features": [
        {
          "maxResults": RESULTS_INT,
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION"
        },
      ]
    }
  ]
}

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 "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

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"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータス コードと JSON 形式のレスポンスを返します。

レスポンス:

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 1},{"x": 1,"y": 1},{"y": 1}]. For more information, see the API Reference documentation.

レスポンス

{
  "responses": [
    {
      "localizedObjectAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.89648587,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0199g",
          "name": "Bicycle",
          "score": 0.886761,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.6616471
              },
              {
                "x": 0.638353,
                "y": 0.9705882
              },
              {
                "x": 0.312,
                "y": 0.9705882
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/01bqk0",
          "name": "Bicycle wheel",
          "score": 0.6345275,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.760708
              },
              {
                "x": 0.6256646,
                "y": 0.94601655
              },
              {
                "x": 0.5125398,
                "y": 0.94601655
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/06z37_",
          "name": "Picture frame",
          "score": 0.6207608,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.16160682
              },
              {
                "x": 0.97047985,
                "y": 0.31348917
              },
              {
                "x": 0.79177403,
                "y": 0.31348917
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/0h9mv",
          "name": "Tire",
          "score": 0.55886006,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.78941387
              },
              {
                "x": 0.43812272,
                "y": 0.97331065
              },
              {
                "x": 0.32076266,
                "y": 0.97331065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "mid": "/m/02dgv",
          "name": "Door",
          "score": 0.5160098,
          "boundingPoly": {
            "normalizedVertices": [
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.37104446
              },
              {
                "x": 0.9412425,
                "y": 0.81507325
              },
              {
                "x": 0.77569866,
                "y": 0.81507325
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

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 の設定を完了してください。 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。

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。

// localizeObjects gets objects and bounding boxes from the Vision API for an image at the given file path.
func localizeObjectsURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	annotations, err := client.LocalizeObjects(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No objects found.")
		return nil
	}

	fmt.Fprintln(w, "Objects:")
	for _, annotation := range annotations {
		fmt.Fprintln(w, annotation.Name)
		fmt.Fprintln(w, annotation.Score)

		for _, v := range annotation.BoundingPoly.NormalizedVertices {
			fmt.Fprintf(w, "(%f,%f)\n", v.X, v.Y)
		}
	}

	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、Vision API 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 の設定を完了してください。詳細については、Vision API Java のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

注: Java Spring Framework を使用している場合、Spring Cloud Google Cloud で認証設定と Vision API を使用するクライアント オブジェクトを自動的に構成できます。

/**
 * Detects localized objects in a remote image on Google Cloud Storage.
 *
 * @param gcsPath The path to the remote file on Google Cloud Storage to detect localized objects
 *     on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 * @throws IOException on Input/Output errors.
 */
public static void detectLocalizedObjectsGcs(String gcsPath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();

  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder()
          .addFeatures(Feature.newBuilder().setType(Type.OBJECT_LOCALIZATION))
          .setImage(img)
          .build();
  requests.add(request);

  // 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 client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    // Perform the request
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    client.close();
    // Display the results
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      for (LocalizedObjectAnnotation entity : res.getLocalizedObjectAnnotationsList()) {
        System.out.format("Object name: %s%n", entity.getName());
        System.out.format("Confidence: %s%n", entity.getScore());
        System.out.format("Normalized Vertices:%n");
        entity
            .getBoundingPoly()
            .getNormalizedVerticesList()
            .forEach(vertex -> System.out.format("- (%s, %s)%n", vertex.getX(), vertex.getY()));
      }
    }
  }
}

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。

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。

// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const gcsUri = `gs://bucket/bucketImage.png`;

const [result] = await client.objectLocalization(gcsUri);
const objects = result.localizedObjectAnnotations;
objects.forEach(object => {
  console.log(`Name: ${object.name}`);
  console.log(`Confidence: ${object.score}`);
  const veritices = object.boundingPoly.normalizedVertices;
  veritices.forEach(v => console.log(`x: ${v.x}, y:${v.y}`));
});

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。

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。

def localize_objects_uri(uri):
    """Localize objects in the image on Google Cloud Storage

    Args:
    uri: The path to the file in Google Cloud Storage (gs://...)
    """
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    objects = client.object_localization(image=image).localized_object_annotations

    print(f"Number of objects found: {len(objects)}")
    for object_ in objects:
        print(f"\n{object_.name} (confidence: {object_.score})")
        print("Normalized bounding polygon vertices: ")
        for vertex in object_.bounding_poly.normalized_vertices:
            print(f" - ({vertex.x}, {vertex.y})")

gcloud

画像内のラベルを検出するには、次の例で示すように gcloud ml vision detect-objects コマンドを実行します。

gcloud ml vision detect-objects https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

試してみる

次のツールを使用して、オブジェクト検出とローカライズをお試しください。前のセクションで指定した画像（https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png）を使用しても構いませんし、ご自分の画像を指定して試してみるのもよいでしょう。[実行] を選択してリクエストを送信します。



画像クレジット: Bogdan Dada、Unsplash より。

リクエストの本文:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "maxResults": 10,
          "type": "OBJECT_LOCALIZATION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "https://cloud.google.com/vision/docs/images/bicycle_example.png"
        }
      }
    }
  ]
}