下準備

GCP

対象プロジェクトのサービスアカウントを作成しておく
- JSONの秘密鍵を生成しておく。
VisionAPIをOnにする
bigqueryでデータセットとテーブルを作っておく > スキーマはこちら
GCSのバケットを作成する

MAGGELAN BLOCKS

アカウントを作成してログイン
- 新規登録ページ＞こちら
ボードを作成する

マゼランブロックの設定

ボードにGCPアカウント登録

ボード毎にGCPへのサービスアカウントを登録しておくことで、各ブロックから簡単に権限情報を利用できる。

ボード画面上の右上の ボード設定 ボタンを押すことで設定ダイアログが開く

プロジェクト名を入力して、GCPコンソールからDLしたJSONファイルをアップロードする。

ブロックの配置

今回は、GCSに保存してある画像をVisionAPIに渡して結果をBQに投げるフローとなる。
使用するブロックは全部で4つ

フローの開始

特に設定は無い。
今回の処理には関係ないが、Slackのアカウントもボードに登録してあるので、成功時、失敗時それぞれ別メッセージを自分のチームに飛ぶように設定してある。

Vision API(汎用）

設定場所は3箇所

BigQuery Insert

これも設定箇所は3箇所。簡単すぎる。

アカウント
データセット
テーブル

フローの完了

特に何も設定しない

以上で、MAGGELAN BLOCKS 設定が完了。
ゆっくりやっても3分、なれれば30秒でイケル。

番外編ブロックのつなぎ方

MB初めて触る方は、ブロック同士のつなぎ方がわからないと思います。
コツは左右を揃えて、親のブロックの下に子のブロックをそっと置く感じです。
文字でわかりにくいので動画作りました。

MAGELLAN BLOCKSでのブロック同士の繋ぎ方とリンクの切り方 pic.twitter.com/4yf50U7JFX
— a2c (@atusi) 2016年4月6日

実行してみよう

手動実行編

バケットに画像を保存する。

今回使用する画像はこちら > RG_saisyu.jpg

#gcloud cmdに プロジェクトをセットする
$ gcloud config set project <YOUR PROJECT>
$  gsutil cp  ./RG_saisyu.jpg gs://<YOUR_BUCKET>/mb_img_src/RG_saisyu.jpg
Copying file://./RG_saisyu.jpg [Content-Type=image/jpeg]...
Uploading   gs://<YOUR_BUCKET>/mb_img_src/RG_saisyu.jpg:     45.12 KiB/45.12 KiB

Vision APIブロックを一時的にこのファイルを読み込むように変更する。

画像のGCS上のURLのパラーメータをアップロードしたファイルにPathに書き換える。

サービスアカウントを登録しているので、画像ファイルのACLをAllUserに変更する必要はない。

実行するぞ！

フローの開始ブロックで再生ボタンをポチッとすると、1回実行になります。

ポチットな
動作画面はこんな感じです。最初1回失敗していますが、再度実行して2回めは成功しています。
ちょいちょい失敗することがあります。
単発動作画面

結果はBQにて

Query

SELECT　gcs_url  , safeSearchAnnotation.adult, safeSearchAnnotation.violence
FROM [データセット.テーブル名] 
WHERE gcs_url like "gs://hoge-bucket/mb_img_src/RG_saisyu.jpg"
limit 1

Result

Row gcs_url safeSearchAnnotation_adult  safeSearchAnnotation_violence    
1   gs://hoge-bucket/mb_img_src/RG_saisyu.jpg   UNLIKELY    VERY_UNLIKELY

アダルトと、バイオレンスの判定結果を抜いてみましたが、白でしたｗｗｗ

MAGELLAN BLOCKS VisionAPIの結果をBQに突っ込む 3分で！ 前編

下準備

GCP