Google Cloud Vision APIをPythonから利用する

目的

ちょいちょいやり方を忘れるので備忘録として。

必要なもの

• 有効なGoogleアカウント（ Vision APIが有効になっていることが前提）
• Google Cloud Platformプロジェクトが1つあること
• Python 3.7
• 分析したい画像

分析したい画像は今回はこちらを使います。

やり方

サービスアカウントキーの発行

まずはここでサービスアカウントキーを発行します。

今回はJSON形式でダウンロードします。
このファイルはクラウド上のリソースへのアクセスを可能にするものなので、管理は厳重にしましょう。

Pythonコード

# 各種インポート
import io 
import os
from google.protobuf.json_format import MessageToJson
import json
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types

# 今回の作業用ディレクトリ
base_dir = r'path\to\directory'

# さっきのJSONファイルのファイル名
credential_path = base_dir + r'さっきのJSONファイルのファイル名.json'

# サービスアカウントキーへのパスを通す
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credential_path

# visionクライアントの初期化
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# 対象となる画像のファイル名
file_name = base_dir + r"\fujisan.png"

# 画像を読み込み
with io.open(file_name, 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()
image = types.Image(content=content)

# 実際に扱うメソッド名はここを参照
# https://googleapis.dev/python/vision/latest/gapic/v1p4beta1/api.html

# たとえば、ラベル検出の場合
response = client.label_detection(image=image)

# 結果を表示
print(response)

結果

label_annotations {
  mid: "/m/015kp7"
  description: "Stratovolcano"
  score: 0.7824147939682007
  topicality: 0.7824147939682007
}
label_annotations {
  mid: "/m/07j7r"
  description: "Tree"
  score: 0.6869218349456787
  topicality: 0.6869218349456787
}
label_annotations {
  mid: "/g/11jwzh3_l"
  description: "Volcanic landform"
  score: 0.5413353443145752
  topicality: 0.5413353443145752
}

"Volcanic Landform"だそうです！

ついでにsafe_searchも試してみる

# ~略~
response = client.safe_search_detection(image=image)
print(response)

めちゃめちゃセーフ画像ですね！

safe_search_annotation {
  adult: VERY_UNLIKELY
  spoof: VERY_UNLIKELY
  medical: VERY_UNLIKELY
  violence: VERY_UNLIKELY
  racy: VERY_UNLIKELY
}

以上！