JavaでGCPのCloud Vision APIを使ってみる #Java

Javaで画像内の文字を抽出をするアプリをつくってみたく、
試しにGCPのCloud Vision APIを使ってみました。

Google Cloud Vision APIとは

Google Cloud Platformが提供している機械学習サービスの一種です。
様々な種類の画像解析を行ってくれます。

サンプルコードの実行

公式サンプルに沿って、動かしてみます。 (2019/04/08時点)

前提条件

Mavenプロジェクトで実施
GCPのアカウントを持っていること（APIの利用、認証キー発行で必要になります）

ライブラリ追加

VisionAPI のライブラリを追加します。
今回はMavenを利用するので、pom.xmlに以下記載を追加します。

<dependency>
   <groupId>com.google.cloud</groupId>
   <artifactId>google-cloud-vision</artifactId>
   <version>1.49.0</version>
</dependency>

認証情報の設定

GCPのAPIを利用するときに認証情報が必要になります。
GCPのコンソール上から認証情報を作成し、JSONファイルをダウンロードします

ダウンロードしたJSONファイルを任意のパスに配置し、配置したパスを環境変数で指定するようです。

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]

公式ドキュメントのWindowsでの設定コマンドがsetになっていますが、
setで設定すると、そのコマンドプロンプト内でしか有効になりません。
別プロセスからの参照ができず、cmdを終了すると設定した内容はなくなります。

永続的に設定した内容を残す場合は、
Windowsのシステムプロパティ画面、もしくはsetxで指定が必要です。
macで設定する場合もbash_profileに追記が必要そうですね。

この環境変数設定の仕様を知らず、eclipseで動かしてたので少しハマりました。

サンプルコードの実行

ローカル画像でのテキストの検出のサンプルを実行してみます。

detectText(String filePath, PrintStream out)にファイルパスと解析結果の出力先を投げればいいようです。

一旦、ファイルパスはオンコードで実行してみます。


public class ImgDetect {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            //読み込み画像を指定
            String inputImgPath = "{絶対パス}.jpeg";

            //解析結果をテキストファイルで抽出
            PrintStream outputResultPath = new PrintStream(new FileOutputStream("{絶対パス}/Result.txt"), true);

            detectText(inputImgPath, outputResultPath);
        }
        catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
            }
        catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            }
    }

    //サンプルコードより引用
    public static void detectText(String filePath, PrintStream out) throws Exception, IOException {
          List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

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

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

          try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
            BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
            List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

            for (AnnotateImageResponse res : responses) {
              if (res.hasError()) {
                out.printf("Error: %s\n", res.getError().getMessage());
                return;
              }

              // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
              for (EntityAnnotation annotation : res.getTextAnnotationsList()) {
                out.printf("Text: %s\n", annotation.getDescription());
                out.printf("Position : %s\n", annotation.getBoundingPoly());
              }
            }
          }
        }
    }

今回以下の画像でテストしてみました。

以下、解析結果です。

Text: 晴海トリトン店
TEL 03-6221-0309
佲
レシート# 16701
店舗# 136端末# 1
2019/04/08(月) 18:20
扱者# 230011 1
#330
#330
対象額¥330 ¥26
#356
1, 056
¥700
Mカフェラテ
小 計
外税2 (8%)
合計(1点)
お預り
お釣
ご利用ありがとうございます
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ほぼほぼ正しく検出できています！　気になったのは以下の点でしょうか。

上部のお店ロゴが読み込まれていない。文字として認識されなかった？
誤認識：1名 → 佲
誤認識：¥ → #
検出順が不明。一部、上から順番ではない。

あとは、各文字の座標情報も取得できます。

Position : vertices {
  x: 334
  y: 1100
}
vertices {
  x: 2624
  y: 1100
}
vertices {
  x: 2624
  y: 3877
}
vertices {
  x: 334
  y: 3877
}

Text: 晴海
Position : vertices {
  x: 994
  y: 1104
}
vertices {
  x: 1271
  y: 1104
}
vertices {
  x: 1271
  y: 1243
}
vertices {
  x: 994
  y: 1243
}

Text: トリトン
Position : vertices {
  x: 1313
  y: 1112
}
vertices {
  x: 1834
  y: 1112
}
vertices {
  x: 1834
  y: 1243
}
vertices {
  x: 1313
  y: 1243
}

~省略~

今回はローカル実行で行いましたが、
リモート実行だと、解析する画像をクラウドストレージにいれて解析するみたいですね。

今後、VisionAPIを使って簡単な画像解析アプリをつくってみたいと思います。