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Google Cloud Vision API のjsonの階層を調べてみた(人の画像)

Last updated at Posted at 2016-09-28

この度GCP(Google Cloud Platform)のGoogle Cloud Vision APIのアプリケーション開発において、json型で帰ってくるデータを調べてみた。

Google Cloud Vision API の階層構成

※value -> 値
※text -> 文字列

1階層目
responses

2階層目
faceAnnotations
labelAnnotations[3]
safeSearchAnnotation
imagePropertiesAnnotation

3階層目(faceAnnotations)
boundingPoly
fbBoundingPoly
landmarks[34]

rollAngle : [value]
panAngle : [value]
titAngle : [value]
detectionConfidence : [value]
landmarkingConfidence : [value]

joyLikelihood : [text]
sorrowLikelihood : [text]
angerLikelihood : [text]
surpriseLikelihood : [text]
underExposedLikelihood : [text]
blurredLikelihood : [text]
headwearLikelihood : [text]

3階層目(labelAnnotations)
mid : [text]
description : [text]
score : [value]

3階層目(safeSearchAnnotation)
adult : [text]
spoof : [text]
medical : [text]
violence : [text]

3階層目(imagePropertiesAnnotation)
dominantColors

4階層目(boundingPoly, fbBoundingPoly)
vertices

4階層目(landmarks)
type : [text]
position

4階層目(dominantColors)
colors

5階層目(vertices)
x : [value]
~[3][4]y : [value]

5階層目(position)
x : [value]
y : [value]
z : [value]

5階層目(colors)
color[3]
score : [value]
pixelFraction : [value]

6階層目(color)
red : [value]
green : [value]
blue : [value]

追記
階層ごとに分けてはいましたが、その説明がなかったので追記します。

階層ごとの役割

第1階層

1階層目 __responses__ この階層は取得したデータの全てが入ります。 ___

第2階層

2階層目 __faceAnnotations__ 顔検出された時に生成される配列

labelAnnotations[3]
画像で読み取ったものが何であるかの判定
ex: person, face ...など

safeSearchAnnotation
有害な画像でないかの項目

imagePropertiesAnnotation
画像の色解析


第3階層

3階層目(faceAnnotations) __boundingPoly__ 顔の輪郭を検出

fbBoundingPoly
皮膚が含まれる範囲を検出

landmarks[34]
顔の各パーツ

rollAngle : [value]
顔の傾きを示す。-180 ~ 180の範囲で表される。

panAngle : [value]
顔が左右どちらを向いてるかを表す。-180 ~ 180の範囲で表される。

titAngle : [value]
顔が上下どちらを向いてるかを表す。-180 ~ 180の範囲で表される。

detectionConfidence : [value]
顔検出の精度。0 ~ 1の間で表す。

landmarkingConfidence : [value]
顔の各パーツ。0 ~ 1の間で表す。

joyLikelihood : [text]
楽しみの度合い

sorrowLikelihood : [text]
悲しみの度合い

angerLikelihood : [text]
怒りの度合い

surpriseLikelihood : [text]
驚きの度合い

underExposedLikelihood : [text]
肌の露出の度合い

blurredLikelihood : [text]
ぼやけの度合い

headwearLikelihood : [text]
何かを被っているかの度合い

3階層目(labelAnnotations)
mid : [text]
ナレッジグラフのエンティティID

description : [text]
カテゴリ名

score : [value]
検出の信頼度

3階層目(safeSearchAnnotation)
adult : [text]
アダルトコンテンツの度合い

spoof : [text]
パロディ画像の検出

medical : [text]
医療要素の度合い。臓器など

violence : [text]
暴力性の度合い

3階層目(imagePropertiesAnnotation)
dominantColors
画像自体の配色を支配する色


第4階層

4階層目(boundingPoly, fbBoundingPoly) __vertices__ 範囲を示すポリゴン

4階層目(landmarks)
type : [text]
パーツを表すコード

position
パーツの位置情報

4階層目(dominantColors)
colors
色の情報


第5階層

5階層目(vertices) __x : [value]__ 画像の左上を基準としたX座標(px)

~[3][4]y : [value]
画像の左上を基準としたY座標(px)

5階層目(position)
x : [value]
画像の左端から右方向への距離

y : [value]
画像の上端から下方向への距離

z : [value]
手前、前後の距離

5階層目(colors)
color[3]
色情報

score : [value]
検出の信頼度。0 ~ 1の間で表す。

pixelFraction : [value]
ピクセルの大きさ


第6階層

6階層目(color) __red : [value]__ 赤色の輝度

green : [value]
緑色の輝度

blue : [value]
青色の輝度

データの違い

上のjsonの階層はimageファイルが人だった時の一覧である。 しかし読み込むデータによっては異なることもあるので注意が必要である。

例 : imageが犬の場合だと

2階層目
ここがなくなる -> //faceAnnotations
labelAnnotations[3]
safeSearchAnnotation
imagePropertiesAnnotation

感想

まだ調べ始めではあるがGCPは驚異的だった。写真によっては文字も読み取ることも可能という有能性 これからももっと調べていこうと思っている。
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