簡単！画像解析AI 実装方法

#まえがき
今回は画像解析のAIの実装方法について解説します。
難しそうと思うかもしれませんが、PCがあればできてしまいます。
機械学習に興味がある方は、やってみてください。
スタートを切るのにはもってこいです！

#目次
・環境
・手順
・参考文献

#環境
windows10
SublimeText

#手順
##１．googleアカウントを作る
googleアカウントを持ってない方は作成。

##２．googlePlatformに登録

GooglePlatformCloud

↑このリンクにアクセスして、無料で開始（あるいは画面右上「有効化」）をクリック
すると必要な情報の入力に移る。
この登録を進めていく上での注意点や不安解消をさせてもらいます。

###2-1　完全無料なの？
厳密にはNOです。
ただ、お金がかかる条件というのが、月に１０００回実行するとかなので、個人的に利用する分にはお金がかかる心配はないです。
###2-2　支払い先情報
これは必須です。
Netflixやfuluなど、無料期間を利用するのには、クレカの情報が必要なのと一緒です。
ただ、GoogleCloudPlatformに関しては、期間ではなく利用回数によって優良になるよ。ということです。

請求先アカウントを選択。

登録が一段落すると、ようこそ！と表示が現れ、利用が可能になります。

##３．プロジェクトの作成
コンソール画面に辿り着いたら、プロジェクトを作っていきます。
AIの利用設定みたいなことをやっていきます。

プロジェクトの選択　→　プロジェクトの作成　→　適当に入力して作成

画面上の検索窓にvisionAPIと検索し、有効化する。

使用するAPI　→　CloudvisionAPI
～でこのAPI使う？　→　いいえ
キーのタイプ　→　JSON
ロール　→　なし

##AIを利用できるようにする。
###鍵の生成

JSONファイル（鍵）が生成され、ダウンロードされます。大事にとっておいてください。

###環境変数の設定
自分のPC上にフォルダを作成し、そのフォルダを入れます。
windowsならば、windowsの検索ツールで、「システムの詳細設定」と検索
システムのプロパティ　→　詳細設定　→　環境変数　→　新規
「変数名」→　GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
「変数値」→　参照　→　さっきのJSONファイル

ここで一度再起動を行うと設定が反映されやすいかもしれないです。

##４．コーディング
いよいよコーディングです。
が、とりあえずコピペして解析するのがいいと思います。

画像をimg_01という名前で保存して、プロジェクトフォルダ内に追加しておくのもお忘れなく

from google.cloud import vision

with open("img_01", 'rb') as image_file:
	content = image_file.read()

# visionAPIが扱えるデータ形式
image = vision.Image(content=content)
# print(image)

# インスタンスを生成
annotator_client = vision.ImageAnnotatorClient()

response_data = annotator_client.label_detection(image=image)

labels = response_data.label_annotations

print('--------RESULT--------')
for label in labels:
	print(label.description, ':', round(label.score * 100, 2), '%')
print('----------------------')	

##５．実行結果を見る

#参考文献
https://cloud.google.com/vision/docs/setup?hl=ja

#さいごに
自分もここから初めてまもないので、共に楽しみましょう～