最終更新日:2022-11-25

ここではPythonからVision APIを呼び出す手順を解説していきます。

必要なもの

  • Googleアカウント
  • クレジットカード

セットアップ手順

基本的には、Google公式ドキュメント「クライアント ライブラリを使用して画像内のラベルを検出する」の手順を踏んでいけば良いです。

ただし、今回はDocker環境で動作させるため、実施手順を少し変更します。(conda環境でやる場合は手順通り実施すれば良いです。)

  1. 「クライアント ライブラリを使用して画像内のラベルを検出する」の「始める前に」の項目をすべて実施します。この時の要点を以下に軽く記載します。
    • プロジェクトの作成
      • プロジェクト名はわかりやすい名前にする。(今回は、「streamlit-ai-app」)とする。
      • 「組織なし」でOK
    • サービスアカウントの作成
      • 名前は分かりやすい名前とする。(今回は、「streamlit-ai-app-{好きな文字列}」とする。)
      • JSONファイルのダウンロード先は、本プロジェクト内ではない、ディレクトリに置くと良い。もし、本プロジェクトに置く場合は、.dockerignoreファイルを作成する必要がある。
      • ダウンロードしたJSONファイルは絶対に他人には見せない。
    • 環境変数の設定
      • Windowの場合、「環境変数を編集」を使用して設定するとよい。
      • MacやLinuxの場合、export文を実行した後、source ~/.bashrc(もしくはsource ~/.zshrc)を実行する必要がある。

  2. (推奨)Google Cloudの料金アラート設定についてより特定の請求金額に達した場合、Eメールに通知されるような設定を行う。

  3. srcフォルダにvisionapi_test.pyを作成し、ファイル内に「ラベル検出」の項目に掲載されている、Pythonスクリプトを貼り付ける。
**11月25日追記**

現在、wakeupcat.jpgをダウンロードできないようです。 そのため、この例ではいらすとやの画像で代用します。

これに伴い、ソースコードの以下の箇所を修正してください。

   file_name = os.path.abspath('resources/wakeupcat.jpg')
   file_name = os.path.abspath('resources/pose_ganbarou_man.png')

  1. Dockerfileを以下のように書き換える。

    **11月25日追記**

    上記修正に伴い、こちらも修正します。

    FROM python:3.8

COPY . /opt/app

WORKDIR /opt/app

RUN pip install streamlit && \
   pip install --upgrade google-cloud-vision
RUN mkdir /tmp/keys/ && \
   touch /tmp/keys/key.json

# RUN mkdir resources/ && wget https://raw.githubusercontent.com/googleapis/python-vision/master/samples/snippets/quickstart/resources/wakeupcat.jpg -P /opt/app/resources

# 以下に修正
RUN mkdir resources/ && wget https://4.bp.blogspot.com/-gX99oMun4bM/U9y_wYoE0EI/AAAAAAAAjiU/DHdcIfImCwQ/s800/pose_ganbarou_man.png -P /opt/app/resources/

ENV GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS /tmp/keys/key.json

EXPOSE 8501

# 一度bashに入りたい場合はこちらを実行
CMD ["bash"]

    以下のコマンドで、イメージをビルドする。 docker image build -t streamlit_study_img . 以下のコマンドでdockerを起動する。起動するとDocker環境下のbashに移動する。 docker container run --name streamlit_study_container -it -p 8501:8501 -v $GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS:/tmp/keys/key.json:ro streamlit_study_img

  2. bash環境下で以下コマンドを実行する。 python src/visionapi_test.py

    実行すると、写真内にある物体の名称がターミナルにプリントされる。

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