# 目次

1. はじめに
2. 必要なツールとサービス
   1. App Engineのセットアップ
   2. Cloud Vision APIの有効化
3. プロジェクトの作成と初期設定
   1. プロジェクトの作成
   2. 必要なパッケージのインストール
4. Cloud Vision APIを利用した画像認識ロジックの実装
   1. 画像アップロード機能の設定
   2. 画像認識処理の実装
5. App Engineへのデプロイ
   1. App.yamlの構成
   2. デプロイ手順
6. アプリケーションのテスト
7. まとめ

---

## 1. はじめに

今回はApp EngineとCloud Vision APIを利用した簡単な画像認識アプリケーションを構築します。Google Cloud Platformを使用することでスケーラビリティや可用性の高い環境で画像認識サービスを提供できます。

## 2. 必要なツールとサービス

画像認識アプリを構築するためには、以下のツールとサービスを使用します。

### 2-1. App Engineのセットアップ

1. Google Cloud Consoleにアクセスします。
2. 新規プロジェクトを作成します。
3. App Engineを有効にします。
4. 料金プランとして標準環境を選択します。無料枠がありますので、学習環境であれば最初は安心して利用できます。

### 2-2. Cloud Vision APIの有効化

1. Google Cloud Consoleで、"APIとサービス"を選択してください。
2. "ライブラリ"をクリックし、Cloud Vision APIを検索して有効化します。

## 3. プロジェクトの作成と初期設定

### 3-1. プロジェクトの作成

ローカル環境でプロジェクトを開始するために、新しいディレクトリを作成し、任意のエディタで開発を進めます。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3-2. 必要なパッケージのインストール

`Python`を使ってアプリケーションを実装するため、必須ライブラリをインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 4. Cloud Vision APIを利用した画像認識ロジックの実装

### 4-1. 画像アップロード機能の設定

`Flask`を利用してWebアプリケーションの基本となる画像アップロード機能を実装します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-2. 画像認識処理の実装

Cloud Vision APIを使用して画像認識処理を行います。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. App Engineへのデプロイ

### 5-1. App.yamlの構成

Google App Engineに正しくデプロイするためには、`app.yaml`ファイルを作成し、以下の内容を記述します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-2. デプロイ手順

ローカル開発環境で動作確認後、以下のコマンドを使用してApp Engineにデプロイします。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. アプリケーションのテスト

デプロイ後、Google Cloud Consoleからアプリケーションが機能しているか確認できます。`URL`を取得し、画像をアップロードすることで認識結果を得られるかをテストします。

## 7. まとめ

本記事では、Google App EngineとCloud Vision APIを利用した簡単な画像認識アプリケーションの構築方法を紹介しました。GCPを活用することで、高いスケーラビリティを保ちながら効率的に画像認識サービスを提供できます。お試しいただき、さらなる機能拡張やビジネスに役立ててください。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# 目次

1. はじめに
2. 必要なツールとサービス
   1. App Engineのセットアップ
   2. Cloud Vision APIの有効化
3. プロジェクトの作成と初期設定
   1. プロジェクトの作成
   2. 必要なパッケージのインストール
4. Cloud Vision APIを利用した画像認識ロジックの実装
   1. 画像アップロード機能の設定
   2. 画像認識処理の実装
5. App Engineへのデプロイ
   1. App.yamlの構成
   2. デプロイ手順
6. アプリケーションのテスト
7. まとめ

---

## 1. はじめに

今回はApp EngineとCloud Vision APIを利用した簡単な画像認識アプリケーションを構築します。Google Cloud Platformを使用することでスケーラビリティや可用性の高い環境で画像認識サービスを提供できます。

## 2. 必要なツールとサービス

画像認識アプリを構築するためには、以下のツールとサービスを使用します。

### 2-1. App Engineのセットアップ

1. Google Cloud Consoleにアクセスします。
2. 新規プロジェクトを作成します。
3. App Engineを有効にします。
4. 料金プランとして標準環境を選択します。無料枠がありますので、学習環境であれば最初は安心して利用できます。

### 2-2. Cloud Vision APIの有効化

1. Google Cloud Consoleで、"APIとサービス"を選択してください。
2. "ライブラリ"をクリックし、Cloud Vision APIを検索して有効化します。

## 3. プロジェクトの作成と初期設定

### 3-1. プロジェクトの作成

ローカル環境でプロジェクトを開始するために、新しいディレクトリを作成し、任意のエディタで開発を進めます。

```bash
mkdir image-recognition-app
cd image-recognition-app
```

### 3-2. 必要なパッケージのインストール

`Python`を使ってアプリケーションを実装するため、必須ライブラリをインストールします。

```bash
pip install google-cloud-vision Flask
```

## 4. Cloud Vision APIを利用した画像認識ロジックの実装

### 4-1. 画像アップロード機能の設定

`Flask`を利用してWebアプリケーションの基本となる画像アップロード機能を実装します。

```python
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_image():
    if 'file' not in request.files:
        return jsonify({"error": "File not provided"}), 400
    file = request.files['file']
    # ここに画像認識のロジックを追加
    return jsonify({"message": "File received"}), 200
```

### 4-2. 画像認識処理の実装

Cloud Vision APIを使用して画像認識処理を行います。

```python
from google.cloud import vision
import io

def detect_labels(content):
    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.Image(content=content)
    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations
    return labels

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_image():
    if 'file' not in request.files:
        return jsonify({"error": "File not provided"}), 400
    file = request.files['file']
    content = file.read()
    labels = detect_labels(content)
    return jsonify({"labels": [{"description": label.description, "score": label.score} for label in labels]}), 200
```

## 5. App Engineへのデプロイ

### 5-1. App.yamlの構成

Google App Engineに正しくデプロイするためには、`app.yaml`ファイルを作成し、以下の内容を記述します。

```yaml
runtime: python39

handlers:
- url: /.*
  script: auto
```

### 5-2. デプロイ手順

ローカル開発環境で動作確認後、以下のコマンドを使用してApp Engineにデプロイします。

```bash
gcloud app deploy
```

## 6. アプリケーションのテスト

デプロイ後、Google Cloud Consoleからアプリケーションが機能しているか確認できます。`URL`を取得し、画像をアップロードすることで認識結果を得られるかをテストします。

## 7. まとめ

本記事では、Google App EngineとCloud Vision APIを利用した簡単な画像認識アプリケーションの構築方法を紹介しました。GCPを活用することで、高いスケーラビリティを保ちながら効率的に画像認識サービスを提供できます。お試しいただき、さらなる機能拡張やビジネスに役立ててください。 

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