# 目次

1. はじめに

2. GCP Vision APIとは

   1. GCP Vision APIの概要

   2. 主な機能

3. 画像認識の流れ

   1. 画像のアップロード

   2. バケットの設定

4. 特定のエリアだけを解析対象にする方法

   1. 画像の切り取り

   2. コード例と解説

5. 高度なテクニック

   1. マルチエリア解析

   2. 結果の結合

6. 実装上の留意点

   1. 料金プラン

   2. APIリクエストの制限

7. まとめ

## 1. はじめに

この記事では、Google Cloud PlatformのVision APIを使用して、画像内の特定のエリアのみを解析する方法について詳しく解説します。この技術を使うことで、広告ボードや特定商品のみをターゲットにした画像認識が行えます。

## 2. GCP Vision APIとは

### 2-1. GCP Vision APIの概要

GCP Vision APIは、画像からテキストを抽出したり、ラベル付けを行ったり、物体や顔を検出することができるクラウドベースのAPIです。ディープラーニング技術を活用しており、高精度な画像解析が可能です。

### 2-2. 主な機能

- **ラベル付け**: 画像内の物体を識別しラベルを付与します。

- **テキスト検出**: 画像内に含まれる文字を解析し、テキストデータに変換します。

- **顔検出**: 画像内の顔を認識し、感情推定や顔の位置を特定します。

- **ロゴ検出**: 特定のブランドのロゴを検出します。

## 3. 画像認識の流れ

### 3-1. 画像のアップロード

最初に解析対象の画像をGoogle Cloud Storageにアップロードします。この画像は、後でVision APIによって解析されます。

### 3-2. バケットの設定

アップロードする際には、Google Cloud Storageのバケットを設定します。バケットはデータを保管する単位で、適切に設定することで効率的にデータ管理が可能です。

## 4. 特定のエリアだけを解析対象にする方法

### 4-1. 画像の切り取り

Google Cloud Vision APIでは、直接特定エリアだけを解析する機能はありません。そのため、まず画像を事前に加工する必要があります。Pythonなどのプログラミング言語を用いて画像を切り取り、その部分をAPIに渡します。

### 4-2. コード例と解説

以下は、Pythonを使用してPillowライブラリで画像を切り取る例です。

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

この例では、画像の100x100ピクセルから400x400ピクセルの範囲を切り取ります。この範囲をVision APIに送信することで、特定エリアのみの解析を行います。

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

このコードは、切り取った画像をVision APIに送信し、ラベルを検出します。

## 5. 高度なテクニック

### 5-1. マルチエリア解析

複数のエリアを一度に解析したい場合、各エリアを個別に切り取り、並列でAPIリクエストを送信します。

### 5-2. 結果の結合

複数エリアから得た解析結果を結合し、総合的な解析結果を生成します。これは複数の物体が画像内に存在する場合に有効です。

## 6. 実装上の留意点

### 6-1. 料金プラン

GCP Vision APIの利用には料金がかかります。APIコール数に基づく従量課金制であり、月間の無料枠も用意されています。

### 6-2. APIリクエストの制限

APIリクエストには秒間および分間の上限があります。大量の画像を解析する場合は、バッチ処理を検討することが推奨されます。

## 7. まとめ

本記事では、Google Cloud PlatformのVision APIを用いて、特定のエリアだけを解析対象にする方法について解説しました。画像を事前に加工することで、効率的に目的のエリアを解析することができます。こうした技術を駆使して、より精密な画像認識を実現してください。

# 目次

1. はじめに

2. GCP Vision APIとは

   1. GCP Vision APIの概要

   2. 主な機能

3. 画像認識の流れ

   1. 画像のアップロード

   2. バケットの設定

4. 特定のエリアだけを解析対象にする方法

   1. 画像の切り取り

   2. コード例と解説

5. 高度なテクニック

   1. マルチエリア解析

   2. 結果の結合

6. 実装上の留意点

   1. 料金プラン

   2. APIリクエストの制限

7. まとめ

## 1. はじめに

この記事では、Google Cloud PlatformのVision APIを使用して、画像内の特定のエリアのみを解析する方法について詳しく解説します。この技術を使うことで、広告ボードや特定商品のみをターゲットにした画像認識が行えます。

## 2. GCP Vision APIとは

### 2-1. GCP Vision APIの概要

GCP Vision APIは、画像からテキストを抽出したり、ラベル付けを行ったり、物体や顔を検出することができるクラウドベースのAPIです。ディープラーニング技術を活用しており、高精度な画像解析が可能です。

### 2-2. 主な機能

- **ラベル付け**: 画像内の物体を識別しラベルを付与します。

- **テキスト検出**: 画像内に含まれる文字を解析し、テキストデータに変換します。

- **顔検出**: 画像内の顔を認識し、感情推定や顔の位置を特定します。

- **ロゴ検出**: 特定のブランドのロゴを検出します。

## 3. 画像認識の流れ

### 3-1. 画像のアップロード

最初に解析対象の画像をGoogle Cloud Storageにアップロードします。この画像は、後でVision APIによって解析されます。

### 3-2. バケットの設定

アップロードする際には、Google Cloud Storageのバケットを設定します。バケットはデータを保管する単位で、適切に設定することで効率的にデータ管理が可能です。

## 4. 特定のエリアだけを解析対象にする方法

### 4-1. 画像の切り取り

Google Cloud Vision APIでは、直接特定エリアだけを解析する機能はありません。そのため、まず画像を事前に加工する必要があります。Pythonなどのプログラミング言語を用いて画像を切り取り、その部分をAPIに渡します。

### 4-2. コード例と解説

以下は、Pythonを使用してPillowライブラリで画像を切り取る例です。

```python

from PIL import Image

# 画像を開く

img = Image.open('sample.jpg')

# 切り取りたい範囲を指定 (左, 上, 右, 下)

box = (100, 100, 400, 400)

cropped_img = img.crop(box)

# 切り取った画像を保存

cropped_img.save('cropped_sample.jpg')

```

この例では、画像の100x100ピクセルから400x400ピクセルの範囲を切り取ります。この範囲をVision APIに送信することで、特定エリアのみの解析を行います。

```python

from google.cloud import vision

from google.cloud.vision_v1 import types

import io

def detect_labels(path):

    """画像からラベルを取得する"""

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    # 画像をロードしてAPIに送信

    with io.open(path, 'rb') as image_file:

        content = image_file.read()

    image = types.Image(content=content)

    # ラベルを検出

    response = client.label_detection(image=image)

    labels = response.label_annotations

    print('Labels:')

    for label in labels:

        print(label.description)

detect_labels('cropped_sample.jpg')

```

このコードは、切り取った画像をVision APIに送信し、ラベルを検出します。

## 5. 高度なテクニック

### 5-1. マルチエリア解析

複数のエリアを一度に解析したい場合、各エリアを個別に切り取り、並列でAPIリクエストを送信します。

### 5-2. 結果の結合

複数エリアから得た解析結果を結合し、総合的な解析結果を生成します。これは複数の物体が画像内に存在する場合に有効です。

## 6. 実装上の留意点

### 6-1. 料金プラン

GCP Vision APIの利用には料金がかかります。APIコール数に基づく従量課金制であり、月間の無料枠も用意されています。

### 6-2. APIリクエストの制限

APIリクエストには秒間および分間の上限があります。大量の画像を解析する場合は、バッチ処理を検討することが推奨されます。

## 7. まとめ

本記事では、Google Cloud PlatformのVision APIを用いて、特定のエリアだけを解析対象にする方法について解説しました。画像を事前に加工することで、効率的に目的のエリアを解析することができます。こうした技術を駆使して、より精密な画像認識を実現してください。

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