# GCP Vision APIとCloud Storageで非公開画像の認識処理を行う方法

## 目次

1. はじめに

2. GCP Vision APIとは？

3. Cloud Storageとは？

4. 前提条件

5. Google Cloud Platformプロジェクトの設定

   1. APIの有効化

   2. サービスアカウントの作成

   3. 認証情報の設定

6. Cloud Storageへの画像アップロード

7. GCP Vision APIを使用した画像認識

   1. 画像認識の手順

   2. コード例

8. 結果の解析

9. セキュリティの考慮

10. まとめ

## 1. はじめに

この記事では、Google Cloud Platform (GCP)におけるVision APIとCloud Storageを使って、非公開の画像を認識する方法について詳しく説明します。具体的な設定やコード例を通じて、実践的なガイドを提供します。

## 2. GCP Vision APIとは？

GCP Vision APIは、機械学習を活用して画像内のオブジェクトやテキストを解析するGoogleのクラウドサービスです。OCR機能や顔認識、ランドマーク検出など多彩な機能を備えています。

## 3. Cloud Storageとは？

Cloud Storageは、Googleが提供するオブジェクトストレージサービスで、非公開の画像を安全に保存・管理することができます。大規模なデータ処理に耐えうるスケーラブルなストレージです。

## 4. 前提条件

- Google Cloud Platformアカウント

- gcloudコマンドラインツールのインストール

- Python 3.x環境

- `google-cloud-vision`および`google-cloud-storage`パッケージのインストール

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

## 5. Google Cloud Platformプロジェクトの設定

### 5-1. APIの有効化

1. Google Cloud Consoleにアクセスします。

2. プロジェクトを作成、または既存のプロジェクトを選択します。

3. 「APIとサービス」>「ライブラリ」からGoogle Cloud Vision APIを有効化します。

### 5-2. サービスアカウントの作成

1. 「IAMと管理」>「サービスアカウント」に移動し、サービスアカウントを作成します。

2. 必要な権限（Cloud Vision API User、Storage Object Viewer）を付与します。

3. キーの作成（JSON形式）を行い、ローカルに保存します。

### 5-3. 認証情報の設定

環境変数`GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`をサービスアカウントキーのパスに設定します。

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

## 6. Cloud Storageへの画像アップロード

### 手順

1. Cloud Storageのバケットを作成します。

2. 非公開の画像をバケットにアップロードし、適切なアクセス制限を設定します。

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

## 7. GCP Vision APIを使用した画像認識

### 7-1. 画像認識の手順

1. Cloud Storageに保存された画像のURIを生成します。

2. Vision APIを呼び出し、画像解析を行います。

### 7-2. コード例

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

## 8. 結果の解析

Vision APIの応答から、画像内のラベルを解析し、結果を確認します。必要に応じて、他のAPI機能（テキスト検出、顔検出など）も試してください。

## 9. セキュリティの考慮

- 非公開の画像に対して適切なアクセス権を設定することが重要です。

- バケットポリシーとIAMを適切に設定し、許可されたユーザーやサービスのみがアクセスできるようにします。

## 10. まとめ

GCP Vision APIとCloud Storageを組み合わせることで、クラウド上で非公開の画像を安全に認識・解析することができます。本記事では、具体的な設定手順から、実装例、セキュリティ対策までを包括的に解説しました。これにより、エンジニアは柔軟かつ強力な画像処理アプリケーションを開発できます。

# GCP Vision APIとCloud Storageで非公開画像の認識処理を行う方法

## 目次

1. はじめに

2. GCP Vision APIとは？

3. Cloud Storageとは？

4. 前提条件

5. Google Cloud Platformプロジェクトの設定

   1. APIの有効化

   2. サービスアカウントの作成

   3. 認証情報の設定

6. Cloud Storageへの画像アップロード

7. GCP Vision APIを使用した画像認識

   1. 画像認識の手順

   2. コード例

8. 結果の解析

9. セキュリティの考慮

10. まとめ

## 1. はじめに

この記事では、Google Cloud Platform (GCP)におけるVision APIとCloud Storageを使って、非公開の画像を認識する方法について詳しく説明します。具体的な設定やコード例を通じて、実践的なガイドを提供します。

## 2. GCP Vision APIとは？

GCP Vision APIは、機械学習を活用して画像内のオブジェクトやテキストを解析するGoogleのクラウドサービスです。OCR機能や顔認識、ランドマーク検出など多彩な機能を備えています。

## 3. Cloud Storageとは？

Cloud Storageは、Googleが提供するオブジェクトストレージサービスで、非公開の画像を安全に保存・管理することができます。大規模なデータ処理に耐えうるスケーラブルなストレージです。

## 4. 前提条件

- Google Cloud Platformアカウント

- gcloudコマンドラインツールのインストール

- Python 3.x環境

- `google-cloud-vision`および`google-cloud-storage`パッケージのインストール

```bash

pip install google-cloud-vision google-cloud-storage

```

## 5. Google Cloud Platformプロジェクトの設定

### 5-1. APIの有効化

1. Google Cloud Consoleにアクセスします。

2. プロジェクトを作成、または既存のプロジェクトを選択します。

3. 「APIとサービス」>「ライブラリ」からGoogle Cloud Vision APIを有効化します。

### 5-2. サービスアカウントの作成

1. 「IAMと管理」>「サービスアカウント」に移動し、サービスアカウントを作成します。

2. 必要な権限（Cloud Vision API User、Storage Object Viewer）を付与します。

3. キーの作成（JSON形式）を行い、ローカルに保存します。

### 5-3. 認証情報の設定

環境変数`GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`をサービスアカウントキーのパスに設定します。

```bash

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-file.json"

```

## 6. Cloud Storageへの画像アップロード

### 手順

1. Cloud Storageのバケットを作成します。

2. 非公開の画像をバケットにアップロードし、適切なアクセス制限を設定します。

```python

from google.cloud import storage

def upload_to_bucket(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name):

    client = storage.Client()

    bucket = client.bucket(bucket_name)

    blob = bucket.blob(destination_blob_name)

    blob.upload_from_filename(source_file_name)

    print(f"File {source_file_name} uploaded to {destination_blob_name}.")

upload_to_bucket('your-bucket-name', 'local-image-path.jpg', 'image.jpg')

```

## 7. GCP Vision APIを使用した画像認識

### 7-1. 画像認識の手順

1. Cloud Storageに保存された画像のURIを生成します。

2. Vision APIを呼び出し、画像解析を行います。

### 7-2. コード例

```python

from google.cloud import vision

def detect_labels_gcs(gcs_uri):

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    image = vision.Image()

    image.source.image_uri = gcs_uri

    response = client.label_detection(image=image)

    labels = response.label_annotations

    print('Labels:')

    for label in labels:

        print(label.description)

detect_labels_gcs('gs://your-bucket-name/image.jpg')

```

## 8. 結果の解析

Vision APIの応答から、画像内のラベルを解析し、結果を確認します。必要に応じて、他のAPI機能（テキスト検出、顔検出など）も試してください。

## 9. セキュリティの考慮

- 非公開の画像に対して適切なアクセス権を設定することが重要です。

- バケットポリシーとIAMを適切に設定し、許可されたユーザーやサービスのみがアクセスできるようにします。

## 10. まとめ

GCP Vision APIとCloud Storageを組み合わせることで、クラウド上で非公開の画像を安全に認識・解析することができます。本記事では、具体的な設定手順から、実装例、セキュリティ対策までを包括的に解説しました。これにより、エンジニアは柔軟かつ強力な画像処理アプリケーションを開発できます。

GCP Vision APIとCloud Storageで非公開画像の認識処理を行う方法

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