Google Vision API は、開発者が強力な画像認識機能をアプリケーションに統合できるようにする高度な画像理解ツールです。オブジェクト検出、顔認識、テキスト抽出などの幅広い機能を提供します。 Google Vision API の機能をデモンストレーションするために、開発者はさまざまなライブラリやプログラミング言語を利用できます。
Google Vision API との対話に使用される一般的なプログラミング言語の 1 つは Python です。 Python はそのシンプルさ、読みやすさ、豊富なライブラリ サポートで広く知られており、開発者にとって理想的な選択肢となっています。 Python を使用して Google Vision API にアクセスするには、開発者は Python 用の公式 Google Cloud クライアント ライブラリを利用できます。このライブラリは、API との対話プロセスを簡素化する一連の高レベル API を提供し、画像のアップロード、API リクエストの作成、結果の取得などのタスクの実行を容易にします。
以下は、Python 用 Google Cloud クライアント ライブラリを使用して Google Vision API の機能を示す方法の例です。
python from google.cloud import vision # Instantiates a client client = vision.ImageAnnotatorClient() # The name of the image file to annotate file_name = 'path/to/image.jpg' # Loads the image into memory with open(file_name, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) # Performs object detection on the image response = client.object_localization(image=image) objects = response.localized_object_annotations # Prints the detected objects for object_ in objects: print(f'{object_.name} (confidence: {object_.score})')
この例では、まず Python 用の Google Cloud クライアント ライブラリから必要なモジュールをインポートします。次に、API リクエストを行うために使用されるクライアント オブジェクトをインスタンス化します。次に、注釈を付けたい画像ファイルを指定してメモリにロードします。最後に、オブジェクト検出の API リクエストを作成し、検出されたオブジェクトとその信頼スコアを取得します。
Python 以外にも、Java、Node.js、Go などの他のプログラミング言語を使用して Google Vision API を操作することもできます。 Google はこれらの言語のクライアント ライブラリも提供しているため、開発者は API をアプリケーションに簡単に統合できます。
Google Vision API の機能をデモンストレーションするために、開発者はさまざまなライブラリやプログラミング言語を使用できます。 Google Cloud Client Library for Python を備えた Python は、そのシンプルさと広範なライブラリ サポートにより人気の選択肢です。ただし、Java、Node.js、Go などの他の言語も Google のクライアント ライブラリでサポートされています。
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