テクノ大福帳

 本記事では、gsutilとgcsfuseを利用したColaboratory環境とGoogle Cloud Storage（GCS）との連携について見ていきます。 【目次】 ［１］概要 （１）Vision APIに関連するGCSの利用シナリオ例 （２）GCSとの連携方法 （３）利用料金について ［２］gsutil （１）Google Cloud Storage URI （２）一般公開データのダウンロード例 （３）認証 （４）プロジェクトの設定（オプション） （５）URIとワイルドカード （６）gsutil ls：バケットやオブジェクトの情報表示 （７）gsutil cp：ファイルやフォルダのコピー ［３］Cloud Storage FUSE（gcsfuse） （１）インストール （２）認証 （３）マウントして利用する （４）マウントの解除 （５）他ツールとの共存：ディレクトリの扱いなどの問題 ［１］概要 Google Cloud Storageは、公式ドキュメント（ https://cloud.google.com/storage/docs?hl=ja ）で以下のように説明されています。 Cloud Storage は、Google Cloud でオブジェクトを保存するためのサービスです。 オブジェクトとは、任意の形式のファイルで構成される不変のデータのことです。オブジェクトをバケットと呼ばれるコンテナに保存します。すべてのバケットがプロジェクトに関連付けられ、組織のプロジェクトをグループ化できます。 これは技術的側面からの説明ですが、大雑把に言えば、Google Cloud Platform（GCP）が提供するデータ保管サービスの一つです。利用方法によっては、OSのファイルのように扱うこともできます。 本記事では、Google Cloud Storageについての説明は行いませんが、記事『 Colaboratory＋GoogleドライブでVision APIの実験環境を作る 』の流れから、Colaboratory環境からGoogle Cloud Storageを利用する方法を見ていきます。また、利用例などはVision APIの利用に関するものを中心としています。 以下は、Google Cloud StorageをGCSと略して書きます。 （１

これまでの記事で、Google Vision APIの使い方の側面（特にPython）について見てきましたが、平行して、今回からOCR（光学文字認識）の機能面についても見ていきたいと思います。まずは、OCRにあたる２つの機能（特徴タイプ）であるTEXT_DETECTIONとDOCUMENT_TEXT_DETECTIONの違いについて見ていきます。 【目次】 ［１］はじめに ［２］Vision APIが提供する２つのOCR機能 ［３］「～向けに最適化されます」とは？ ［４］簡単な実験での違いの例 （１）スパースと思われる画像の例 （２）高密度と思われる画像の例 （３）少し難しい漢字の例（文字の大きさによる違い） （４）手書き文書の例 （５）TEXT_DETECTIONとDOCUMENT_TEXT_DETECTIONの二つを同時に指定した場合の例 ［５］実験から受ける印象 ［６］最後に ［１］はじめに Google Vision APIのOCRは評判が良く、私もデモを見て凄いなと思いました。昔、仕事でOCRをちょっとだけ使ったことがありますが、その頃を思うと、隔世の感があります。 そこで実際に使ってみようと思って、ドキュメント（ガイド）を読んだり、サンプルを試してみたりしました。それはなんとなく理解できるのですが、現実の問題に適用しようとすると、ある画像形式に対してどのような機能を使い、どのように結果を解釈するのが良いのか、など、もう少し自分なりに頭の整理が必要だと感じました。 というわけで、Googleが公開している資料や実験を通して、私なりに理解したことを共有していきたいと思います。 ただし、私はOCRや画像処理 、機械学習 の専門家ではありませんので、誤った理解もあるかもしれません。また、資料や実験結果は、記事を書いている時点のものであり、モデルのバージョンアップやサービス内容の変更によって、結果が異なる可能性があることをご了承ください。 ［２］Vision APIが提供する２つのOCR機能 Vision APIでは、OCR機能として、「テキスト検出」と「ドキュメント テキスト検出（高密度テキスト / 手書き）」の２つを提供しています。 これらは、機能リスト（ https://cloud.google.com/vision/docs/featu

本記事では、『 Vision API Pythonクライアントライブラリを少し深堀りする（BatchAnnotateImages編） 』に続いて、Vision APIのPythonクライアントライブラリを利用した、PDFファイルなどから特徴検出を行う同期メソッド（BatchAnnotateFilesに対応するメソッド）の使い方について少し深堀します。 ＜＜お知らせ（2020/10/05）＞＞ Vision API Pythonクライアントライブラリの新バージョン（v2.0.0）が2020年9月29日付でリリースされています。本記事の内容はv1.0.0をもとに書いていますので、v2.0.0とは異なる内容、V2.0.0では動作しないコードを含んでいます。 v2.0.0については、『 Vision API Pythonクライアントライブラリ v2.0.0リリース（BREAKING CHANGES 有り） 』を参照してください。 【目次】 ［１］はじめに ［２］BatchAnnotateFilesメソッド ［３］batch_annotate_filesメソッド ［４］リクエストデータの表現方法 （１）InputConfig：ファイルのバイナリデータを送信する場合 （２）InputConfig：Google Cloud Storageのパスを指定する場合 （３）Feature：検出したい特徴の指定 （４）ImageContext：特徴タイプ固有のパラメータを設定する場合 （５）pagesフィールド：検出対象ページの指定 ［５］batch_annotate_filesの呼び出し （１）ローカルに保存されたファイルを使用する （２）Cloud Storage 上のファイルを使用する ［６］レスポンスデータの扱い （１）概要 （２）リクエスト時のページ指定と結果ページの関係 ［１］はじめに 本記事は、前回の記事『 Vision API Pythonクライアントライブラリを少し深堀りする（BatchAnnotateImages編） 』に続いて、PDFファイルなどから特徴検出を行う同期メソッド（BatchAnnotateFilesに対応するメソッド）について、少し深堀します。 Vision APIのPythonクライアントライブラリのパッケージ内容や、画像から

本記事では、『 Vision API クライアントライブラリの概要（Python編） 』に続いて、Vision APIのPythonクライアントライブラリのパッケージ内容を概観し、画像から特徴検出を行う同期メソッド（BatchAnnotateImagesに関連するメソッド）について少し深堀します。 ＜＜お知らせ （2020/10/05） ＞＞ Vision API Pythonクライアントライブラリの新バージョン（v2.0.0）が2020年9月29日付でリリースされています。本記事の内容はv1.0.0をもとに書いていますので、v2.0.0とは異なる内容、V2.0.0では動作しないコードを含んでいます。 v2.0.0については、『 Vision API Pythonクライアントライブラリ v2.0.0リリース（BREAKING CHANGES 有り） 』を参照してください。 【目次】 ［１］はじめに （１）参考情報など （２）ライブラリを利用するための準備作業 ［２］google.cloud.visionパッケージ概要 （１）vision.ImageAnnotatorClientクラス （２）vision.enums（定数定義） （３）vision.types（データ型定義） （４）補足 ［３］BatchAnnotateImagesに関連するメソッドの構成 （参考）ImageAnnotatorClientクラスの実装構成 ［４］リクエストデータの表現方法 （１）Image：画像のバイナリデータを送信する場合 （２）Image：画像のURIを指定する場合 （３）Feature：検出したい特徴の指定 （４）ImageContext：特徴タイプ固有のパラメータを設定する場合 ［５］特徴タイプ毎のメソッド（text_detectionなど） （１）利用例 （２）Feature.modelに関する注意事項 ［６］annotate_imageメソッド （１）利用例 （２）featuresに関する注意事項 ［７］batch_annotate_imagesメソッド （１）利用例 ［８］レスポンスデータとエラー ［９］JSON、ディクショナリとの相互変換 （１）google.protobuf.json_format モジュール （２）Protocol Buffersのクラ