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![• 名前 簑田 高志
• Twitter aad34210
• ブログ http://pracmper.blogspot.com/
• 仕事 ？？？
E-commerceのビジネスアナリス
ネット広告のビジネスアナリスト
• 出版書籍 みんなのR（共同翻訳）
データサイエンティストのための最新
知識と実践 Rではじめよう! [モダン]な
データ分析
自己紹介](https://image.slidesharecdn.com/tokyor67googlecloudvisionrevise1-180122121404/85/R-Google-Cloud-Vision-API-3-320.jpg)
![場所の特定(マッピング)
• ピラミッドを地図上にマッピングしてみる。
latt <- gcv_result$locations[[1]][[1]][[1]]
lon <- gcv_result$locations[[1]][[1]][[2]]
m <- leaflet() %>% addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron)
%>% setView(lng = lon, lat = latt, zoom = 5)
%>% addMarkers(lng = lon, lat = latt)
m](https://image.slidesharecdn.com/tokyor67googlecloudvisionrevise1-180122121404/85/R-Google-Cloud-Vision-API-34-320.jpg)
![場所の特定(マッピング)
• ピラミッドを地図上にマッピングしてみる。
latt <- gcv_result$locations[[1]][[1]][[1]]
lon <- gcv_result$locations[[1]][[1]][[2]]
m <- leaflet() %>% addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron)
%>% setView(lng = lon, lat = latt, zoom = 5)
%>% addMarkers(lng = lon, lat = latt)
m](https://image.slidesharecdn.com/tokyor67googlecloudvisionrevise1-180122121404/85/R-Google-Cloud-Vision-API-35-320.jpg)
Uploaded byTakashi Minoda
RからGoogle Cloud Vision API を利用する
RからGoogle Cloud Vision API を利用する。 GCPの設定からRからの利用までを説明する
RからGoogle Cloud Vision API を利用する
- 1.
- 2. 目次 1. 自己紹介 2. GoogleCloud Vision APIとは 3. 使い始める前の準備 4. Rでの設定 5. 実際にうごかしてみる 6. まとめ
- 3. • 名前 簑田高志 • Twitter aad34210 • ブログ http://pracmper.blogspot.com/ • 仕事 ？？？ E-commerceのビジネスアナリス ネット広告のビジネスアナリスト • 出版書籍 みんなのR（共同翻訳） データサイエンティストのための最新 知識と実践 Rではじめよう! [モダン]な データ分析 自己紹介
- 4. 2. Google CloudVision APIとは
- 5. こんなことありませんか? • 写真に写っている場所がどこかを判定したい 答え：フランス モン・サン・ミッシェル出展：http://farm2.static.flickr.com/1317/1314684944_29ac3169d2.jpg
- 6. こんなことありませんか? • 写真に写っている場所がどこかを判定したい 答え：アメリカ 自由の女神出展： http://farm1.static.flickr.com/142/325436657_ef71ab8285.jpg
- 7. こんなことありませんか? • 写真に写っている場所がどこかを判定したい 答え：エジプト ギザの大ピラミッド出展： http://www.wallpaperlink.com/bin/0707/03586.html
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- 14. Google Cloud Visionですよ 出展：https://cloud.google.com/vision/?hl=ja
- 15. Google Cloud Visionとは？ •Google Cloud Vision API は、使いやすい REST API にパワフルな機 械学習モデルが組み込まれており、画像の内容を認識するアプリケー ションの開発を可能にします。Google Cloud Vision API は、膨大な数 のカテゴリ（「ヨット」や「ライオン」、「エッフェル塔」など）に各画像を素早 く分類する機能や、画像内の個々の物体や人の顔を検出する機能、画 像内に含まれているテキストを検出して読み取る機能を備えています。 また、画像カタログのメタデータ作成、不適切なコンテンツの管理、画像 の感情分析を通じた新しいマーケティング手法の導入が可能になります。 リクエストでアップロードされた画像を分析することも、Google Cloud Storage の画像ストレージに統合することもできます。 画像の中身を解析してくれるAPI 出展： https://cloud.google.com/vision/?hl=ja （Google Cloud Vision APIより）
- 16. どんなことができるか？ • ラベル検出 • ロゴ検出 •ランドマーク検出 • 文字認識（OCR） • 顔検出 • 画像属性 • Web検出
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- 19. 必要なもの • Google CloudPlatform アカウント • クレジットカード（支払いするため） • Cloud Vision APIの認証情報 • R / RStudio
- 20. Google Cloud Platform認証設定 • Google Cloud Platform アカウントが利用できるようになったら、 以下の画面が表示されます。 • 検索から「Cloud Vision API」を検索 ※2018/01/20時点
- 21. Google Cloud Platform認証設定 • 「有効にする」ボタンをクリックする ※2018/01/20時点
- 22. Google Cloud Platform認証設定 • APIとサービス の画面が表示される • 再度バーの「認証情報」をクリック ※2018/01/20時点
- 23. Google Cloud Platform認証設定 • 認証情報を作成。 • 今回はOAuthクライアントIDを作成 ※2018/01/20時点
- 24. Google Cloud Platform認証設定 • 認証情報を作成終わったらJSONをダウンロードしておく ※2018/01/20時点
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- 26. Rのパッケージのインストール • 必要なパッケージをインストールする • RoogleVisionパッケージを使う ##packages install.packages("tidyverse") install.packages("leaflet") install.packages("devtools") install.packages("jsonlite") devtools::install_github("flovv/RoogleVision") source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("EBImage") ##library library(tidyverse) library(leaflet) library(RoogleVision) library(EBImage) library(jsonlite)
- 27. 認証 • さきほどGoogle CloudPlatform側で設定した認証情報を使ってR側で認証 • ブラウザが立ち上がりアカウントの紐付けを行う creds = fromJSON(’hoge/foo/bar/~~.json‘) ## 認証JSONファイルのパス options("googleAuthR.client_id" = creds$web$client_id) options("googleAuthR.client_secret" = creds$web$client_secret) options("googleAuthR.scopes.selected" = c("https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform")) googleAuthR::gar_auth()
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- 29. APIアクセス関数 • 一つの関数を使う。パラメータ内で複数機能の切り替え getGoogleVisionResponse(imagePath, feature ="LABEL_DETECTION", numResults = 5) ※ feature = (FACE_DETECTION（顔認識） , LANDMARK_DETECTION（場所認識） , LOGO_DETECTION（ロゴ認識） , LABEL_DETECTION（ラベル認識） , TEXT_DETECTION(テキスト))
- 30. 場所の特定 • 自由の女神 を特定してみる 出展：http://farm1.static.flickr.com/142/325436657_ef71ab8285.jpg
- 31. 場所の特定 • 自由の女神 を特定してみる gcv_result<- getGoogleVisionResponse('statue_of_liberty.jpg', feature = 'LANDMARK_DETECTION') head(gcv_result) mid description score vertices locations1 /m/072p8 Statue of Liberty 0.9103001 98, 252, 252, 98, 40, 40, 486, 486 40.68926, -74.04448
- 32. 場所の特定 • ピラミッドを特定 してみる 出展：http://www.wallpaperlink.com/bin/0707/03586.html
- 33. 場所の特定 • ピラミッドを特定してみる gcv_result <-getGoogleVisionResponse(Pyramid.jpg', feature = 'LANDMARK_DETECTION') head(gcv_result) mid description score vertices locations1 /m/036mk Great Pyramid of Giza 0.6733159 12, 947, 947, 12, 434, 434, 536, 536 29.97394, 31.13111
- 34. 場所の特定(マッピング) • ピラミッドを地図上にマッピングしてみる。 latt <-gcv_result$locations[[1]][[1]][[1]] lon <- gcv_result$locations[[1]][[1]][[2]] m <- leaflet() %>% addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron) %>% setView(lng = lon, lat = latt, zoom = 5) %>% addMarkers(lng = lon, lat = latt) m
- 35. 場所の特定(マッピング) • ピラミッドを地図上にマッピングしてみる。 latt <-gcv_result$locations[[1]][[1]][[1]] lon <- gcv_result$locations[[1]][[1]][[2]] m <- leaflet() %>% addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron) %>% setView(lng = lon, lat = latt, zoom = 5) %>% addMarkers(lng = lon, lat = latt) m
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- 37. ロゴの特定 gcv_result <- getGoogleVisionResponse(brandlogos.png', feature= LOGO_DETECTION ’ , numResults = 100) head(gcv_result) mid description score vertices1 /m/011spz0k The Guardian 0.5160552 213, 345, 345, 213, 173, 173, 443, 4432 /m/05b8qj Ray-Ban 0.4531192 213, 439, 439, 213, 92, 92, 255, 2553 /m/02q67s7 Colgate 0.4450404 478, 566, 566, 478, 13, 13, 44, 444 /m/03p39x1 Tesco Lotus 0.4292877 40, 140, 140, 40, 353, 353, 390, 3905 <NA> Heinz 0.4222758 693, 772, 772, 693, 16, 16, 42, 426 /g/1x5qtdq7 Cadbury Adams 0.4195638 290, 374, 374, 290, 296, 296, 320, 3207 /m/03lzc9 Special K 0.4150487 471, 568, 568, 471, 411, 411, 449, 4498 <NA> Walmart 0.4131395 372, 453, 453, 372, 353, 353, 384, 384 • たくさんのロゴは特定できないもよう…。（8個まで特定できた） • numResults で結果をコントロールできる
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- 39. ロゴの特定 gcv_result <- getGoogleVisionResponse(macdonald_logo.jpeg', feature= LOGO_DETECTION ’) head(gcv_result) error1 No features detected! • たくさんのロゴは特定できないもよう…。（8個まで特定できた） • numResults で結果をコントロールできる 残念！！！
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- 41. テキスト抜き出し • 画像中のテキストを抜き出したい gcv_result <-getGoogleVisionResponse(’ socks_image_text.jpeg', feature = TEXT_DETECTION ’) head(gcv_result)
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- 43. まとめ 1. Google CloudVision APIを使えば画像の「内容」を 検出できる。 2. GCPの認証を取得 3. RoogleVision パッケージを使う 4. 場所の特定、ロゴの検出、テキスト検出ができるこ とを確認できた。 5. 大量の画像もこのAPIを使えば、作業が楽になり そう。
- 44. 参考資料 • https://github.com/cloudyr/RoogleVision • https://www.r-bloggers.com/google-vision-api-in-r-rooglevision/ •http://code.markedmondson.me/googleAuthR/articles/google- authentication-types.html
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