Cloud Vision APIで遊んでみた

# 開発環境
- Debian 7.8（仮想マシン）
- PHP 5.4.45-0+deb7u4 (cli)

# 手順
1.[Cloud Vision APIの使い方まとめ (サンプルコード付き)](https://syncer.jp/cloud-vision-api) を参考に、APIキーを取得する。

2.下記スクリプトをcloudVisionDemo.phpというファイル名で保存する。APIキーだけは取得したキーに書き換える。

```php:スクリプト
<?php
# cloudVisionDemo.php

// APIキー
$api_key = "APIキー";

// 画像へのパス
$image_path = $argv[1];

// Feature Type
$feature = $argv[2];

// パラメータ設定
$param = array("requests" => array());
$item["image"] = array("content" => base64_encode(file_get_contents($image_path)));
$item["features"] = array(array("type" => $feature, "maxResults" => 3));
$param["requests"][] = $item;

// リクエスト用のJSONを作成
$json = json_encode($param);

// リクエストを実行
$curl = curl_init() ;
curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=" . $api_key);
curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, true);
curl_setopt($curl, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_setopt($curl, CURLOPT_HTTPHEADER, array("Content-Type: application/json"));
curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($curl, CURLOPT_TIMEOUT, 15);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $json);
$res1 = curl_exec($curl);
$res2 = curl_getinfo($curl);
curl_close($curl);

// 取得したデータ
$json = substr($res1, $res2["header_size"]);
$array = json_decode($json, true);

// 出力
var_dump($array);
```

3.cloudVisionDemo.phpと同じ階層に分類したい画像ファイルを保存する。

4.スクリプトの第一引数にファイル名、第二引数に検出方式を指定する。下記は、image.pngというファイルのカテゴリ検出をしたい場合の例。
`$ php cloudVisionDemo.php image.png LABEL_DETECTION`

# 実験

## カテゴリ検出
- グラス

![water.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/100746/e6c532a2-7d87-0598-4b90-7ec45c89db79.jpeg)

```
$ php cloudVisionDemo.php 'water.jpg' LABEL_DETECTION
array(1) {
  ["responses"]=>
  array(1) {
    [0]=>
    array(1) {
      ["labelAnnotations"]=>
      array(3) {
        [0]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(9) "/m/04shl0"
          ["description"]=>
          string(18) "distilled beverage"
          ["score"]=>
          float(0.9329527)
        }
        [1]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(8) "/m/039jq"
          ["description"]=>
          string(5) "glass"
          ["score"]=>
          float(0.78407258)
        }
        [2]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(8) "/m/012mj"
          ["description"]=>
          string(18) "alcoholic beverage"
          ["score"]=>
          float(0.75640213)
        }
      }
    }
  }
}
```

蒸留酒、グラス、酒と認識

- りんご

![apple.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/100746/5ab42d3b-b748-dd6f-2695-2f0279525152.jpeg)

```
$ php cloudVisionDemo.php 'apple.jpg' LABEL_DETECTION
array(1) {
  ["responses"]=>
  array(1) {
    [0]=>
    array(1) {
      ["labelAnnotations"]=>
      array(3) {
        [0]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(9) "/m/036qh8"
          ["description"]=>
          string(7) "produce"
          ["score"]=>
          float(0.98105073)
        }
        [1]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(8) "/m/05s2s"
          ["description"]=>
          string(5) "plant"
          ["score"]=>
          float(0.93924618)
        }
        [2]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(8) "/m/02xwb"
          ["description"]=>
          string(5) "fruit"
          ["score"]=>
          float(0.936089)
        }
      }
    }
  }
}
```

作物、植物、果物と認識

- コーヒーカップ

[RaspberryPi3にカメラモジュールつけて撮影した画像をDeepLearningで分類してみた](http://qiita.com/pia/items/40b55e038b333617c29a)
にて、コーヒーカップとして分類された画像

![camera5.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/100746/4e74b711-e18e-3eef-0b50-416fe58cb794.png)

```
$ php cloudVisionDemo.php 'camera5.png' LABEL_DETECTION
array(1) {
  ["responses"]=>
  array(1) {
    [0]=>
    array(1) {
      ["labelAnnotations"]=>
      array(3) {
        [0]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(8) "/m/07yv9"
          ["description"]=>
          string(7) "vehicle"
          ["score"]=>
          float(0.80549806)
        }
        [1]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(8) "/m/057gn"
          ["description"]=>
          string(7) "minivan"
          ["score"]=>
          float(0.77592212)
        }
        [2]=>
        array(3) {
          ["mid"]=>
          string(9) "/m/017z18"
          ["description"]=>
          string(15) "small appliance"
          ["score"]=>
          float(0.62339073)
        }
      }
    }
  }
}
```

車両、ミニバン、小型電化製品と認識
スコア0.8以上でこのレベルか・・・最初から「ミッションクリティカルなシステムには使えないと思うし、今後その方向で頑張っていくつもりもないよ」って白旗上げてるだけのことはある。

## OCR

次にOCRを試してみた。

- コワーキングスペースWakU2

<img width="652" alt="waku2.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/100746/fe085dbf-18d8-68cf-692c-8a81577e58a6.png">

```
$ php cloudVisionDemo.php 'waku2.png' TEXT_DETECTION
array(1) {
  ["responses"]=>
  array(1) {
    [0]=>
    array(1) {
      ["textAnnotations"]=>
      array(5) {
        [0]=>
        array(3) {
          ["locale"]=>
          string(2) "ja"
          ["description"]=>
          string(36) "コワーキングスペースWakua
"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(43)
                ["y"]=>
                int(42)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(464)
                ["y"]=>
                int(42)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(464)
                ["y"]=>
                int(71)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(43)
                ["y"]=>
                int(71)
              }
            }
          }
        }
        [1]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(3) "コ"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(43)
                ["y"]=>
                int(46)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(65)
                ["y"]=>
                int(46)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(65)
                ["y"]=>
                int(68)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(43)
                ["y"]=>
                int(68)
              }
            }
          }
        }
        [2]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(15) "ワーキング"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(76)
                ["y"]=>
                int(42)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(230)
                ["y"]=>
                int(42)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(230)
                ["y"]=>
                int(71)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(76)
                ["y"]=>
                int(71)
              }
            }
          }
        }
        [3]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(12) "スペース"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(233)
                ["y"]=>
                int(45)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(354)
                ["y"]=>
                int(45)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(354)
                ["y"]=>
                int(69)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(233)
                ["y"]=>
                int(69)
              }
            }
          }
        }
        [4]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(5) "Wakua"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(358)
                ["y"]=>
                int(45)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(464)
                ["y"]=>
                int(45)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(464)
                ["y"]=>
                int(70)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(358)
                ["y"]=>
                int(70)
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
```

検索ボタンがQとされてるのは百歩譲るが、「コワーキングスペースWakua」・・・(＃＾ω＾)ﾋﾟｷﾋﾟｷ

- コワーキングスペースWakU２（２を全角にしてみた）

<img width="649" alt="waku2_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/100746/17f2eabf-d8e3-0478-2f4e-5540a1981b28.png">

```
$ php cloudVisionDemo.php 'waku2_2.png' TEXT_DETECTION
array(1) {
  ["responses"]=>
  array(1) {
    [0]=>
    array(1) {
      ["textAnnotations"]=>
      array(7) {
        [0]=>
        array(3) {
          ["locale"]=>
          string(2) "ja"
          ["description"]=>
          string(39) "コワーキングスペースWakU 2
Q
"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(44)
                ["y"]=>
                int(34)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(1248)
                ["y"]=>
                int(34)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(1248)
                ["y"]=>
                int(70)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(44)
                ["y"]=>
                int(70)
              }
            }
          }
        }
        [1]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(3) "コ"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(44)
                ["y"]=>
                int(39)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(65)
                ["y"]=>
                int(39)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(65)
                ["y"]=>
                int(62)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(44)
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              }
            }
          }
        }
        [2]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(15) "ワーキング"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
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              array(2) {
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              }
              [1]=>
              array(2) {
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              }
              [2]=>
              array(2) {
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              }
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              }
            }
          }
        }
        [3]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(12) "スペース"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
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            array(4) {
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              }
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              array(2) {
                ["x"]=>
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                ["y"]=>
                int(38)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(355)
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              }
              [3]=>
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            }
          }
        }
        [4]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(4) "WakU"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
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            array(4) {
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              array(2) {
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                int(358)
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                int(39)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(441)
                ["y"]=>
                int(39)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(441)
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                int(63)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
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              }
            }
          }
        }
        [5]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(1) "2"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
            ["vertices"]=>
            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(451)
                ["y"]=>
                int(37)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(469)
                ["y"]=>
                int(37)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(469)
                ["y"]=>
                int(63)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(451)
                ["y"]=>
                int(63)
              }
            }
          }
        }
        [6]=>
        array(2) {
          ["description"]=>
          string(1) "Q"
          ["boundingPoly"]=>
          array(1) {
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            array(4) {
              [0]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(1218)
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                int(35)
              }
              [1]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(1246)
                ["y"]=>
                int(34)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(1248)
                ["y"]=>
                int(69)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(1220)
                ["y"]=>
                int(70)
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
```

「コワーキングスペースWakU 2」
スペース入っちゃったけど、Uの大文字までちゃんと読めてるのはなかなか。

## 顔認識

次に顔認識をやってみた。

- 自分のfacebook写真

```
$ php cloudVisionDemo.php 'http://1.gravatar.com/avatar/73683d9774cbe57766ed47b52ec83539?s=160&d=mm&r=g' FACE_DETECTION
array(1) {
  ["responses"]=>
  array(1) {
    [0]=>
    array(1) {
      ["faceAnnotations"]=>
      array(1) {
        [0]=>
        array(15) {
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                int(34)
              }
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              array(2) {
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                int(122)
                ["y"]=>
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              }
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              array(2) {
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                int(143)
              }
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              array(2) {
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              }
            }
          }
          ["fdBoundingPoly"]=>
          array(1) {
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            array(4) {
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                ["y"]=>
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              }
              [1]=>
              array(2) {
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                int(62)
              }
              [2]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(103)
                ["y"]=>
                int(125)
              }
              [3]=>
              array(2) {
                ["x"]=>
                int(40)
                ["y"]=>
                int(125)
              }
            }
          }
          ["landmarks"]=>
          array(34) {
            [0]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(8) "LEFT_EYE"
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              array(3) {
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                float(81.75769)
                ["z"]=>
                float(4.1787585E-5)
              }
            }
            [1]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(9) "RIGHT_EYE"
              ["position"]=>
              array(3) {
                ["x"]=>
                float(90.976967)
                ["y"]=>
                float(83.886482)
                ["z"]=>
                float(1.8890204)
              }
            }
            [2]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(20) "LEFT_OF_LEFT_EYEBROW"
              ["position"]=>
              array(3) {
                ["x"]=>
                float(54.393)
                ["y"]=>
                float(74.171753)
                ["z"]=>
                float(2.1800623)
              }
            }
            [3]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(21) "RIGHT_OF_LEFT_EYEBROW"
              ["position"]=>
              array(3) {
                ["x"]=>
                float(71.9689)
                ["y"]=>
                float(75.312912)
                ["z"]=>
                float(-4.8891692)
              }
            }
            [4]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(21) "LEFT_OF_RIGHT_EYEBROW"
              ["position"]=>
              array(3) {
                ["x"]=>
                float(85.924217)
                ["y"]=>
                float(76.534096)
                ["z"]=>
                float(-3.9212897)
              }
            }
            [5]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(22) "RIGHT_OF_RIGHT_EYEBROW"
              ["position"]=>
              array(3) {
                ["x"]=>
                float(102.28504)
                ["y"]=>
                float(78.370239)
                ["z"]=>
                float(5.4902554)
              }
            }
            [6]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(21) "MIDPOINT_BETWEEN_EYES"
              ["position"]=>
              array(3) {
                ["x"]=>
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                ["z"]=>
                float(-5.0081019)
              }
            }
            [7]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(8) "NOSE_TIP"
              ["position"]=>
              array(3) {
                ["x"]=>
                float(77.280457)
                ["y"]=>
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                ["z"]=>
                float(-14.250449)
              }
            }
            [8]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(9) "UPPER_LIP"
              ["position"]=>
              array(3) {
                ["x"]=>
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                ["z"]=>
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              }
            }
            [9]=>
            array(2) {
              ["type"]=>
              string(9) "LOWER_LIP"
              ["position"]=>
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            array(2) {
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            [32]=>
            array(2) {
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              string(16) "CHIN_LEFT_GONION"
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            [33]=>
            array(2) {
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```

下の方に表情から感情認識してる部分もあります。

```
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          string(13) "VERY_UNLIKELY"
          ["sorrowLikelihood"]=>
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          string(13) "VERY_UNLIKELY"
          ["blurredLikelihood"]=>
          string(13) "VERY_UNLIKELY"
          ["headwearLikelihood"]=>
          string(13) "VERY_UNLIKELY"
```

これはすげぇ。
顔を傾けてる角度とか、左目の瞳孔とか、右眉毛の右端とか、めちゃめちゃ細かいパラメータまで返してくれる。
あと、表情分析みたいなこともできて、笑顔の人の写真とか認識すると、["joyLikelihood"]が「VERY_LIKELY」になったりする。

他にも
・ランドマーク検出(LANDMARK_DETECTION)
・ロゴ検出(LOGO_DETECTION)
・有害な画像検出(SAFE_SEARCH_DETECTION)
・色解析(IMAGE_PROPERTIES)
などがあって、色々かけてみると結構楽しめる。

# 注意
「表情判定でいろんな結果出したくて、延々と色んな顔して自撮りしまくる」という奇行を他人に見られる危険性があります。

# 参考
・[Cloud Vision APIの使い方まとめ (サンプルコード付き)](https://syncer.jp/cloud-vision-api)
・[Google Cloud Visionを使ってなんか作ってみた話](http://qiita.com/dkawashi/items/2d35a8e46523ed591d12)