Google Skills에서 공부한 내용들을 정리해보자🤓

학습방법

Google Skills에서 학습하고 싶은 내용을 선택하여 해당 과정을 들으면 된다!

🪄 참고

Catalog 메뉴를 사용하여 직접 공부하려는 항목을 검색하거나,
Paths 메뉴를 통해 학습 과정을 하나 선택하여 공부하면 된다.
일부 과정에서는 Credit이 필요하며, 나는 Google Cloud Study Jam을 통해 받은 약 200 Credit을 활용하여 공부를 진행했다.

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Course

Analyze Images with the Cloud Vision API

구성

목록

• APIs Explorer: Qwik Start ⬅️ 오늘 학습할 Lab!
• Extract, Analyze, and Translate Text from Images with the Cloud ML APIs
• Detect Labels, Faces, and Landmarks in images with the Cloud Vision API
• Analyze Images with the Cloud Vision API: Challenge Lab
• Claim credential (모든 강의를 수료해야 Skill badge 취득 가능!✨)

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🌠APIs Explorer: Qwik Start

개요

Google Vision API를 사용하여, 나의 Cloud Storage에 있는 이미지를 분석하는 과정

주의사항

반드시 시작하기 전에, Start Lab 버튼을 클릭하여 학습 시 사용한 구글 계정을 발급받고 해당 계정으로 로그인하여 실습을 진행해야 한다.
Start Lab 버튼을 클릭 시 각 Lab마다 주어진 시간 안에 실습을 마쳐야 한다. 미리 내용을 읽어본 후에 어느정도 정리가 됐으면 버튼 누르는 것을 추천한다.

실습 과정

(1) Cloud Storage > Buckets 생성하기

(2) demo 이미지 업로드 하기

⬆️ Bucket(qwiklabs-gcp-02-...) 생성 후 demo-image.jpg를 업로드 완료 시

(3) 이미지 권한 설정

API를 사용하기 위해서, 구글 클라우드 플랫폼(GCP)이나 구글 드라이브와 유사한 환경에서 특정 파일(이미지)을 '전 세계 누구라도 볼 수 있게 완전히 공개'하는 설정

• Select Public for the Entity.
• Enter allUsers for the Name.
• Select Reader for the Access.

(4) Cloud Vision API 테스트

(4-1) Cloud Vision API Console 열기

➡️ Cloud Vision - Try this API을 통해 Cloud Vision API 테스트할 수 있는 콘솔창 열기

(4-2) request 파라미터 입력

➡️ Label이란? 일반 객체, 위치, 활동, 동물 종, 제품 등을 식별하여 광범위한 카테고리 그룹에서 이미지 내 항목에 대한 정보를 인식하고 추출하는 기능

• type: LABEL_DETECTION
• image: imageUri

(4-3) 응답값 확인

(5) 응답값 분석

{
  "responses": [
    {
      "labelAnnotations": [
        {
          "mid": "/m/0bt9lr",
          "description": "Dog",
          "score": 0.9955614,
          "topicality": 0.5910274
        },
        {
          "mid": "/m/01lrl",
          "description": "Carnivores",
          "score": 0.95821124,
          "topicality": 0.006677204
        },
        {
          "mid": "/m/05mqq3",
          "description": "Snout",
          "score": 0.8904693,
          "topicality": 0.0051104086
        },
        {
          "mid": "/m/0h8ks17",
          "description": "Pet Supply",
          "score": 0.84506834,
          "topicality": 0.0013254747
        },
        {
          "mid": "/m/09141t",
          "description": "Collar",
          "score": 0.83984137,
          "topicality": 0.015019552
        },
        {
          "mid": "/m/07_gml",
          "description": "Working animal",
          "score": 0.8320223,
          "topicality": 0.000209493
        },
        {
          "mid": "/m/01v327",
          "description": "Lawn",
          "score": 0.829867,
          "topicality": 0.006828101
        },
        {
          "mid": "/m/01z5f",
          "description": "Canidae",
          "score": 0.78751886,
          "topicality": 0.010690784
        },
        {
          "mid": "/m/05q778",
          "description": "Dog collar",
          "score": 0.78325343,
          "topicality": 0.008057055
        },
        {
          "mid": "/m/0h8nm96",
          "description": "Dog Supply",
          "score": 0.73061556,
          "topicality": 0.0014571295
        }
      ]
    }
  ]
}

키 값 정리

• mid (Machine ID): Google의 지식 그래프에서 해당 사물을 식별하기 위해 부여한 고유 코드
• description: AI가 감지한 사물이나 개념의 이름
• score (신뢰도): AI가 해당 사물이라고 확신하는 정도로, 1.0에 가까울수록 확실하다는 뜻
• topicality (주제성): 해당 개체가 이미지 전체에서 얼마나 중요한 비중이나 주제를 차지하고 있는지를 나타냄

분석 내용

• 주인공: 개(Dog) (신뢰도가 99% 이상)
• 세부 특징: 개의 코(Snout)가 뚜렷하게 보이며, 품종은 식육목(Carnivores), 개과(Canidae)에 속하는 동물
• 주변 요소: 개가 개 목줄(Collar, Dog collar)을 착용하고 있으며, 주변에 잔디밭(Lawn)이 있을 가능성이 큼.
• 분류: 반려동물 용품(Pet Supply)이나 사역견(Working animal)과 관련된 맥락의 이미지일 수 있음

➡️ 최종적으로 이미지 분석 결과: 잔디밭 위에 목줄을 찬 개가 있는 사진
➡️ 실제 demo-image: