C#과 함께 Vision API 사용

1. 개요

개발자는 Google Cloud Vision API를 사용하여 이미지 라벨 지정, 얼굴 및 랜드마크 인식, 광학 문자 인식 (OCR), 음란물 태깅 등의 시각적 감지 기능을 애플리케이션 내에 손쉽게 통합할 수 있습니다.

이 Codelab에서는 C#과 함께 Vision API를 사용하는 데 중점을 둡니다. 텍스트 감지, 랜드마크 인식, 얼굴 인식을 실행하는 방법을 알아봅니다.

학습할 내용

• Cloud Shell 사용 방법
• Google Cloud Vision API를 사용 설정하는 방법
• API 요청 인증 방법
• C#용 Vision API 클라이언트 라이브러리를 설치하는 방법
• 라벨 감지 수행 방법
• 텍스트 감지 수행 방법
• 랜드마크 감지 수행 방법
• 얼굴 감지 수행 방법

필요한 항목

• Google Cloud Platform 프로젝트
• 브라우저(Chrome, Firefox 등)
• C# 사용에 관한 지식

설문조사

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<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 초보자 중급 숙련도

2. 설정 및 요구사항

자습형 환경 설정

1. Google Cloud Console에 로그인하여 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 재사용합니다. 아직 Gmail이나 Google Workspace 계정이 없는 경우 계정을 만들어야 합니다.

• 프로젝트 이름은 이 프로젝트 참가자의 표시 이름입니다. 이는 Google API에서 사용하지 않는 문자열이며 언제든지 업데이트할 수 있습니다.
• 프로젝트 ID는 모든 Google Cloud 프로젝트에서 고유하며, 변경할 수 없습니다(설정된 후에는 변경할 수 없음). Cloud 콘솔은 고유한 문자열을 자동으로 생성합니다. 일반적으로는 신경 쓰지 않아도 됩니다. 대부분의 Codelab에서는 프로젝트 ID (일반적으로 PROJECT_ID로 식별됨)를 참조해야 합니다. 생성된 ID가 마음에 들지 않으면 다른 임의 ID를 생성할 수 있습니다. 또는 직접 시도해 보고 사용 가능한지 확인할 수도 있습니다. 이 단계 이후에는 변경할 수 없으며 프로젝트 기간 동안 유지됩니다.
• 참고로 세 번째 값은 일부 API에서 사용하는 프로젝트 번호입니다. 이 세 가지 값에 대한 자세한 내용은 문서를 참고하세요.

주의: 프로젝트 ID는 전역적으로 고유하며 선택한 후에는 다른 사람이 사용할 수 없습니다. 해당 ID의 유일한 사용자입니다. 프로젝트가 삭제되더라도 ID는 다시 사용할 수 없습니다.

참고: Gmail 계정을 사용하는 경우 기본 위치를 조직 없음으로 설정된 그대로 둘 수 있습니다. Google Workspace 계정을 사용하는 경우 조직에 적합한 위치를 선택하세요.

2. 다음으로 Cloud 리소스/API를 사용하려면 Cloud 콘솔에서 결제를 사용 설정해야 합니다. 이 Codelab 실행에는 많은 비용이 들지 않습니다. 이 튜토리얼이 끝난 후에 요금이 청구되지 않도록 리소스를 종료하려면 만든 리소스 또는 프로젝트를 삭제하면 됩니다. Google Cloud 신규 사용자는 300달러(USD) 상당의 무료 체험판 프로그램에 참여할 수 있습니다.

Cloud Shell 시작

Google Cloud를 노트북에서 원격으로 실행할 수 있지만, 이 Codelab에서는 Cloud에서 실행되는 명령줄 환경인 Google Cloud Shell을 사용합니다.

Cloud Shell 활성화

1. Cloud Console에서 Cloud Shell 활성화를 클릭합니다.

Cloud Shell을 처음 시작하는 경우에는 무엇이 있는지 설명하는 중간 화면이 표시됩니다. 중간 화면이 표시되면 계속을 클릭합니다.

Cloud Shell을 프로비저닝하고 연결하는 데 몇 분 정도만 걸립니다.

가상 머신에는 필요한 개발 도구가 모두 들어 있습니다. 영구적인 5GB 홈 디렉터리를 제공하고 Google Cloud에서 실행되므로 네트워크 성능과 인증이 크게 개선됩니다. 이 Codelab에서 대부분의 작업은 브라우저를 사용하여 수행할 수 있습니다.

Cloud Shell에 연결되면 인증이 완료되었고 프로젝트가 자신의 프로젝트 ID로 설정된 것을 확인할 수 있습니다.

2. Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행하여 인증되었는지 확인합니다.

gcloud auth list

명령어 결과

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

참고: gcloud 명령줄 도구는 Google Cloud의 강력한 통합 명령줄 도구입니다. 이 도구는 Cloud Shell에 사전 설치되어 있습니다. 탭 완성 기능이 지원되는 것을 확인할 수 있습니다. 명령어를 처음 실행할 때 인증하라는 메시지가 표시될 수 있습니다. 자세한 내용은 gcloud 명령줄 도구 개요를 참조하세요.

3. Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행하여 gcloud 명령어가 프로젝트를 알고 있는지 확인합니다.

gcloud config list project

명령어 결과

[core]
project = <PROJECT_ID>

또는 다음 명령어로 설정할 수 있습니다.

gcloud config set project <PROJECT_ID>

명령어 결과

Updated property [core/project].

참고: Cloud Shell 외부에서 이 튜토리얼을 완료하는 경우 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보 설정을 따르세요.

3. Vision API 사용 설정

Vision API를 사용하려면 먼저 API를 사용 설정해야 합니다. Cloud Shell에서 다음 명령어를 사용하여 API를 사용 설정할 수 있습니다.

gcloud services enable vision.googleapis.com

참고: 이 명령어로 오류가 발생하면 현재 프로젝트 ID가 Codelab 프로젝트 ID와 일치하는지 확인합니다.

다음 명령어를 사용하여 Cloud Shell에서 사용되는 현재 프로젝트 ID를 찾습니다.

gcloud info | grep "project"

프로젝트 ID가 올바르지 않으면 다음 명령어를 사용하여 올바른 프로젝트 ID를 사용합니다.

gcloud config set project <PROJECT_ID>

<PROJECT_ID>를 올바른 프로젝트 ID로 바꿉니다.

4. C#용 Google Cloud Vision API 클라이언트 라이브러리 설치

먼저 Vision API 샘플을 실행하는 데 사용할 간단한 C# 콘솔 애플리케이션을 만듭니다.

dotnet new console -n VisionApiDemo

애플리케이션이 생성되고 종속 항목이 해결된 것을 확인할 수 있습니다.

The template "Console Application" was created successfully.
Processing post-creation actions...
...
Restore succeeded.

그런 다음 VisionApiDemo 폴더로 이동합니다.

cd VisionApiDemo/

프로젝트에 Google.Cloud.Vision.V1 NuGet 패키지를 추가합니다.

dotnet add package Google.Cloud.Vision.V1

info : Adding PackageReference for package 'Google.Cloud.Vision.V1' into project '/home/atameldev/VisionApiDemo/VisionApiDemo.csproj'.
log  : Restoring packages for /home/atameldev/VisionApiDemo/VisionApiDemo.csproj...
...
info : PackageReference for package 'Google.Cloud.Vision.V1' version '1.2.0' added to file '/home/atameldev/VisionApiDemo/VisionApiDemo.csproj'.

이제 Vision API를 사용할 준비가 되었습니다.

5. 라벨 감지 수행

Vision API의 기본 기능 중 하나는 라벨 주석이라고 하는 이미지에서 객체 또는 항목을 식별하는 것입니다. 라벨 인식은 일반적인 객체, 위치, 활동, 동물 종, 제품 등을 식별합니다. Vision API는 입력 이미지를 가져와 해당 이미지에 적용될 가능성이 가장 큰 라벨을 반환합니다. 이 함수는 이미지 일치 신뢰도 점수와 함께 가장 일치하는 라벨을 반환합니다.

이 예에서는 상하이의 거리 장면 이미지에 대해 라벨 인식을 수행합니다. Cloud Shell의 오른쪽 상단에서 코드 편집기를 엽니다.

VisionApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using Google.Cloud.Vision.V1;
using System;

namespace VisionApiDemo
{
    class Program
    {   
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = ImageAnnotatorClient.Create();
            var image = Image.FromUri("gs://cloud-samples-data/vision/using_curl/shanghai.jpeg");
            var labels = client.DetectLabels(image);

            Console.WriteLine("Labels (and confidence score):");
            Console.WriteLine(new String('=', 30));

            foreach (var label in labels)
            {
                Console.WriteLine($"{label.Description} ({(int)(label.Score * 100)}%)");
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 살펴보고 Vision API C# 라이브러리가 라벨 감지를 수행하는 데 어떻게 사용되는지 알아보세요.

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다.

dotnet run 

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

Labels (and confidence score):
==============================
Wheel (97%)
Tire (97%)
Photograph (94%)
Bicycle (94%)
Motor vehicle (89%)
Infrastructure (89%)
Vehicle (86%)
Mode of transport (84%)
Bicycle wheel (83%)
Asphalt (81%)

참고: 이 C# 코드가 작동하지 않으면 API 요청 인증 단계에서 수행한 안내를 확인하세요.

다음 명령어를 사용하여 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수의 값을 확인합니다.

echo $GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

"~/key.json". 값이 출력됩니다.

연결되어 있다면 다음으로 다음을 사용하여 서비스 계정이 생성되었고 "~/key.json"에 있는지 확인합니다.

cat "~/key.json"

다음과 비슷한 내용이 표시됩니다.

{

"type": "service_account",

"project_id": "PROJECT_ID",

"private_key_id": "ff31939192529e07f42e4535fb20bb029def1276",

"Private_key":...

그렇지 않으면 API 요청 인증 단계를 다시 방문합니다.

요약

이 단계에서는 중국의 거리 장면 이미지에 대해 라벨 인식을 수행하고 해당 이미지와 가장 관련성이 높은 라벨을 표시할 수 있었습니다. 라벨 감지에 대해 자세히 알아보세요.

6. 텍스트 감지 수행

Vision API의 텍스트 감지는 광학 문자 인식을 수행합니다. 이미지에서 텍스트를 감지하고 추출하며 다양한 언어가 지원됩니다. 또한 자동 언어 식별이 제공됩니다.

이 예에서는 시스템 소프트웨어 업데이트 화면의 이미지에서 텍스트 감지를 수행합니다.

VisionApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using Google.Cloud.Vision.V1;
using System;

namespace VisionApiDemo
{
    class Program
    {   
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = ImageAnnotatorClient.Create();
            var image = Image.FromUri("gs://cloud-samples-data/vision/text/screen.jpg");
            var response = client.DetectText(image);
            foreach (var annotation in response)
            {
                if (annotation.Description != null)
                {
                    Console.WriteLine(annotation.Description);
                }
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 살펴보고 Vision API C# 라이브러리가 텍스트 감지를 수행하는 데 어떻게 사용되는지 알아보세요.

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다.

dotnet run 

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

System Software Update
Back
Preparing to install...
After preparation is complete, the PS4 will automatically restart and the update file will be
installed.
37%
gus class
System
Software
Update
Back
Preparing
to
install
...
After
preparation
is
complete
,
the
PS4
will
automatically
restart
and
the
update
file
will
be
installed
.
37
%
gus
class

요약

이 단계에서는 Otter Crossing의 이미지에서 텍스트 감지를 수행하고 이미지에서 인식된 텍스트를 출력했습니다. 텍스트 감지에 대해 자세히 알아보세요.

7. 랜드마크 감지 수행

Vision API의 랜드마크 감지는 이미지에서 유명한 자연 및 인공 구조물을 감지합니다.

이 예에서는 에펠탑의 이미지에서 랜드마크 감지를 수행합니다.

VisionApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using Google.Cloud.Vision.V1;
using System;

namespace VisionApiDemo
{
    class Program
    {   
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = ImageAnnotatorClient.Create();
            var image = Image.FromUri("gs://cloud-samples-data/vision/eiffel_tower.jpg");
            var response = client.DetectLandmarks(image);
            foreach (var annotation in response)
            {
                if (annotation.Description != null)
                {
                    Console.WriteLine(annotation.Description);
                }
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 살펴보고 Vision API C# 라이브러리가 랜드마크 감지를 수행하는 데 어떻게 사용되는지 알아보세요.

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다.

dotnet run

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

Eiffel Tower

요약

이 단계에서는 에펠탑의 이미지에 대해 랜드마크 감지를 수행했습니다. 랜드마크 감지에 관해 자세히 알아보세요.

8. 감정적인 얼굴 감지 수행

얼굴 감지는 이미지에서 여러 개의 얼굴을 감정 상태, 모자 착용 등 관련 주요 얼굴 속성과 함께 감지합니다.

이 예시에서는 기쁨, 분노, 슬픔, 놀람 등 4가지 감정적 가능성에서 감정 상태의 가능성을 감지합니다.

VisionApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using Google.Cloud.Vision.V1;
using System;

namespace VisionApiDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var client = ImageAnnotatorClient.Create();

            var image = Image.FromUri("gs://cloud-samples-data/vision/face/face_no_surprise.jpg");
            var response = client.DetectFaces(image);
            foreach (var annotation in response)
            {
                Console.WriteLine($"Picture: {image}");
                Console.WriteLine($" Surprise: {annotation.SurpriseLikelihood}");
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 살펴보고 Vision API C# 라이브러리가 감정적인 얼굴 인식에 어떻게 사용되는지 알아보세요.

앱을 실행합니다.

dotnet run

face_no_surprise 예에 대해 다음과 같이 출력됩니다.

Picture: { "source": { "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/face/face_no_surprise.jpg" } }
 Surprise: Likely

요약

이 단계에서는 감정적인 얼굴 인식을 수행할 수 있었습니다. 얼굴 인식에 관해 자세히 알아보세요.

9. 축하합니다.

C# 으로 Vision API를 사용하여 다양한 이미지 감지를 수행하는 방법을 알아봤습니다.

삭제

이 빠른 시작에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud Platform 계정에 청구되지 않도록 하는 방법은 다음과 같습니다.

• Cloud Platform 콘솔로 이동합니다.
• 종료할 프로젝트를 선택한 후 '삭제'를 클릭하세요. 상단: 프로젝트 삭제가 예약됩니다.

자세히 알아보기

• Google Cloud Vision API: https://cloud.google.com/vision/docs/
• Google Cloud Platform의 C#/.NET: https://cloud.google.com/dotnet/
• Google Cloud .NET 클라이언트: https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-dotnet

라이선스

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