Cloud functionsからFirestoreのStorageにアクセスして、VisionAIをつかう
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Cloud functionsからFirestoreのStorageにアクセスして、VisionAIをつかうにあたってかなり苦労したので、ポイントをまとめておく。
1。Cloud functionにサードパーティのPythonのライブラリを使う場合、requrements.txtを書く必要がある。
2。Firebaseのデータにアクセスする場合、firebaseのプロジェクトの歯車マークから、Python用の設定ファイル（json）をダウンロードし、Cloud FUnctionsにソースコードで登録する必要がある。
import firebase_admin
from firebase_admin import credentials
from firebase_admin import storage
cred = credentials.Certificate(“ダウンロードしたファイル”)
firebase_admin.initialize_app(cred, {
‘storageBucket’: ‘ストレージなら、そのばけえと’
})
2.5 Storageからデータを取得して、一度PILの形式にする
source_blob_name = “ふあいるに名前”
blob = bucket.get_blob(source_blob_name)
img_file = io.BytesIO()
blob.download_to_file(img_file)
img = Image.open(img_file)
3。Vision AIに渡すデータは、base64の必要がある。
output = io.BytesIO()
img.save(output, format=’PNG’)
image3 = output.getvalue()
image_g = types.Image(content=image3)
response = vision_client.document_text_detection(image=image_g)
labels = response.full_text_annotation
4。VisionAIを使うためには、VisionAIのAPIを有効にしておく必要がある。ローカルで動かす場合は、それをダウンロードしてパスに設定する必要がある。
https://cloud.google.com/vision/docs?_ga=2.249257607.-1213108839.1578707642
5。cloud functionsをデプロイするのはgcloudを使った方がやりやすかった。なので、gcloudもインストールする必要がある。
使ったgcloudのコメント
gcloud functions deploy myfunc2 –trigger-http –runtime=python37
gcloud config configurations list
gcloud projects list
gcloud config set project projectname
GoogleCloudFunctionsのデプロイ方法
Consoleのインラインエディタから直接書き込む方法、ローカルのzipファイルをConsoleからアップロードする方法、ローカルのファイルをgcloudコマンドでアップロードする方法の3つがある。最初はお試しでバージョン管理もできないの。2番目は理由不明で失敗する。なので3番目が一番いい。
手順としては、gcloudコマンドを使う際、現在のプロジェクトが正しいことを確認
次に、アップロードしたいファイルがある場所へ移動し、そこでterminalを開く
gcloud functions deploy myfunc2 –trigger-http –runtime=python37
以前はこれでいけたが、いまはこっちらのほうがいい
gcloud functions deploy Gcloudのファンクシィン –entry-point Pythonプログラムの関数の名前 –runtime python37 –trigger-http –allow-unauthenticated
https://cloud.google.com/functions/docs/deploying/filesystem?hl=ja