Cloud functionsからFirestoreのStorageにアクセスして、VisionAIをつかう

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

https://qiita.com/masaaania/items/7a83c5e44e351b4a3a2c

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 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

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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