AI画像タグ付けAPIは、画像に対してインテリジェントなタグ、タイトル、説明を自動生成する強力なAI写真タギングサービスです。この画像の自動タグ付けAPIは、高度なコンピュータビジョンと機械学習技術を活用して画像コンテンツを分析し、包括的なメタデータを生成します。自動画像タギング、コンテンツ管理、写真分類のワークフローに最適です。
AI画像タグ付けAPIは、以下の分野でAI写真タギングとメタデータ生成を効率的に実装することを可能にします。
AI画像タグ付けAPIにアクセスするには、まず有効なAPIキーを取得する必要があります。このキーは、リクエストを認証し、APIへの安全なアクセスを確保するために使用されます。


重要: 他者と共有したり、ブラウザ、クライアントサイドのコード、その他安全でない場所に公開したりしないでください。不正アクセスを防ぐために、キーを安全に保管してください。
POST https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags
画像の自動タグ付けAPIは、以下のリクエスト構造を受け付けます。
{
"image": "data:image/jpeg;base64,{image_base64_data}",
"lang": "ja"
}
curl --location 'https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'authorization: Bearer あなたのAPIキー' \
--data '{
"image":"data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQE...",
"lang":"ja"
}'
import requests
import base64
def image_to_base64(image_path):
"""画像をBase64エンコーディングに変換"""
with open(image_path, "rb") as image_file:
encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
return encoded_string
def generate_image_tags(api_key, image_path, lang="ja"):
"""AI画像タグ付けAPIを使用してAI画像タグを生成"""
url = "https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags"
headers = {
"content-type": "application/json",
"authorization": f"Bearer {api_key}"
}
image_base64_data = image_to_base64(image_path)
payload = {
"image": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64_data}",
"lang": lang
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
tags_data = result["data"]["tags"]
print("生成されたタグ:", tags_data["tags"])
print("タイトル:", tags_data["title"])
print("説明:", tags_data["description"])
print("残りのクレジット:", result["data"]["credits"]["remaining"])
else:
print(f"エラー: {response.status_code}")
print(response.text)
# 使用例
api_key = "あなたのAPIキー"
image_path = "あなたの画像.jpg"
generate_image_tags(api_key, image_path)
import fs from 'fs';
// サーバーサイドでの実装
const buffer = await fs.readFileSync("/temp/test.jpg");
const base64Image = buffer.toString('base64');
const imageData = `data:image/jpeg;base64,${base64Image}`;
// クライアントサイドでの実装
const file: File = /* inputまたはドロップイベントからのファイル */;
const arrayBuffer = await file.arrayBuffer();
const bytes = new Uint8Array(arrayBuffer);
const base64Image = btoa(String.fromCharCode.apply(null, bytes as any));
const imageData = `data:${file.type};base64,${base64Image}`;
const body = {
"image": imageData,
"lang": "ja"
};
const response = await fetch('https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer {あなたのAPIキー}'
},
body: JSON.stringify(body),
});
const result = await response.json();
console.log('AIが生成したタグ:', result.data.tags.tags);
console.log('生成されたタイトル:', result.data.tags.title);
console.log('生成された説明:', result.data.tags.description);
AI写真タギングサービスは、生成されたタグ、タイトル、説明、クレジット情報を含む包括的なレスポンスを返します。
{
"code": 0,
"message": "成功",
"request_id": "一意のリクエストID文字列",
"data": {
"tags": {
"tags": [
"タグ1",
"タグ2",
...
],
"title": "簡潔で魅力的な画像タイトル",
"description": "画像の詳細な説明"
},
"credits": {
"amount": "この呼び出しで消費されたクレジット",
"remaining": "この呼び出し後の残りの合計クレジット"
}
}
}
サービスの安定性と公平性を確保するため、各APIキーは**1分あたり30リクエスト(1時間あたり1800リクエスト)**に制限されています。この制限を超えるリクエストは、エラーコード 1004 で拒否されます。
クレジットを追加するには?
クレジットチャージページにアクセスしてクレジットパッケージを購入し、より多くのAI写真タギングAPI呼び出しをサポートできます。さまざまなユーザーのニーズに応えるために、多様なパッケージを提供しています。
次の表は、一般的なエラーコード、その意味、および解決策を示しています。
現在サポートされている画像形式は、JPG、JPEG、PNG、WebPです。最大画像サイズは4MBです。
画像の自動タグ付けAPIを使用して、ウェブサイトの画像のaltテキストとメタディスクリプションを自動生成します。
// AI生成タグで画像のSEOを強化
const enhanceImageSEO = async (imageElement, apiKey) => {
const canvas = document.createElement('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
canvas.width = imageElement.width;
canvas.height = imageElement.height;
ctx.drawImage(imageElement, 0, 0);
const base64Image = canvas.toDataURL('image/jpeg');
const response = await fetch('/api/v1/generate_tags', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
},
body: JSON.stringify({ image: base64Image })
});
const result = await response.json();
const { tags, title, description } = result.data.tags;
// SEOのために画像の属性を更新
imageElement.alt = description;
imageElement.title = title;
imageElement.setAttribute('data-tags', tags.join(', '));
};
AI写真タギングをCMSワークフローに統合します。
# コンテンツ管理システムで画像をまとめて処理
import os
import requests
from pathlib import Path
def bulk_tag_images(directory_path, api_key):
"""ディレクトリ内のすべての画像をAIタギングで処理"""
image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.webp']
for image_path in Path(directory_path).iterdir():
if image_path.suffix.lower() in image_extensions:
try:
# 各画像にタグを生成
result = generate_image_tags(api_key, str(image_path))
# メタデータを付随ファイルに保存
metadata_path = image_path.with_suffix('.json')
with open(metadata_path, 'w') as f:
json.dump(result['data']['tags'], f, indent=2)
print(f"処理済み: {image_path.name}")
except Exception as e:
print(f"{image_path.name} の処理中にエラーが発生しました: {e}")
# 使用法
bulk_tag_images("/path/to/images", "あなたのAPIキー")
当社のAI画像タグ付けAPIまたは写真タギングサービスに関するご質問やご提案がございましたら、以下の方法でお気軽にお問い合わせください。
今すぐAI画像タグ付けAPIを使い始めて、インテリジェントな写真分類と自動画像タギングの力を解き放ちましょう!