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
ヘッダー | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
content-type | string | はい | `application/json` |
authorization | string | はい | `Bearer ${api_key}`。 `${api_key}` はあなたのAPIキーです。 |
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"
}
パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
image | string | はい | Base64エンコードされた画像データ。サポートされている画像形式は 画像形式の詳細 に記載されています。 |
lang | string | いいえ | 返されるタグと説明の言語コード。デフォルトは `en` (英語) です。サポートされている言語コードは以下の通りです。 |
コード | 言語 |
---|---|
en | 英語 (デフォルト) |
zh | 中国語 |
fr | フランス語 |
de | ドイツ語 |
es | スペイン語 |
ja | 日本語 |
ko | 韓国語 |
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"
}
}
}
フィールド | 型 | 説明 |
---|---|---|
code | number | ステータスコード。`0`は成功、`0`以外はエラーを示します。 |
message | string | ステータスメッセージ。リクエストの状態を説明します。 |
request_id | string | 一意のリクエストID。追跡とトラブルシューティングに使用されます。 |
data | object | 生成されたタグデータとクレジット情報を含みます。 |
tags | object | AIが生成した画像タグ、タイトル、説明を含みます。 |
tags.tags | array | 画像に対して生成されたAI写真タグの配列。 |
tags.title | string | 画像の内容を要約したAI生成のタイトル。 |
tags.description | string | 画像の内容とコンテキストの詳細な説明。 |
credits | object | クレジットの消費と残高に関する情報。 |
credits.amount | number | このAPI呼び出しで消費されたクレジット数。 |
credits.remaining | number | この呼び出し後にアカウントに残っている合計クレジット数。 |
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。
エラーコード | 説明 | 解決策 |
---|---|---|
1002 | 認証されていません | `authorization`ヘッダーが正しく設定されているか確認してください。 |
1003 | 無効なAPIキー | APIキーが正しいか確認するか、新しいキーを取得してください。 |
1004 | リクエストが多すぎます | リクエスト頻度を1分あたり最大30リクエストに減らしてください。 |
1005 | 無効なパラメータ | リクエストパラメータが仕様に準拠しているか確認してください。 |
2002 | クレジットが不足しています | クレジットをチャージしてください。 |
2003 | コンテンツがフィルターによりブロックされました | コンテンツが規制に準拠するように画像を修正してください。 |
2004 | 無効な画像形式 | サポートされている画像形式を使用してください。詳細は画像形式の詳細を参照してください。 |
2005 | 画像のアップロードに失敗しました | 画像データが有効であるか確認するか、後でもう一度アップロードしてみてください。 |
5050 | 内部サーバーエラー | 技術サポートチームに連絡し、`request_id`を提供してください。 |
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!