3dBアゲてみた

DTMネタを中心に、同じ土俵で活動するクリエイターを応援するためのブログ

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画像に写っている人物・製品の名前をGoogleで調べる方法

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Google画像検索機能というものをつい最近知りました。

 

画像検索とは皆さんが普段からよく使うであろうキーワードによる検索ではなく、

Googleに画像を解析してもらい、その画像から『類似の画像』や『一致した画像を含むページ』を検索するという機能です。

すでにネットにアップされている画像はもちろんのこと、自分で撮影した写真から検索をかけることも出来ます。

また、PCだけでなくiPhone(多分Androidも可)でも利用できるようです。

 

 

写っている背景などによっては予想外れの検索結果になる場合もあれば、知名度の低い画像からは検索できない事もしばしばありました。

 

そこで当記事ではGoogle画像検索機能の使い方と検索機能の精度について触れていきます。

 

 

機能の使い方(PC・Google Chrome編) 

Googleの検索ページから、右上にある『画像』という文字をクリック。

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ほとんど同じ画面ですが、画像検索画面に変わったかと思います。

次に、検索バー内右側にあるカメラのアイコンをクリック。

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赤色の線で囲った部分に画像をドラッグ&ドロップするか、画像のURLを貼り付けることで画像検索が始まります。

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機能の使い方(iPhone・Safari編)

まずGoogle Chromeを検索するなりしてGoogleの検索ページを開きます。

その後画面下の真ん中にあるボタンを押します。

 

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新たに表示された画面をスワイプし、『デスクトップ用サイトを表示』と書かれたボタンをタップします。

 

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あとは先ほど記載したPCでの検索方法と同じ手順です。

 

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デスクトップ表示から従来のスマホ表示に切り替える方法は、

「ホームボタンを2回押す」→「Safariのアプリを上にスワイプ」→「再びSafariを起動する」→「再読み込みをする(画面右上の矢印アイコンをタップ)」

で、元に戻すことが可能です。

 

 

精度について 

アニメイラストで検索をかけてみたら全く違うものがヒットしました。

検索精度は意外と低いのかも?と思い、少し検証してみたいと思います。

 

 

 

まずはフリー画像サイト「ぱくたそ」から、自称・日本一インターネットで顔写真が使われているフリー素材モデル大川さんの画像で検索をかけてみました。

 

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この画像で検索をかけてみた結果がこちら▼

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名古屋の結婚相談所と判断されたのでしょうか?

文字化けしたページがヒットしてしまいました。

 

下に『一致した画像を含むページ』という欄がありますね。

名前を調べたい場合は、ここから更に自力で調べる必要があるわけで……

 

…つまり、検索をかけただけでは「人物の名前」はヒットしないようです。

 

 

 

次はVOCALOIDのキャラクラー『初音ミク』の画像で試したいと思います。

こちらの画像は初音ミクV4Xの公式イラストです。

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この画像で検索をかけてみた結果がこちら▼ 

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一番上の検索結果はAmazonですが、こちらは全く同じイラストがプリントされてるスマホケースの販売ページです。

 

今回は背景が何もなかったからか、しっかりと解析できていたようで、検索バーに「初音ミク」というワードが入っていますね。

 

 

 

最後に製品画像で商品名を調べる検証をしてみようと思います。

 

下の画像は自分で撮った写真で、PCにUSBで接続することができる鍵盤です。

KORGという楽器メーカーの『nanoKEY2 (SLIM-LINE USB KEYBOARD)』という製品です。

 

写真の製品は黒色ですが、カラーバリエーションとしては白色のものもあります。

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この画像で検索をかけてみた結果がこちら▼ 

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え。完璧すぎません?感動しちゃいました。

 

一番上に表示されているページはKORGの公式製品紹介ページで、その下がAmazonの販売ページ。類似の画像に関しては全て同じ製品の画像が表示されています。

 

 

今回もまた背景が一色の壁だったので、しっかりと解析できたようですね。

やはり背景に何も写っていない画像が好ましいようです。

 

 

終わりに

今回はGoogleの画像検索機能について書かせて頂きました。

 

Googleには普段からお世話になっているのですが、こんな機能があったなんて全く知りませんでした。

本当に便利な機能ですね。

 

 

何度も記載しましたが「背景に何も写っていない画像を使うこと」が検索のコツです。

 

ということで、知っておくと便利なGoogleの画像検索機能のお話でした。

 

 

最後までお付き合いいただき、ありがとうございました。

ペー(@pei_bread44)でした!