> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/serverless/instance-segmentation/semantic-segmentation.md). # セマンティックセグメンテーション {% tabs %} {% tab title="cURL" %} **Linux または MacOS** ローカルファイルの JSON 予測を取得する、ファイル名は `YOUR_IMAGE.jpg`: ```bash base64 YOUR_IMAGE.jpg | curl -d @- \ "https://segment.roboflow.com/your-model/42?api_key=YOUR_KEY" ``` Web上の別の場所でホストされている画像を、そのURL経由で推論する（忘れずに [URLエンコードしてください](https://www.urlencoder.org/)): ```bash curl -X POST "https://segment.roboflow.com/your-model/42?\ api_key=YOUR_KEY&\ image=https%3A%2F%2Fi.imgur.com%2FPEEvqPN.png" ``` **Windows** インストールする必要があります [Windows用のcurl](https://curl.se/windows/) と [Windows用のGNUのbase64ツール](http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/coreutils.htm)。最も簡単な方法は、次を使用することです。 [git for Windowsインストーラー](https://git-scm.com/downloads) これには次も含まれます `curl` と `base64` インストール時に「Use Git and optional Unix tools from the Command Prompt」を選択すると、コマンドラインツールが含まれます。 その後、上記と同じコマンドを使用できます。 {% endtab %} {% tab title="Python" %} **ローカル画像とホスト画像の推論** 依存関係をインストールするには、 `pip install roboflow`. ```python from roboflow import Roboflow rf = Roboflow(api_key="") project = rf.workspace().project("PROJECT_ID") model = project.version(VERSION).models()[0] prediction = model.predict("YOUR_IMAGE.jpg") ``` {% endtab %} {% tab title="JavaScript" %} **Node.js** この例では [axios](https://github.com/axios/axios) この例でPOSTリクエストを実行するために使用しているので、まず `npm install axios` を実行して依存関係をインストールしてください。 **ローカル画像で推論する** ```javascript const axios = require("axios"); const fs = require("fs"); const image = fs.readFileSync("YOUR_IMAGE.jpg", { encoding: "base64" }); axios({ method: "POST", url: "https://segment.roboflow.com/your-model/42", params: { api_key: "YOUR_KEY" }, data: image, headers: { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded" } }) .then(function(response) { console.log(response.data); }) .catch(function(error) { console.log(error.message); }); ``` **URL経由で別の場所にホストされた画像で推論する** ```javascript const axios = require("axios"); axios({ method: "POST", url: "https://segment.roboflow.com/your-model/42", params: { api_key: "YOUR_KEY", image: "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png" } }) .then(function(response) { console.log(response.data); }) .catch(function(error) { console.log(error.message); }); ``` **Web** リアルタイムのオンデバイス推論を次で利用できます: `roboflow.js`; 詳しくは [こちらのドキュメント](/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/web-browser.md). {% endtab %} {% tab title="Swift/iOS" %} **Swift** **ローカル画像で推論する** ```swift import UIKit // 画像を読み込み、Base64に変換 let image = UIImage(named: "your-image-path") // アップロードする画像へのパス 例: image.jpg let imageData = image?.jpegData(compressionQuality: 1) let fileContent = imageData?.base64EncodedString() let postData = fileContent!.data(using: .utf8) // API_KEY、モデル、モデルバージョンを使用してInference Serverリクエストを初期化 var request = URLRequest(url: URL(string: "https://segment.roboflow.com/your-model/your-model-version?api_key=YOUR_APIKEY&name=YOUR_IMAGE.jpg")!,timeoutInterval: Double.infinity) request.addValue("application/x-www-form-urlencoded", forHTTPHeaderField: "Content-Type") request.httpMethod = "POST" request.httpBody = postData // POSTリクエストを実行 URLSession.shared.dataTask(with: request, completionHandler: { data, response, error in // レスポンスを文字列に解析 guard let data = data else { print(String(describing: error)) return } // レスポンス文字列をDictionaryに変換 do { let dict = try JSONSerialization.jsonObject(with: data, options: []) as? [String: Any] } catch { print(error.localizedDescription) } // 文字列レスポンスを出力 print(String(data: data, encoding: .utf8)!) }).resume() ``` **Objective-C** [Objective-C のスニペットをリクエストするにはここをクリックしてください。](https://app.roboflow.com/request/snippet.inference-objc) {% endtab %} {% tab title="Android" %} **Kotlin** **ローカル画像で推論する** ```kotlin import java.io.* import java.net.HttpURLConnection import java.net.URL import java.nio.charset.StandardCharsets import java.util.* fun main() { // 画像パスを取得 val filePath = System.getProperty("user.dir") + System.getProperty("file.separator") + "YOUR_IMAGE.jpg" val file = File(filePath) // Base64でエンコード val encodedFile: String val fileInputStreamReader = FileInputStream(file) val bytes = ByteArray(file.length().toInt()) fileInputStreamReader.read(bytes) encodedFile = String(Base64.getEncoder().encode(bytes), StandardCharsets.US_ASCII) val API_KEY = "" // あなたのAPIキー val MODEL_ENDPOINT = "dataset/v" // モデルエンドポイントを設定（Dataset URLにあります） // URLを構築 val uploadURL ="https://segment.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&name=YOUR_IMAGE.jpg"; // HTTPリクエスト var connection: HttpURLConnection? = null try { // URLへの接続を設定 val url = URL(uploadURL) connection = url.openConnection() as HttpURLConnection connection.requestMethod = "POST" connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded") connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(encodedFile.toByteArray().size)) connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US") connection.useCaches = false connection.doOutput = true // リクエストを送信 val wr = DataOutputStream( connection.outputStream) wr.writeBytes(encodedFile) wr.close() // レスポンスを取得 val stream = connection.inputStream val reader = BufferedReader(InputStreamReader(stream)) var line: String? while (reader.readLine().also { line = it } != null) { println(line) } reader.close() } catch (e: Exception) { e.printStackTrace() } finally { connection?.disconnect() } } main() ``` **URL経由で別の場所にホストされた画像で推論する** ```kotlin import java.io.BufferedReader import java.io.DataOutputStream import java.io.InputStreamReader import java.net.HttpURLConnection import java.net.URL import java.net.URLEncoder fun main() { val imageURL = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png" // 画像URLを置き換えてください val API_KEY = "" // あなたのAPIキー val MODEL_ENDPOINT = "dataset/v" // モデルエンドポイントを設定 // アップロードURL val uploadURL = "https://segment.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image=" + URLEncoder.encode(imageURL, "utf-8"); // HTTPリクエスト var connection: HttpURLConnection? = null try { // URLへの接続を設定 val url = URL(uploadURL) connection = url.openConnection() as HttpURLConnection connection.requestMethod = "POST" connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded") connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(uploadURL.toByteArray().size)) connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US") connection.useCaches = false connection.doOutput = true // リクエストを送信 val wr = DataOutputStream(connection.outputStream) wr.writeBytes(uploadURL) wr.close() // レスポンスを取得 val stream = URL(uploadURL).openStream() val reader = BufferedReader(InputStreamReader(stream)) var line: String? while (reader.readLine().also { line = it } != null) { println(line) } reader.close() } catch (e: Exception) { e.printStackTrace() } finally { connection?.disconnect() } } main() ``` **Java** **ローカル画像で推論する** ```java import java.io.*; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.Base64; public class InferenceLocal { public static void main(String[] args) throws IOException { // 画像パスを取得 String filePath = System.getProperty("user.dir") + System.getProperty("file.separator") + "YOUR_IMAGE.jpg"; File file = new File(filePath); // Base64でエンコード String encodedFile; FileInputStream fileInputStreamReader = new FileInputStream(file); byte[] bytes = new byte[(int) file.length()]; fileInputStreamReader.read(bytes); encodedFile = new String(Base64.getEncoder().encode(bytes), StandardCharsets.US_ASCII); String API_KEY = ""; // あなたのAPIキー String MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // モデルエンドポイント // URLを構築 String uploadURL = "https://segment.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&name=YOUR_IMAGE.jpg"; // HTTPリクエスト HttpURLConnection connection = null; try { // URLへの接続を設定 URL url = new URL(uploadURL); connection = (HttpURLConnection) url.openConnection(); connection.setRequestMethod("POST"); connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded"); connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(encodedFile.getBytes().length)); connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US"); connection.setUseCaches(false); connection.setDoOutput(true); // リクエストを送信 DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream()); wr.writeBytes(encodedFile); wr.close(); // レスポンスを取得 InputStream stream = connection.getInputStream(); BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream)); String line; while ((line = reader.readLine()) != null) { System.out.println(line); } reader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (connection != null) { connection.disconnect(); } } } } ``` **URL経由で別の場所にホストされた画像で推論する** ```java import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import java.nio.charset.StandardCharsets; public class InferenceHosted { public static void main(String[] args) { String imageURL = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png"; // 画像URLを置き換えてください String API_KEY = ""; // あなたのAPIキー String MODEL_ENDPOINT = "dataset/v"; // モデルエンドポイント // アップロードURL String uploadURL = "https://segment.roboflow.com/" + MODEL_ENDPOINT + "?api_key=" + API_KEY + "&image=" + URLEncoder.encode(imageURL, StandardCharsets.UTF_8); // HTTPリクエスト HttpURLConnection connection = null; try { // URLへの接続を設定 URL url = new URL(uploadURL); connection = (HttpURLConnection) url.openConnection(); connection.setRequestMethod("POST"); connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded"); connection.setRequestProperty("Content-Length", Integer.toString(uploadURL.getBytes().length)); connection.setRequestProperty("Content-Language", "en-US"); connection.setUseCaches(false); connection.setDoOutput(true); // リクエストを送信 DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream()); wr.writeBytes(uploadURL); wr.close(); // レスポンスを取得 InputStream stream = new URL(uploadURL).openStream(); BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream)); String line; while ((line = reader.readLine()) != null) { System.out.println(line); } reader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (connection != null) { connection.disconnect(); } } } } ``` {% endtab %} {% tab title="Ruby" %} **Gemfile** {% code title="Gemfile" %} ```ruby source "https://rubygems.org" gem "httparty", "~> 0.18.1" gem "base64", "~> 0.1.0" gem "cgi", "~> 0.2.1" ``` {% endcode %} **Gemfile.lock** {% code title="Gemfile.lock" %} ```ruby GEM remote: https://rubygems.org/ specs: base64 (0.1.0) cgi (0.2.1) httparty (0.18.1) mime-types (~> 3.0) multi_xml (>= 0.5.2) mime-types (3.3.1) mime-types-data (~> 3.2015) mime-types-data (3.2021.0225) multi_xml (0.6.0) PLATFORMS x64-mingw32 x86_64-linux DEPENDENCIES base64 (~> 0.1.0) cgi (~> 0.2.1) httparty (~> 0.18.1) BUNDLED WITH 2.2.15 ``` {% endcode %} **ローカル画像で推論する** ```ruby require 'base64' require 'httparty' encoded = Base64.encode64(File.open("YOUR_IMAGE.jpg", "rb").read) model_endpoint = "dataset/v" # モデルエンドポイントを設定 api_key = "" # ここにあなたのAPIキー params = "?api_key=" + api_key + "&name=YOUR_IMAGE.jpg" response = HTTParty.post( "https://segment.roboflow.com/" + model_endpoint + params, body: encoded, headers: { 'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded', 'charset' => 'utf-8' }) puts response ``` **URL経由で別の場所にホストされた画像で推論する** ```ruby require 'httparty' require 'cgi' model_endpoint = "dataset/v" # モデルエンドポイントを設定 api_key = "" # ここにあなたのAPIキー img_url = "https://i.imgur.com/PEEvqPN.png" # URLを構築 img_url = CGI::escape(img_url) params = "?api_key=" + api_key + "&image=" + img_url response = HTTParty.post( "https://segment.roboflow.com/" + model_endpoint + params, headers: { 'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded', 'charset' => 'utf-8' }) puts response ``` {% endtab %} {% tab title="PHP" %} **ローカル画像で推論する** ```php array ( 'header' => "Content-type: application/x-www-form-urlencoded\r\n", 'method' => 'POST', 'content' => $data )); $context = stream_context_create($options); $result = file_get_contents($url, false, $context); echo $result; ?> ``` **URL経由で別の場所にホストされた画像で推論する** ```php array ( 'header' => "Content-type: application/x-www-form-urlencoded\r\n", 'method' => 'POST' )); $context = stream_context_create($options); $result = file_get_contents($url, false, $context); echo $result; ?> ``` {% endtab %} {% tab title="Go" %} **ローカル画像で推論する** ```go package main import ( "bufio" "encoding/base64" "fmt" "io/ioutil" "os" "net/http" "strings" ) func main() { api_key := "" // あなたのAPIキー model_endpoint := "dataset/v" // モデルエンドポイントを設定 // ディスク上のファイルを開く。 f, _ := os.Open("YOUR_IMAGE.jpg") // JPG全体をバイトスライスに読み込む。 reader := bufio.NewReader(f) content, _ := ioutil.ReadAll(reader) // base64でエンコード。 data := base64.StdEncoding.EncodeToString(content) uploadURL := \"https://segment.roboflow.com/\" + model_endpoint + \"?api_key=\" + api_key + \"&name=YOUR_IMAGE.jpg\" req, _ := http.NewRequest(\"POST\", uploadURL, strings.NewReader(data)) req.Header.Set(\"Accept\", \"application/json\") client := &http.Client{} resp, _ := client.Do(req) defer resp.Body.Close() bytes, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) fmt.Println(string(bytes)) } ``` **URL経由で別の場所にホストされた画像で推論する** ```go package main import ( "fmt" "net/http" \"net/url\" "io/ioutil" ) func main() { api_key := "" // あなたのAPIキー model_endpoint := "dataset/v" // モデルエンドポイントを設定 img_url := \"https://i.ibb.co/jzr27x0/YOUR-IMAGE.jpg\" uploadURL := \"https://segment.roboflow.com/\" + model_endpoint + \"?api_key=\" + api_key + \"&image=\" + url.QueryEscape(img_url) req, _ := http.NewRequest(\"POST\", uploadURL, nil) req.Header.Set(\"Accept\", \"application/json\") client := &http.Client{} resp, _ := client.Do(req) defer resp.Body.Close() bytes, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) fmt.Println(string(bytes)) } ``` {% endtab %} {% tab title=".NET" %} **ローカル画像で推論する** ```csharp using System; using System.IO; using System.Net; using System.Text; namespace InferenceLocal { class InferenceLocal { static void Main(string[] args) { byte[] imageArray = System.IO.File.ReadAllBytes(@\"YOUR_IMAGE.jpg\"); string encoded = Convert.ToBase64String(imageArray); byte[] data = Encoding.ASCII.GetBytes(encoded); string API_KEY = \"\"; // あなたの API キー string MODEL_ENDPOINT = \"dataset/v\"; // モデルエンドポイントを設定 // URLを構築 string uploadURL = \"https://segment.roboflow.com/\" + MODEL_ENDPOINT + \"?api_key=\" + API_KEY + "&name=YOUR_IMAGE.jpg"; // サービスリクエストの設定 ServicePointManager.Expect100Continue = true; ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12; // リクエストを設定 WebRequest request = WebRequest.Create(uploadURL); request.Method = \"POST\"; request.ContentType = \"application/x-www-form-urlencoded\"; request.ContentLength = data.Length; // データを書き込む using (Stream stream = request.GetRequestStream()) { stream.Write(data, 0, data.Length); } // レスポンスを取得 string responseContent = null; using (WebResponse response = request.GetResponse()) { using (Stream stream = response.GetResponseStream()) { using (StreamReader sr99 = new StreamReader(stream)) { responseContent = sr99.ReadToEnd(); } } } Console.WriteLine(responseContent); } } } ``` **URL経由で別の場所にホストされた画像で推論する** ```csharp using System; using System.IO; using System.Net; using System.Web; namespace InferenceHosted { class InferenceHosted { static void Main(string[] args) { string API_KEY = \"\"; // あなたの API キー string imageURL = \"https://i.ibb.co/jzr27x0/YOUR-IMAGE.jpg\"; string MODEL_ENDPOINT = \"dataset/v\"; // モデルエンドポイントを設定 // URLを構築 string uploadURL = \"https://segment.roboflow.com/\" + MODEL_ENDPOINT + \"?api_key=\" + API_KEY + \"&image=\" + HttpUtility.UrlEncode(imageURL); // サービスポイントの設定 ServicePointManager.Expect100Continue = true; ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12; // Http リクエストを設定 WebRequest request = WebRequest.Create(uploadURL); request.Method = \"POST\"; request.ContentType = \"application/x-www-form-urlencoded\"; request.ContentLength = 0; // レスポンスを取得 string responseContent = null; using (WebResponse response = request.GetResponse()) { using (Stream stream = response.GetResponseStream()) { using (StreamReader sr99 = new StreamReader(stream)) { responseContent = sr99.ReadToEnd(); } } } Console.WriteLine(responseContent); } } } ``` {% endtab %} {% tab title="Elixer" %} ユーザーからリクエストがあったコードスニペットを追加しています。Elixir アプリに推論 API を統合したい場合は、 [ここをクリックして upvote を記録してください](https://app.roboflow.com/request/snippet.upload-elixir). {% endtab %} {% endtabs %} ### レスポンスオブジェクト形式 ホスト型 API の推論ルートは次を返します。 `JSON` 予測の配列を含むオブジェクトです。各予測には次のプロパティがあります： * `segmentation_mask` = 入力画像と同じサイズの base64 エンコードされた単一チャネル画像で、各ピクセル値はクラス ID に対応します * `class_map` = クラス ID をクラス名にマッピングするオブジェクトです * `image` = 入力画像の寸法を持つオブジェクトです * height = 入力画像の高さ（ピクセル数） * width = 入力画像の幅（ピクセル数） ```json // JSONオブジェクトの例 { \"segmentation_mask\": \"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\", \"class_map\": { \"0\": \" 背景\", \"1\": \" オブジェクト\" }, \"image\": { \"width\": 1232, \"height\": 821 } } ``` ## API リファレンス ## Inference API の使用 `POST` `https://segment.roboflow.com/:datasetSlug/:versionNumber` base64 エンコードされた画像をモデルエンドポイントに直接 POST できます。または、次のものとして URL を渡すこともできます `image` 画像がすでに別の場所でホストされている場合は、クエリ文字列内のパラメータです。 #### パスパラメータ | 名前 | 型 | 説明 | | ----------- | --- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | datasetSlug | 文字列 | データセット名の URL 安全なバージョンです。メインの Project ビューの URL を確認するか、モデルの学習後にデータセットのバージョンの train results セクションにある \\"Get curl command\\" ボタンをクリックすると見つけられます。 | | version | 数値 | データセットのバージョンを識別するバージョン番号 | #### クエリパラメータ | 名前 | 型 | 説明 | | ---------- | --- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | image | 文字列 |

追加する画像の URL。画像が他の場所でホストされている場合に使用します。（リクエスト本文で base64 エンコードされた画像を POST しない場合に必須です。）

注意： URL エンコードするのを忘れないでください。

| | confidence | 数値 |

0〜100 のスケールで返される予測のしきい値です。数値が低いほど、より多くの予測が返されます。数値が高いほど、確信度の高い予測が少なく返されます。

デフォルト： 50

| | api\_key | 文字列 | あなたの API キー（Workspace の API 設定ページで取得） | #### リクエストボディ | 名前 | 型 | 説明 | | -- | --- | ------------------------------------------------- | | | 文字列 | base64 エンコードされた画像。（クエリパラメータで画像 URL を渡さない場合に必須です。） | {% tabs %} {% tab title="200 JSON 形式の予測。(x,y) はボックスの" %} ``` { \"segmentation_mask\": \"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\", \"class_map\": { \"0\": \" 背景\", \"1\": \" オブジェクト\" }, \"image\": { \"width\": 1232, \"height\": 821 } } ``` {% endtab %} {% tab title="403 api\_key にモデルへのアクセス権限がない場合。" %} ``` { \"Message\": \"ユーザーはこのリソースにアクセスする権限がありません\" } ``` {% endtab %} {% endtabs %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/serverless/instance-segmentation/semantic-segmentation.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.