対象画像の認識可能領域が少なすぎる場合（例：白い壁、単色ブロック）またはテクスチャが単純すぎる場合、認識成功率が大幅に低下します。本章では、CRSの評価メカニズムを詳しく説明し、高品質なAR認識素材の選定を支援します。
データベースの各対象画像の詳細には、対象画像の詳細な評価が含まれています。API経由で対象画像の属性を取得して確認できます。EasyARクラウド認識管理からも確認可能です。
- まずローカルのターゲット画像をBase64に変換（macOS/Linux）、結果をimage_base64.txtに保存
base64 -i ./target.jpg | tr -d '\n' > image_base64.txt
- プレースホルダーを実際のパラメータに置き換え、curlスクリプトを実行
- Your-Server-side-URL → 実際のAPIホスト
- Your-Token → 実際のAPIキー認証トークン
- Your-CRS-AppId → あなたのappId
curl -X POST "https://<Your-Server-side-URL>/grade/detail" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: <YOUR-TOKEN>" \
-d '{
"appId": "<Your-CRS-AppId>",
"image": "'"$(cat image_base64.txt)"'"
}'
Javaサンプルコードのダウンロード
Maven経由でのプロジェクトインポート
Step 1. 関連コードファイル Grade.java を開く
Step 2. グローバル変数を変更し、準備リストの認証パラメータを置き換える
- CRS AppId
- API Key / API Secret
- Server-end URL
- IMAGE_PATH : アップロード対象のターゲット画像ファイル
import okhttp3.*;
import org.json.JSONObject;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Base64;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Grade {
private static final String TARGET_MGMT_URL = "http://cn1.crs.easyar.com:8888";
private static final String CRS_APPID = "--here is your CRS AppId--";
private static final String API_KEY = "--here is your API Key--";
private static final String API_SECRET = "--here is your API Secret--";
private static final String IMAGE_PATH = "test_target_image.jpg";
enum GradeType {
DETAIL,
DETECTION,
TRACKING
}
private static final Map<GradeType, String> GRADE_URL = new HashMap<GradeType, String>(){
{
put(GradeType.DETAIL, "/grade/detail") ;
put(GradeType.DETECTION, "/grade/detection") ;
put(GradeType.TRACKING, "/grade/tracking") ;
}
};
public String grade(Auth auth, String imgPath, GradeType gradeType) throws IOException {
final Path mImagePath = Paths.get(imgPath);
JSONObject params = new JSONObject().put("image", Base64.getEncoder().encodeToString(
Files.readAllBytes(mImagePath)
));
Auth.signParam(params, auth.getAppId(), auth.getApiKey(), auth.getApiSecret());
RequestBody requestBody = FormBody.create(MediaType.parse("application/json; charset=utf-8")
, params.toString());
Request request = new Request.Builder()
.url(auth.getCloudURL() + GRADE_URL.get(gradeType))
.post(requestBody)
.build();
return new OkHttpClient.Builder().build().newCall(request).execute().body().string();
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
Auth accessInfo = new Auth(CRS_APPID, API_KEY, API_SECRET, TARGET_MGMT_URL);
System.out.println("================== grade details ==================");
System.out.println(new Grade().grade(accessInfo, IMAGE_PATH, GradeType.DETAIL));
System.out.println("================== grade for detection ==================");
JSONObject gradeResp = new JSONObject(new Grade().grade(accessInfo, IMAGE_PATH, GradeType.DETECTION));
System.out.println("Detection grade: " + gradeResp.getJSONObject(Common.KEY_RESULT).get(Common.KEY_GRADE));
System.out.println("================== grade for tracking =================== ");
gradeResp = new JSONObject(new Grade().grade(accessInfo, IMAGE_PATH, GradeType.TRACKING));
System.out.println("Tracking grade: " + gradeResp.getJSONObject(Common.KEY_RESULT).get(Common.KEY_GRADE));
}
}
Step 3. Mainを実行
NodeJSサンプルコードのダウンロード
Step 1. Keys.jsonファイルの構成
- CRS AppId
- API Key / API Secret
{
"appId": "--here is your appId for CRS App Instance for SDK 4--",
"apiKey": "--here is your api key which is create from website and which has crs permission--",
"apiSecret": "--here is your api secret which is create from website--"
}
Step 2. テスト画像、キーファイル、およびServer-end URLを指定して実行
node bin/grade test.jpeg -t <Server-end-URL> -c keys.json
var argv = require('yargs')
.usage('Usage: $0 [image] -t [host] -c [keys]')
.demand(1)
.default('t', 'http://localhost:8888').alias('t', 'host')
.default('c', 'keys.json').alias('c', 'keys')
.help('h').alias('h', 'help')
.epilog('copyright 2015, sightp.com')
.argv;
var fs = require('fs');
var imageFn = argv._[0];
var host = argv.host;
var keys = JSON.parse(fs.readFileSync(argv.keys));
var farmer = require('../farmer')(host, keys);
farmer.getTrackingGrade({
'image': fs.readFileSync(imageFn).toString('base64')
})
.then(function(resp) {
console.log(resp);
})
.fail(function(err) {
console.log(err);
});
Php サンプルコードのダウンロード
ステップ 1. エントリーコード demo.php を開く
ステップ 2. グローバル変数を修正し、準備リストの認証パラメータを置換する
- CRS AppId
- API Key / API Secret
- Server-end URL
- imageFilePath : アップロード対象画像ファイルのパス
<?php
include 'EasyARClientSdkCRS.php';
$apiKey = 'API Key';
$apiSecret = 'API Secret';
$crsAppId = 'CRS AppId'
$crsCloudUrl = 'https://cn1-crs.easyar.com';
$imageFilePath = '1.jpg'
$sdk = new EasyARClientSdkCRS($apiKey, $apiSecret, $crsAppId, $crsCloudUrl);
$image = base64_encode(file_get_contents($imageFilePath));
$rs = $sdk->detection($image);
if ($rs->statusCode == 0) {
print_r($rs->result->grade);
} else {
print_r($rs);
}
ステップ 3. php demo.php を実行する
新しい関連コードファイル grade.py を作成し、グローバル変数を変更してから実行します
pip install requests
python grade.py
import time
import hashlib
import requests
import base64
# --- グローバル設定 ---
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
API_SECRET = "YOUR_API_SECRET"
APP_ID = "YOUR_APP_ID"
HOST = "https://crs-cn1.easyar.com"
IMAGE_PATH = "test.jpg"
def main():
# 1. 画像を読み込みエンコード
with open(IMAGE_PATH, "rb") as f:
image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
timestamp = str(int(time.time() * 1000))
# 2. パラメータ辞書を構築 (画像を含む)
params = {
'apiKey': API_KEY,
'appId': APP_ID,
'timestamp': timestamp,
'image': image_base64
}
# 3. キーでソートし連結
sorted_keys = sorted(params.keys())
builder = "".join([f"{k}{params[k]}" for k in sorted_keys])
builder += API_SECRET
# 4. SHA256署名を生成
signature = hashlib.sha256(builder.encode('utf-8')).hexdigest()
# 5. POSTリクエスト送信
payload = {**params, "signature": signature, "timestamp": int(timestamp)}
response = requests.post(f"{HOST}/grade/detection", json=payload)
print(f"Status: {response.status_code}")
print(f"Response: {response.text}")
if __name__ == "__main__":
main()
新しい関連コードファイル main.go を作成し、グローバル変数を変更してから実行します
go run main.go
main.go:
package main
import (
"bytes"
"crypto/sha256"
"encoding/base64"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"net/http"
"os"
"sort"
"strconv"
"time"
)
var (
ApiKey = "YOUR_API_KEY"
ApiSecret = "YOUR_API_SECRET"
AppId = "YOUR_APP_ID"
Host = "https://crs-cn1.easyar.com"
ImagePath = "test.jpg"
)
func main() {
fileData, _ := os.ReadFile(ImagePath)
imgBase64 := base64.StdEncoding.EncodeToString(fileData)
tsInt := time.Now().UnixNano() / 1e6
tsStr := strconv.FormatInt(tsInt, 10)
params := map[string]string{
"apiKey": ApiKey,
"appId": AppId,
"timestamp": tsStr,
"image": imgBase64,
}
keys := make([]string, 0, len(params))
for k := range params { keys = append(keys, k) }
sort.Strings(keys)
var builder bytes.Buffer
for _, k := range keys {
builder.WriteString(k)
builder.WriteString(params[k])
}
builder.WriteString(ApiSecret)
signature := fmt.Sprintf("%x", sha256.Sum256(builder.Bytes()))
payload := map[string]interface{}{
"image": imgBase64,
"apiKey": ApiKey,
"appId": AppId,
"timestamp": tsInt,
"signature": signature,
}
jsonBytes, _ := json.Marshal(payload)
resp, _ := http.Post(Host+"/grade/detection", "application/json", bytes.NewBuffer(jsonBytes))
defer resp.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
fmt.Printf("Response: %s\n", string(body))
}
Cargo.toml に reqwest, tokio, sha2, hex の依存関係を追加します。
cargo run を実行します。
use sha2::{Sha256, Digest};
use std::collections::BTreeMap;
use std::time::{SystemTime, UNIX_EPOCH};
use base64::{Engine as _, engine::general_purpose};
const API_KEY: &str = "YOUR_API_KEY";
const API_SECRET: &str = "YOUR_API_SECRET";
const APP_ID: &str = "YOUR_APP_ID";
const HOST: &str = "https://crs-cn1.easyar.com";
const IMAGE_PATH: &str = "test.jpg";
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let img_bytes = std::fs::read(IMAGE_PATH)?;
let img_b64 = general_purpose::STANDARD.encode(img_bytes);
let ts_raw = SystemTime::now().duration_since(UNIX_EPOCH)?.as_millis();
let ts_str = ts_raw.to_string();
// 1. パラメータをBTreeMapに収集（自動ソート）
let mut params = BTreeMap::new();
params.insert("apiKey", API_KEY);
params.insert("appId", APP_ID);
params.insert("timestamp", &ts_str);
params.insert("image", &img_b64);
// 2. 署名文字列を構築
let mut builder = String::new();
for (k, v) in ¶ms {
builder.push_str(k);
builder.push_str(v);
}
builder.push_str(API_SECRET);
// 3. ハッシュ化
let mut hasher = Sha256::new();
hasher.update(builder.as_bytes());
let signature = hex::encode(hasher.finalize());
let mut body = serde_json::Map::new();
body.insert("image".into(), img_b64.into());
body.insert("apiKey".into(), API_KEY.into());
body.insert("appId".into(), APP_ID.into());
body.insert("timestamp".into(), ts_raw.into());
body.insert("signature".into(), signature.into());
let client = reqwest::Client::new();
let res = client.post(format!("{}/grade/detection", HOST))
.json(&body)
.send()
.await?;
println!("Response: {}", res.text().await?);
Ok(())
}
.NET コンソールプロジェクトを作成する。
dotnet new console
dotnet run
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Security.Cryptography;
using System.Text;
using System.Net.Http;
using System.Text.Json;
class Program {
static string API_KEY = "YOUR_API_KEY";
static string API_SECRET = "YOUR_API_SECRET";
static string APP_ID = "YOUR_APP_ID";
static string HOST = "https://crs-cn1.easyar.com";
static string IMAGE_PATH = "test.jpg";
static async System.Threading.Tasks.Task Main() {
string timestamp = DateTimeOffset.Now.ToUnixTimeMilliseconds().ToString();
string imageBase64 = Convert.ToBase64String(File.ReadAllBytes(IMAGE_PATH));
// 1. 署名用データの準備
var data = new SortedDictionary<string, string> {
{ "apiKey", API_KEY },
{ "appId", APP_ID },
{ "timestamp", timestamp },
{ "image", imageBase64 }
};
// 2. キーと値を連結
StringBuilder sb = new StringBuilder();
foreach (var pair in data) sb.Append(pair.Key).Append(pair.Value);
sb.Append(API_SECRET);
string signature = Sha256(sb.ToString());
// 3. JSONボディの構築
var body = new {
image = imageBase64,
apiKey = API_KEY,
appId = APP_ID,
timestamp = long.Parse(timestamp),
signature = signature
};
using var client = new HttpClient();
var content = new StringContent(JsonSerializer.Serialize(body), Encoding.UTF8, "application/json");
var response = await client.PostAsync($"{HOST}/grade/detection", content);
Console.WriteLine($"Response: {await response.Content.ReadAsStringAsync()}");
}
static string Sha256(string str) {
byte[] bytes = SHA256.HashData(Encoding.UTF8.GetBytes(str));
return BitConverter.ToString(bytes).Replace("-", "").ToLower();
}
}
- 実行環境
- Unity 2020 LTS 以上バージョン
- Scripting Backend：Mono または IL2CPP どちらでも可
- API Compatibility Level：.NET Standard 2.1（推奨）
Step 1：画像ファイルの準備
Assets/
└── StreamingAssets/
| └── target.jpg
└── Scripts/
└── GrageImage.cs
- Assetsディレクトリ名に従って
- GrageImage.csスクリプトを作成し、以下のサンプルコードをコピー
- テスト用ターゲット画像を1枚準備
using System;
using System.IO;
using System.Text;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;
using System.Collections;
public class GrageImage : MonoBehaviour
{
[Header("Config")]
public string apiUrl = "https://Your-Server-end-URL" + "/grade/detection";
public string authorizationToken = "YOUR API KEY AUTH TOKEN";
public string imageFilePath = "target.jpg"; // StreamingAssets
public string crsAppId = "<Your-CRS-AppId>";
private void Start()
{
StartCoroutine(Grade());
}
private IEnumerator Grade()
{
// 画像ファイル読み込み（Unity StreamingAssets）
string fullPath = Path.Combine(Application.streamingAssetsPath, imageFilePath);
if (!File.Exists(fullPath))
{
Debug.LogError($"Image file not found: {fullPath}");
yield break;
}
byte[] imageBytes = File.ReadAllBytes(fullPath);
string imageBase64 = Convert.ToBase64String(imageBytes);
TargetRequestBody body = new TargetRequestBody
{
appId = crsAppId,
image = imageBase64,
};
string json = JsonUtility.ToJson(body);
// UnityWebRequest
UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(apiUrl, "POST");
byte[] jsonBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(json);
request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(jsonBytes);
request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer();
request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
request.SetRequestHeader("Authorization", authorizationToken);
yield return request.SendWebRequest();
if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success)
{
Debug.Log("Grade detail success:");
Debug.Log(request.downloadHandler.text);
}
else
{
Debug.LogError("Grade detail failed:");
Debug.LogError(request.error);
Debug.LogError(request.downloadHandler.text);
}
}
[Serializable]
private class TargetRequestBody
{
public string appId;
public string image;
}
}
- Unity Editor内で：
- 空のGameObjectを作成
- GradeImageと命名
- GrageImageスクリプトをこのオブジェクトにアタッチ
Step 3：パラメータ設定（Inspector）
Step 4：実行
- Playをクリック
- Consoleで結果を確認：
- 成功：JSONが返される（resultにオブジェクト含む）
- 失敗：HTTP/エラーメッセージ
