毎度のことながら環境構築に苦しめられます。

今回はようやく画像認識を実装できます。

 

APIキーの取得

まずは無料版で試します。

無料版では30日間、5000トランザクションまで使用可能なのでとりあえずは十分でしょう。

こちらのページにアクセスして、Computer Vision APIのAPIキーを取得します。

• Cognitive Services 試用エクスペリエンス | Microsoft Azure

 

案内に従って進めます。

 

APIキーが表示されるのでメモしましょう。

 

 

実装

適当にtest.pyでも作成して、こちらのコードのPython 3.6の部分をコピペします。

• Computer Vision API Python quick start | Microsoft Docs

 

subscription_keyを先ほど取得したAPIキーに書き換えて、

data = response.read()をdata = response.read().decode(‘utf-8’)に書き換えます。

 

実行するとjsonfが返ってきます。

python test.py

 

ディスクリプションは「parsed[“description”][“captions”][0][“text”]」で取れます。

これをファイル名にすれば良いです（スペースをハイフンに置き換えて）。

 

注意

公式の前提条件を満たすようにしましょう。

• ローカルのファイルをapplication/octet streamで送るか、URLで指定
• フォーマットはJPEG, PNG, GIF, BMP
• 4MB以下
• 50px * 50px 以上

 

詳しくはこちらを確認してください。

• Call the Computer Vision API | Microsoft Docs

 

次回

お手軽でした。今回はこれだけ。

次回以降の内容はこんな感じ。

• Pythonプロジェクト上からblobに画像を保存
• 画像保存からblobのURLを使ってAPIを叩く
• Pythonプロジェクト上からblobの画像をリネーム
• 画像をアップロードしたらリネームされたものをzipでダウンロード

 

参考

• Python method to upload an image to Microsoft Cognitive Vision from local machine – Stack Overflow