はじめてのAzure Cognitive Service – 感情認識(Emotion API編)
今回は超々初心者向けにプログラミングなしで! 感情認識のサービス、Emotion APIを利用してみたいと思います。
サンプルで試せるサイトもありますが、今回は自分のパソコンから試すことを想定します。
事前に準備するものはAzureのサブスクリプションだけです。無い方はまずは登録からお願いします。
用意するもの:
Microsoft Azure サブスクリプション
Step 1:Emotion APIを使えるようにする
まず、AzureでEmotion APIを利用するための「APIキー」を取得します。
「APIキー」とは、言わゆるパスワードのようなものです。これを使って、あなたが利用したことを検知します。
Azureポータル(https://portal.azure.com/)から、「+」をクリック、「AI + Cognitive Services」、「すべて表示」を選択します。
スクロールすると、「Emotion API」がありますので、それをクリックします。
この画面が出ましたら、「作成」をクリックします。
名前、場所、価格レベル、リソースグループを記入し、「以下の通知を読み、理解しました」にチェックを入れます。
場所は2017/6/26現在、「米国西部」のみ選べます。
価格レベルは「F0」を選べば無料で試せます。※回数の制約等があります。
「作成」をクリックしたら、Emotion APIが使える準備が整いました。
作成はできましたが、利用するには「エンドポイント」というWebアドレスみたいなものと、「APIキー」というパスワード的なものが必要です。
まず、エンドポイントを取得します。作成したComputer Vision APIを開くと概要が表示されます。「エンドポイント」と書かれているしたのURLをコピーします。メモ帳などに一時的に貼り付けておいてください。後に利用します。
次に、「APIキー」を取得します。画面左側の「キー」をクリックし、「キー1」のところに表示されているなが~い文字列をコピーします。こちらもメモ帳などに一時的に貼り付けておいてください。後に利用します。
Step 2:Postmanをインストールする
次に、ご自身のパソコンに「Postman」というソフトをインストールします。
これを利用すると、プログラミングなしで、開発環境なしでComputer Vision APIが試せます。
まず、インターネットから https://www.getpostman.com/ へアクセスし、Postmanをダウンロードします。大体サイズは数十MBで小さいプログラムです。
※私はPostmanの人間ではありませんので、ご安心を。
MacもWindowsも、Linuxでも使えますよ!
今回はWindowsを想定して手順を書きます。
インストーラーを起動するだけでインストールされます。数秒で終わります。
これが表示されればPostmanの準備はできました。
「Take me straight to the app」をクリックします。
Step 3:Computer Vision APIをPostmanに設定する
まず、Postmanの画面構成をさらっと説明します。複雑そう…と思われるかもしれませんが手順は今からご説明します。
「GET」をクリックし「POST」を選択します。
STEP1でコピーした、エンドポイントのアドレスを「Enter request URL」と書かれている部分に貼り付けます。
貼り付けたアドレスのあとに、文字を追記で入力します。
「https://westus.api.cognitive.microsoft.com/emotion/v1.0」の後に「/recognize」と入力してください。
面倒くさい方は、以下の文字列をそのままコピーペーストしてくださいね。
/recognize
こんな感じです。
次に「Headers」というところに、以下を記入します。
表にするとこんな感じです。面倒くさい方はコピーしてください。(APIキーはご自身のメモ帳から!)
※上記のAPIキーはデタラメなので使えません
Key |
Value |
Ocp-Apim-Subscription-Key |
メモ帳へコピーしてた「APIキー」を貼り付ける |
Content-Type |
application/json |
ここまでできたら、「SAVE」を押して、保存しましょう。
後で利用するときにわかりやすく名前をつけて、フォルダも指定できます。
Step 4:Emotion APIを利用する
いよいよ使う時がやってきました!
Bodyをクリック、「raw」を選択し、分析したい写真のURLを以下のように入力します。
このような感じで入力します。
{
“url” : “分析したい写真のURL”
}
あとは「SEND」を押します!
結果が出ましたー
この写真だと…
以下の結果となりました。
この写真だと…
以下の結果となりました。
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