[ Linkit Smart 7688 ] 透過 Python 使用 Microsoft 的 Cognitive Services Computer Vision 辨識圖片資訊服務

Microsoft 提供的 Vision 雲端服務為數眾多，例如：Computer Vision、Emotion、Face、Video 等，而本文透過 Microsoft 的 Cognitive Services Computer Vision 的服務來判斷使用者的圖片資訊 。

前置準備作業

1. 準備一片 Linkit Smart 7688 開發板

2. 將 Linkit Smart 7688 連接至電腦

3. 更新 Firmware 為 0.9.3
   http://goo.gl/dVLQ2Y

4. 安裝 Webcam

Linkit Smart 7688 與 Webcam 連接圖

Microsoft 端

Step 1. 到 Microsoft 網站申請帳號

• https://www.microsoft.com/cognitive-services/

Step 2. 登入 Microsoft Computer Vision Services 網站

• https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api

Step 3. 點擊 Get started for free

Step 4. 點選 Computer Vision - Preview 與 I agree to the Microsoft Cognitive Services Terms and Microsoft Privacy Statement ➙ 再點擊 Subscribe

Step 5. 執行完成畫面

• 此 Key 之後呼叫 Computer Vision API 時會使用到

Linkit Smart 7688 端

Step 1. SSH 進入 Linkit Smart 7688 中

Step 2. 於 Linkit Smart 7688 中安裝套件

opkg update  
opkg install ffmpeg  

Step 3. 於 Linkit Smart 7688 中透過 Webcam 拍攝照片

• Video Streaming

Command:  
mjpg_streamer -i "input_uvc.so -r 320x240 -f 15 -d /dev/video0" -o "output_http.so"

Browser:  
http://IP:8080/?action=stream  

• 拍攝照片

1. wget http://IP:8080/?action=snapshot -O output.jpg

OR

2. opkg update  
   opkg install fswebcam

   fswebcam -i 0 -d v4l2:/dev/video0 --no-banner -p YUYV --jpeg 95 --save ./test.jpg 

Step 4. 於 Linkit Smart 7688 中建立 Emotion 的 Python Code

• Microsoft Computer Vision API - Request URL

• Microsoft Computer Vision API - Request headers

• Microsoft Computer Vision API - Request body

• microsoft_Computer_Vision_config.ini

[ComputerVision]
apiKey: 輸入 Key  

• microsoft_Computer_Vision.py

# -*- coding: UTF-8 -*-

#***************************************************
# Import Package                                                                           #***************************************************

import ConfigParser  
import httplib, json, urllib, base64

#***************************************************
# Get Service API Key and Check Local File or URL                                          #***************************************************

isImageFromURL = 1  
Config = ConfigParser.ConfigParser()  
Config.read("microsoft_Computer_Vision_config.ini")  
apiKey = Config.get('ComputerVision', 'apiKey')

#***************************************************
# Set Request Header                                                                       #***************************************************

if isImageFromURL:  
    contentType = "application/json"
else:  
    contentType = "application/octet-stream"

headers = {  
    'Content-Type': contentType,
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': apiKey,
}

params = urllib.urlencode({  
    'visualFeatures': 'Categories,Tags,Description,Faces,ImageType,Color,Adult',
    'details': 'Celebrities',
})

host = 'api.projectoxford.ai'  
requestURL = "/vision/v1.0/analyze?%s" % params  
imageURL = "http://i.imgur.com/WyfYIwZ.jpg"  
jsonImageURL = { 'url': imageURL }  
localFilePath = '/Users/Archer/Downloads/recognition2.jpg'

#***************************************************
# POST Microsoft Computer Vision API                                                       
#***************************************************

try:  
    conn = httplib.HTTPSConnection(host)
    if isImageFromURL:
        conn.request("POST", requestURL, json.dumps(jsonImageURL), headers)
    else:
        conn.request("POST", requestURL, open(localFilePath, 'rb'), headers)
    response = conn.getresponse()
    print(response.status, response.reason)
    data = response.read()
    conn.close()
    print(data)
except Exception as e:  
    print("[Errno {0}] {1}".format(e.errno, e.strerror))
    print(e.message)

Step 5. 執行 Python Code

python microsoft_Computer_Vision.py  

• 透過 JSON Editor Online 來觀看 JSON

Github

• https://github.com/ArcherHuang/Robot

參考資料

• https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api
• https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api/documentation

List of blogs

• https://github.com/ArcherHuang/MyBlog