雑コラBOTを作ろう⑥: Face APIで顔検出をしてみる

投稿日 2018年8月8日
著者 azure-recipe-user
カテゴリー Azure Functions
カテゴリー Cognitive Services

Michaelです。

「雑コラBOT」の作成の過程からAzure Functionsの設定方法を紹介する「雑コラBotを作ろう」の6回目です。
今回からはいよいよ「雑コラ」を作る仕組みを作成していきます。まずは、「雑コラ」を作るうえで重要な顔の位置を特定するために、Face APIを追加して顔の検出をしてみます。

構成

画像処理用のPython関数にFace APIをつなぎ、顔の検出をできるようにします。

Face APIの作成

Face APIを登録して、APIキーを取得します。
Azureポータルの新規作成画面で「Face API」を検索してリソースの作成を開始します。

リソース名、場所を設定します。
東日本リージョンでもFace APIが使えるようになっているので、雑コラBotの構成と同じ「東日本」で作成します。

リソースの作成が完了したらFace APIのリソース画面を開き、APIキーとエンドポイントをコピーして控えておきます。

スクリプト

スクリプトは以下のように作成しました。

# coding: utf-8

# ライブラリの読み込み
import os, json
import imghdr
import urllib.parse
import urllib.request

import hashlib


# バインド設定の読み込み
with open(os.path.dirname(__file__) + "/function.json", "r") as f:
    bindings = json.load(f)
    bindings = {bind["name"]: bind for bind in bindings["bindings"]}


# 1. Face APIキー情報
face_api_key = "{API Key}"
face_api_endpoint = "https://japaneast.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0"


# 2. Face APIへのリクエスト
def detect_face_from_data(api_key, body, endpoint_or_location="japaneast", returnFaceId=True, returnFaceLandmarks=False, returnFaceAttributes=[]):
    
    # URL生成
    params = urllib.parse.urlencode({
        "returnFaceId": returnFaceId,
        "returnFaceLandmarks": returnFaceLandmarks,
    })
    if returnFaceAttributes != []:
        params["returnFaceAttributes"] = ",".join(returnFaceAttributes)

    if "http" in endpoint_or_location:
        url = "{}/detect?{}".format(endpoint_or_location, params)
    else:
        url = "https://{}.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect?{}".format(endpoint_or_location, params)

    # リクエストヘッダ
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,
        "Content-Type": "application/octet-stream"
    }

    # HTTPリクエスト
    req = urllib.request.Request(url, data=body, headers=headers)
    try:
        with urllib.request.urlopen(req) as res:
            res_json = json.loads(res.read())

    except urllib.error.HTTPError as err:
        print(err.code)
        print(err.read())
        res_json = []

    except urllib.error.URLError as err:
        print(err.reason)
        res_json = []
    
    return res_json


print("Function Start. ID:" + os.environ["INVOCATIONID"])

def handler():

    # メッセージ読み込み
    with open(os.environ["inputMessage"], "r") as f:
        input_msg = json.load(f)

    # コンテンツのダウンロード
    print("Downloading input image")
    dl_url = input_msg["img_url"]
    req = urllib.request.Request(dl_url)
    with urllib.request.urlopen(req) as res:
        img_bytes = res.read()


    # 実行履歴の取得
    output_path = bindings["outputBlob"]["path"].format(blob_path=input_msg["blob_path"]).split("/")
    container = output_path[0]
    blob_path = "/".join(output_path[1:])
    img_name = output_path[-1]
    img_md5 = hashlib.md5(img_bytes).hexdigest()

    
    # 画像フォーマット判定
    print("Checking input image format")
    img_format = imghdr.what(None, h=img_bytes)
    
    if img_format in ["jpeg", "png", "bmp", "gif"]:
        
        if img_format == "jpeg":
            img_format = "jpg"


        # 3. 顔検出結果の取得
        print("Detecting Faces")
        detected_faces = detect_face_from_data(face_api_key, img_bytes, location=face_api_endpoint)

        if len(detected_faces):
            result_message = "%s face(s) datected." % len(detected_faces)
        else:
            result_message = "No faces detected."

        print(result_message)


        # 画像の出力
        with open(os.environ["outputBlob"], "wb") as fw:
            fw.write(img_bytes)


        # 出力メッセージの設定
        result = {
            "status": "ok",
            #"message": "Image is uplaoded.",
            "message": result_message,
            "container": container,
            "blob_path": blob_path,
            "filename": img_name,
            "content_md5": img_md5,
            "input": input_msg
        }


    else:
        # 出力メッセージの設定
        result = {
            "status": "error",
            "filename": img_name,
            "content_md5": img_md5,
            "input": input_msg,
        }

        if img_format is None:
            result["message"] = "Input file is not image."
        else:
            result["message"] = "Unsupported image format."


    # キューメッセージの出力
    print("Output Queue Message")
    with open(os.environ["outputQueueItem"], "w") as fw:
        json.dump(result, fw)


    # 実行履歴の書き込み
    print("Insert Log to Table")
    insert_entity = {key: val for key, val in result.items()}
    insert_entity.update({
        "PartitionKey": "results",
        "RowKey": os.environ["INVOCATIONID"]
    })

    with open(os.environ["outputTable"], "w") as fw:
        json.dump(insert_entity, fw)
        
    return


if __name__ == "__main__":
    handler()

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# coding: utf-8

# ライブラリの読み込み

import os, json

import imghdr

import urllib.parse

import urllib.request

import hashlib

# バインド設定の読み込み

with open(os.path.dirname(__file__) + "/function.json", "r") as f:

bindings = json.load(f)

bindings = {bind["name"]: bind for bind in bindings["bindings"]}

# 1. Face APIキー情報

face_api_key = "{API Key}"

face_api_endpoint = "https://japaneast.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0"

# 2. Face APIへのリクエスト

def detect_face_from_data(api_key, body, endpoint_or_location="japaneast", returnFaceId=True, returnFaceLandmarks=False, returnFaceAttributes=[]):

# URL生成

params = urllib.parse.urlencode({

"returnFaceId": returnFaceId,

"returnFaceLandmarks": returnFaceLandmarks,

})

if returnFaceAttributes != []:

params["returnFaceAttributes"] = ",".join(returnFaceAttributes)

if "http" in endpoint_or_location:

url = "{}/detect?{}".format(endpoint_or_location, params)

else:

url = "https://{}.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect?{}".format(endpoint_or_location, params)

# リクエストヘッダ

headers = {

"Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,

"Content-Type": "application/octet-stream"

}

# HTTPリクエスト

req = urllib.request.Request(url, data=body, headers=headers)

try:

with urllib.request.urlopen(req) as res:

res_json = json.loads(res.read())

except urllib.error.HTTPError as err:

print(err.code)

print(err.read())

res_json = []

except urllib.error.URLError as err:

print(err.reason)

res_json = []

return res_json

print("Function Start. ID:" + os.environ["INVOCATIONID"])

def handler():

# メッセージ読み込み

with open(os.environ["inputMessage"], "r") as f:

input_msg = json.load(f)

# コンテンツのダウンロード

print("Downloading input image")

dl_url = input_msg["img_url"]

req = urllib.request.Request(dl_url)

with urllib.request.urlopen(req) as res:

img_bytes = res.read()

# 実行履歴の取得

output_path = bindings["outputBlob"]["path"].format(blob_path=input_msg["blob_path"]).split("/")

container = output_path[0]

blob_path = "/".join(output_path[1:])

img_name = output_path[-1]

img_md5 = hashlib.md5(img_bytes).hexdigest()

# 画像フォーマット判定

print("Checking input image format")

img_format = imghdr.what(None, h=img_bytes)

if img_format in ["jpeg", "png", "bmp", "gif"]:

if img_format == "jpeg":

img_format = "jpg"

# 3. 顔検出結果の取得

print("Detecting Faces")

detected_faces = detect_face_from_data(face_api_key, img_bytes, location=face_api_endpoint)

if len(detected_faces):

result_message = "%s face(s) datected." % len(detected_faces)

else:

result_message = "No faces detected."

print(result_message)

# 画像の出力

with open(os.environ["outputBlob"], "wb") as fw:

fw.write(img_bytes)

# 出力メッセージの設定

result = {

"status": "ok",

#"message": "Image is uplaoded.",

"message": result_message,

"container": container,

"blob_path": blob_path,

"filename": img_name,

"content_md5": img_md5,

"input": input_msg

}

else:

# 出力メッセージの設定

result = {

"status": "error",

"filename": img_name,

"content_md5": img_md5,

"input": input_msg,

}

if img_format is None:

result["message"] = "Input file is not image."

else:

result["message"] = "Unsupported image format."

# キューメッセージの出力

print("Output Queue Message")

with open(os.environ["outputQueueItem"], "w") as fw:

json.dump(result, fw)

# 実行履歴の書き込み

print("Insert Log to Table")

insert_entity = {key: val for key, val in result.items()}

insert_entity.update({

"PartitionKey": "results",

"RowKey": os.environ["INVOCATIONID"]

})

with open(os.environ["outputTable"], "w") as fw:

json.dump(insert_entity, fw)

return

if __name__ == "__main__":

handler()

スクリプトの説明

Face APIキー情報
Face API作成時に取得したAPIキーとエンドポイントを設定します。
Face APIへのリクエスト
Face APIにリクエストし、画像内の顔を検出します。
今回は、関数でダウンロードした画像の顔検出を行うため、リクエストヘッダの「Content-Type」に「application/octet-stream」を指定し、関数が保持するバイナリデータを直接送信して顔検出を行います。
顔検出結果の取得
Face APIで顔を検出し、検出結果を取得します。
Face APIの顔検出は個々の顔の情報を配列で返すため、配列の要素数を取得してメッセージとしてSlackに出力し、顔検出できていることを確認します。

実行結果

Slackのチャンネルに画像のURLを投稿すると顔の検出数がBotのメッセージで返されました。

同様に画像を5人の子供の写真に変更すると、顔の検出数は5となり、正しく顔を検出できていることが確認できました。

まとめ

Face APIを追加して顔検出ができるようになりました。あとは、検出した顔の情報をもとにコラ画像を作成すれば雑コラBotの完成です。
次回は、今回のコードに画像合成の処理を追加して雑コラBotを完成させます。

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雑コラBOTを作ろう⑥: Face APIで顔検出をしてみる

構成

Face APIの作成

スクリプト

スクリプトの説明

実行結果

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