PythonでFaceAPIを使う方法 part2(顔検出)

part1ではFaceAPIを使う準備を行いました。

aokakes.hatenablog.com

part2では実際にPythonでFaceAPIを使っていきます。

FaceAPIで画像を処理してもらい、その結果を画像に書き込んで保存するところまでいきます。

手順

1. 画像をURLに送信して結果を変数に格納

2. 結果を描画して保存

基本的には公式のマニュアル通りにやっていきます。

docs.microsoft.com

準備

FaceAPIを楽に利用できるcognitive_faceというライブラリがあります。

pipでインストールできます。

$ pip3 install cognitive_face

1. 画像をURLに送信して結果を変数に格納

10行目でオプションを設定することができます。

landmarksをtrueにすると顔のパーツの細かい座標が取得できます。今回はとくに必要ないのでfalse。

また、attributesで取得したい情報を指定することができます。

項目は以下の通り。

attributes	説明	詳細
hair	髪型	bald(ハゲ率) invidible(画像内に髪があるかどうか) "true" or "false" haircolor(髪の色)
smile	表情	"0.0 ~ 1.0"
headPose	頭の角度	pitch(左右) "0.0 ~ 1.0" roll(前後) "0.0 ~ 1.0" yaw(上下) "0.0 ~ 1.0"
gender	性別	"male" or "female"
age	年齢	"0.0" ~
facialHair	顔の毛(ヒゲなど)	moustache(口ひげ) "0.0 ~ 1.0" beard(あごひげ) "0.0 ~ 1.0" sideburns(ほおひげ、もみあげ) "0.0 ~ 1.0"
glasses	メガネの有無	"NoGlasses" or メガネの種類
makeup	化粧	eyeMakeup(目の化粧) "true" or "false" lipMakeup(唇の化粧) "true" or "false"
emotion	感情	anger(怒り) "0.0 ~ 1.0" contempt(軽蔑) "0.0 ~ 1.0" disgust(嫌気) "0.0 ~ 1.0" fear(恐怖) "0.0 ~ 1.0" happiness(幸福) "0.0 ~ 1.0" neutral(はっきりしない) "0.0 ~ 1.0" sadness(悲しみ) "0.0 ~ 1.0" surprise(驚き) "0.0 ~ 1.0"
occlusion	顔の隠れている部分	foreheadOccluded(額 "true" or "false" eyeOccluded(目) "true" or "false" mouthOccluded(口) "true" or "false"
accessories	アクセサリーの種類	type(種類) confidence(信頼性) "0.0 ~ 1.0"
blur	画像のぼかしレベル	blurLevel(ぼかしレベル) "Low" or "medium" or "high" value "0.0 ~ 1.0"
exposure	露出度	exposureLevel value "0.0 ~ 1.0"
noise	画像のノイズレベル	noseLevel(ノイズレベル) "Low" or "medium" or "high" value "0.0 ~ 1.0"
faceLandmarks	顔のパーツの座標	pupilLeft pupilRight noseTip mouthLeft mouthRight eyebrowLeftOuter eyebrowLeftInner eyeLeftOuter eyeLeftTop eyeLeftBottom eyeLeftInner eyebrowRightInner eyebrowRightOuter eyeRightTop eyeRightBottom eyeRightOuter noseRootLeft noseRootRight noseLeftAlarTop noseRightAlarTop noseLeftAlarOutTip noseRightAlarOutTip upperLipTop upperLipBottom underLipTop underLipBottom