1. まとめ
ドコモが提供する画像認識APIを利用し画像が正しく認識するか試してみた。
今回はシーン認識(シーンの分類)、料理認識(料理名を認識)、ランドマーク認識(建物物名を認識)を試した。
2. 目次
docomo Developer supportが提供する画像認識APIのシーン認識、料理認識を使ってみた。
-
- まとめ
-
- 概要
-
- 画像認識API(カテゴリ認識)について
- 3.1. カテゴリ一覧
- 3.2. カテゴリごとに認識対象物
- 3.3. APIリファレンス
-
- 画像認識APIを試してみる
- 4.1. 事前準備
- 4.1.1. docomo Developer supportへのAPI利用申請しAPIキーを取得
- 4.2. 画像認識APIを試してみる
- 4.2.1. シーン
- 4.2.2 料理
- 4.2.3. ランドマーク
- 5. 参考リンク
3. 画像認識API(カテゴリ認識)について
3.1. カテゴリ一覧
ドコモが提供する画像認識API(カテゴリ認識)は2018年6月現在9種類のカテゴリの認識が可能です。下記がその一覧です。
| カテゴリ名 | 概要 |
|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|
| シーン | "結婚式"等のイベント、"水族館"、"遊園地"等の場所、"動物"、"花"等のシーン。シーンの数は約40種類|
| ファッション（柄） | "ドット"、"ストライプ"等のパターン・柄 |
| ファッション（洋服の種類） | "コート"、"スーツ"等の洋服の種類 |
| ファッション（~系） | "カジュアル"、"ビジネス"のファッションの系統 |
| ファッション（色） | "ホワイト系"、"レッド系"等の色 |
| 料理 | "カレーライス"等の料理の名称。料理の数は約160種類 |
| 花 | "バラ"等の花の名称。花の数は約40種類 |
| 毒キノコ | "カエンタケ"等の毒キノコの名称。キノコの数は約40種類(一部毒キノコでないものを含む) |
| ランドマーク | "城"、"寺"、"神社"、"ビル"、"橋"、"美術館"等の観光名所。ランドマークの数は約1,301種類 |
3.2. カテゴリごとに認識対象物
3.3. APIリファレンス
4. 画像認識APIを利用してみた
cURLを利用し、画像認識APIを試してみる。
4.1. 事前準備
4.1.1. docomo Developer supportへのAPI利用申請しAPIキーを取得
APIの利用にはアカウント登録が必要です。アカウント登録を実施し、API利用に必要なAPIキーを払い出してください。詳しくは、ドコモAPIを使ったアプリケーションを開発しようを参照。
4.2 画像認識APIを試してみる
今回は下記の３つのAPIを利用してみます。なお、利用する画像は私の個人で撮影した画像を利用します。
4.2.1. シーン
4.2.1.1. 日枝神社
日枝神社の写真を画像認識してみる。「寺社・仏閣・城」と正しく認識できている。
入力画像
cURL
**{APIKEY}**の部分にはdocomo Developer supportから払い出したAPIKEYを利用する。
$ curl -F "image=@hiejinja_01.JPG" -F "modelName=scene" -k https://api.apigw.smt.docomo.ne.jp/imageRecognition/v1/concept/classify/?APIKEY={APIKEY}
レスポンス結果
{
"jobId": "102358_DnvuIWFI1Q",
"candidates": [{
"tag": "寺社・仏閣・城",
"score": 0.9941093921661377
}, {
"tag": "建物",
"score": 0.005862600170075893
}, {
"tag": "アウトドア",
"score": 1.026402969728224e-05
}, {
"tag": "ライブ",
"score": 8.576604159316048e-06
}, {
"tag": "結婚式",
"score": 2.6181326120422455e-06
}]
}
4.2.1.1. 風景/花
「花」と認識できている。
入力画像
cURL
**{APIKEY}**の部分にはdocomo Developer supportから払い出したAPIKEYを利用する。
$ curl -F "image=@scene_01.jpeg" -F "modelName=scene" -k https://api.apigw.smt.docomo.ne.jp/imageRecognition/v1/concept/classify/?APIKEY={APIKEY}
レスポンス結果
{
"jobId": "102358_DnvuIWFI1Q",
"candidates": [{
"tag": "寺社・仏閣・城",
"score": 0.9941093921661377
}, {
"tag": "建物",
"score": 0.005862600170075893
}, {
"tag": "アウトドア",
"score": 1.026402969728224e-05
}, {
"tag": "ライブ",
"score": 8.576604159316048e-06
}, {
"tag": "結婚式",
"score": 2.6181326120422455e-06
}]
}
4.2.2. 料理
4.2.2.1 醤油ラーメン
「醤油ラーメン」と正しく認識できている。
入力画像
cURL
**{APIKEY}**の部分にはdocomo Developer supportから払い出したAPIKEYを利用する。
$ curl -F "image=@ramen.jpeg" -F "modelName=food" -k https://api.apigw.smt.docomo.ne.jp/imageRecognition/v1/concept/classify/?APIKEY={APIKEY}
レスポンス結果
{
"jobId": "110027_ymur2AWeeh",
"candidates": [{
"tag": "花",
"score": 0.9381718039512634
}, {
"tag": "アウトドア",
"score": 0.039002977311611176
}, {
"tag": "ランニング",
"score": 0.0073388502933084965
}, {
"tag": "遊園地",
"score": 0.005755985621362925
}, {
"tag": "イルミネーション",
"score": 0.004000102635473013
}]
}
4.2.2.2 寿司
「握り寿司」と正しく認識できている。
入力画像
cURL
**{APIKEY}**の部分にはdocomo Developer supportから払い出したAPIKEYを利用する。
$ curl -F "image=@sushi.JPG" -F "modelName=food" -k https://api.apigw.smt.docomo.ne.jp/imageRecognition/v1/concept/classify/?APIKEY={APIKEY}
レスポンス結果
{
"jobId": "105641_xbGNxUORkE",
"candidates": [{
"tag": "握り寿司",
"score": 1.0
}, {
"tag": "手巻きずし",
"score": 1.9058344312428144e-12
}, {
"tag": "海鮮丼",
"score": 1.0940273480978396e-13
}, {
"tag": "巻きずし",
"score": 3.6218258074724105e-14
}, {
"tag": "おにぎり",
"score": 9.54093782501626e-16
}]
}
4.2.3. ランドマーク
4.2.3.1. 日枝神社
日枝神社の写真を画像認識してみる。「東京/日枝神社」と正しく認識できている。
入力画像
cURL
**{APIKEY}**の部分にはdocomo Developer supportから払い出したAPIKEYを利用する。
$ curl -F "image=@hiejinja_01.JPG" -F "modelName=landmark" -k https://api.apigw.smt.docomo.ne.jp/imageRecognition/v1/concept/classify/?APIKEY={APIKEY}
レスポンス結果
{
"jobId": "102751_3QeqCDMM3A",
"candidates": [{
"tag": "東京/日枝神社",
"score": 1.0
}, {
"tag": "沖縄/波上宮",
"score": 6.17867389196558e-12
}, {
"tag": "広島/廣島護國神社",
"score": 8.015900362099218e-14
}, {
"tag": "茨城/水戸東照宮",
"score": 1.2188861709229795e-14
}, {
"tag": "兵庫/西宮神社",
"score": 1.169797138794509e-14
}]
}