#概要

PepperをPythonだけで開発できる(PythonSDK)と、IBM社のwatsonの"visual_recognition"を連携させて、性別と顔年齢を推定するアプリケーションです。
###PythonSDK
PythonSDKについて詳しく知りたい方は、以下のページを参照してください。

https://qiita.com/kyohara/items/ae0dd0f57413caa90674 (PythonSDKの導入方法)
https://qiita.com/Atelier-Akihabara/items/3289e60985586b8da709 (Python SDKによるsay hello)
http://naoqi.memo.wiki/d/Python%20SDK (PythonSDKリファレンス)

#ソースコード詳細

face_age.py

#coding:utf8
from naoqi import ALProxy#peperのライブラリを使うためにimport
import sys
import paramiko#ssh通信をするためのライブラリ
import scp#scp通信するためのライブラリ
import time
import json
from os.path import join, dirname
from os import environ
from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3#watsonのAPIを使うための


def face_judge(api_key,img_path):
    visual_recognition = VisualRecognitionV3(
    '2016-05-20',
    api_key=api_key)

    with open(img_path, 'rb') as images_file:
        classes = visual_recognition.detect_faces(
            images_file,
            parameters=json.dumps({
                'threshold': 0.4
            }))
    return classes

def main():
    api_key = 'your api key'#ワトソンのAPIキーを取得して、ここに入力してください。
    pepperIP = "your pepper ip adress"#pepperのIPアドレスを入力してください。
    local_path = ""#作業するディレクトリまでのpathを指定
    tts = ALProxy("ALTextToSpeech",pepperIP, 9559);
    tts.say("写真撮影しちゃうよー")
    time.sleep(1)
    tts.say("さん")
    time.sleep(0.3)
    tts.say("にー")
    time.sleep(0.3)
    tts.say("いち")
    time.sleep(0.3)
    tts.say("かしゃ")
    photoCapture = ALProxy("ALPhotoCapture",pepperIP,9559)
    recordFolder = "/home/nao/recordings/cameras/"#pepperは写真をとったときに、このディレクトリに保存される。
    fileName = "test.jpg"
    photoCapture.takePicture(recordFolder, fileName)
    with paramiko.SSHClient() as ssh:
        ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
        ssh.connect(hostname= pepperIP, port=22, username='nao', password='nao')
        with scp.SCPClient(ssh.get_transport()) as SCP:
       # scpに対してgetするだけでファイルが取得できる
            SCP.get(recordFolder+fileName,local_path+fileName)
    tts.say("今あなたのことを解析中だよ。ちょっとまってね")
    classes = face_judge(api_key,fileName)

    min_age = classes['images'][0]['faces'][0]['age']['min']#年齢の最大値を取得
    max_age = classes['images'][0]['faces'][0]['age']['max']#年齢の最小値を取得
    gender = classes['images'][0]['faces'][0]['gender']['gender']#性別を取得

    if gender =='FEMALE':
        tts.say("あなたは女性ですね。あなたの年齢を当てますよーー,"+str(min_age)+"さいから"+str(max_age)+"さいくらいの年齢ですね。")
    elif gender == 'MALE':
        tts.say("あなたは男性ですね。あなたの年齢を当てますよーー,"+str(min_age)+"さいから"+str(max_age)+"さいくらいの年齢ですね。")

if __name__ == "__main__":
    main()

まず、pepperの写真を撮る機能を使うと、pepperの頭の中のOS(naokiOS)上の、/home/nao/recordings/cameras/にtest.jpgという名前で保存されます。この画像をscpを用いて、ローカル環境(自分のパソコン)に落とし込みます。その後、watsonの"visual_recognition"を用いて、画像から年齢、性別を判別します。判別結果をペッパーに喋らせます。
#結果
私(22)は、メガネをつけない場合は18歳から24歳と診断されましたが、メガネをつけると35歳から44歳と判断されました。悲しいです。ただ、Pepperと連携することで、データの収集などできるかも？？

by アトリエスタッフ