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#12 PowerApps アプリで撮影した画像を FaceAPI で感情分析してみました（累積分析）

Last updated at 2021-05-21Posted at 2021-05-20

概要

PowerApps のカメラで撮影した画像を API Management 経由で FaceAPI に転送し、その画像の分析結果「感情、性別、年齢」を PoweApps に表示するアプリの実装手順を数回に分け記載しています。また、並行して、その分析結果を CosmosDB に保存しておき、PowerApps からの累積情報取得リクエストにより累積クエリ結果「感情分布、性別分布」を PowerApps に返し、円グラフ表示する機能の実装手順も複数回に分け記載します。なお、PowerApp の画面作成については省略し、APIコール部分とその戻り値の部分に焦点をあてて記載しています。
本アプリの全体構成は下図となります。

今回（第12回目）の構成箇所は下図の部分となります。

第12回目は、第５回と同様に、PowerAppsコネクタから前回作成した API Management（以下、APIM） -> Functions 経由で CosmosDB から感情毎の件数と性別毎の件数を Array型のJSON形式で取得できることを確認します。今回構成する Flow の最終形は下図となります。

実行環境

macOS Big Sur 11.3
Python 3.8.3

PowerApps での Flow の作成

PowerApps のサイトに接続し、「フロー」-「新しいフロー」-「インスタントクラウドフロー」を選択します。
次の画面のフロー名に「iTuruFlowFaceCosmos」を入力し、フローをトリガーする方法から「PowerApps」を選択します。最後に「作成」ボタンを押します

① 処理フローの定義： PowerAppsカスタムコネクタのコール

前回作成した PowerAppsカスタムコネクタをコールするために、画面上で「新しいステップ」を押します。表示される操作選択画面の「カスタム」タブを選択し、表示される PowerAppsカスタムコネクタ「iturufuncfacecosmos」を選択します。その後、該当するアクションを選択します。

② 処理フローの定義： PowerAppsへの応答

PowerAppsアプリケーションに応答（感情毎の件数、性別毎の件数）を返すために、画面上で「新しいステップ」を押します。表示される操作選択画面の上部検索欄に「応答」をいれ、「すべて」のところに表示されている「要求」を選択します。アクション欄に表示される「応答」を選択します。

応答画面の「本文」欄をアタッチし、その欄の下部表示され「動的コンテンツの追加」を選択します。新たに表示される画面から「body」を選択します。

応答画面の下部にある「詳細オプションを表示する」を選択し、その後、「サンプルから生成」ボタンを押します。

新たに表示される「サンプル JSON ペイロードの挿入」画面に以下のJSONを貼り付け、「完了」ボタンを押します。
※ 第10回の「APIの実装」説明箇所で使用した「SAMPLE」と同じものとなります。

{
    "emo_graph": [
        {
            "感": "幸",
            "値": 2
        },
        {
            "感": "無",
            "値": 1
        }
    ],
    "gen_graph": [
        {
            "性": "male",
            "値": 1
        },
        {
            "性": "female",
            "値": 2
        }
    ]
}

応答画面の「応答本文のJSONスキーマ」が表示されます。

生成されたJSONスキーマは以下となります。

{
    "type": "object",
    "properties": {
        "emo_graph": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "感": {
                        "type": "string"
                    },
                    "値": {
                        "type": "integer"
                    }
                },
                "required": [
                    "感",
                    "値"
                ]
            }
        },
        "gen_graph": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "性": {
                        "type": "string"
                    },
                    "値": {
                        "type": "integer"
                    }
                },
                "required": [
                    "性",
                    "値"
                ]
            }
        }
    }
}

これで、必要な処理フローが完成しました。「保存」ボタンを押します。