PythonとMicrosoft感情APIで画像から感情を検出・取得する方法

人間は誰でも、喜び、悲しみ、中立、驚き、悲嘆といったさまざまな感情を持っています。Pythonを使えば、画像に写った人物のこうした感情（喜び・悲しみ・中立・驚きなど）をプログラムで自動的に検出できます。開発目的であれば、Microsoftの感情API（Emotion API）を活用することで、これらの感情を簡単に分析・取得することが可能です。

Microsoft感情APIを利用すると、画像内の顔ごとに8種類の感情スコア（怒り・軽蔑・嫌悪・恐怖・幸福・中立・悲しみ・驚き）を数値として取得できます。そして、その中から最も高いスコアを持つ感情を「推定される感情」として判定する仕組みです。

サンプルコード

以下は、画像URLを指定して感情分析の結果を取得し、最も強い感情を出力するPythonのサンプルコードです。

import http.client, urllib.request
import urllib.parse, urllib.error
import base64, sys
import simplejson as json

# 登録後に取得したサブスクリプションキーに置き換えてください
subscription_key = '23d39244dbe55173214b56ab45d56cla'

headers = {
    # リクエストヘッダーの設定。
    # プレースホルダーのキーを自分のサブスクリプションキーに置き換えます
    'Content-Type': 'application/json',
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
}
params = urllib.parse.urlencode({})
url1 = 'IMAGE OF URL'
body = {'url': url1}
newbody = str(body)

try:
    conn = http.client.HTTPSConnection('westus.api.cognitive.microsoft.com')
    conn.request("POST", "/emotion/v1.0/recognize?%s" % params, newbody, headers)
    response = conn.getresponse()
    data = response.read()
    my_parsed = json.loads(data)
    print("Response is:")
    print(json.dumps(my_parsed, sort_keys=True, indent=2))
    val = my_parsed[0]["scores"]
    res = max(val, key=val.get)
    print("\nEmotionoutput :: ", res)
    conn.close()
except Exception as e:
    print(e.args)

コードの解説

このコードの処理の流れは以下のとおりです。

1. サブスクリプションキーの設定： 登録後に発行されたキーを subscription_key に代入します。
2. ヘッダーの作成： Content-Type を application/json に指定し、認証用に Ocp-Apim-Subscription-Key へキーを設定します。
3. リクエストの送信： 解析したい画像のURLをボディに含め、HTTPS接続でPOSTリクエストを送信します。
4. レスポンスの解析： 返却されたJSONデータをパースし、各感情のスコアを取得します。
5. 結果の出力： max() 関数を使って最もスコアの高い感情を取り出し、画面に表示します。

なお、JSONのパースには simplejson ライブラリを使用しているため、事前に pip install simplejson コマンドでインストールしておいてください。

注意：感情APIの現状について

スタンドアロンのMicrosoft感情API（Emotion API）はすでに提供が終了しており、その機能はAzureのFace APIに統合されています。新規に開発を行う場合は、Face APIの「emotion」属性を利用するか、Azure AI Visionなどの最新のサービスの利用を検討してください。基本的なリクエスト構造やレスポンス形式の考え方は本記事のコードと共通しているため、参考として活用できます。