Python 3.6 執行 Azure 人臉辨識API

前陣子挺流行的，根據照片判斷出你的年齡。
https://www.how-old.net/
這次要用python來玩玩他的api。


首先，到 微軟網站，申請 人臉識別API ，不用錢，但只有30天。（真掃興）

記住金鑰，二擇一。
可參考他的官方文件
或是另一個 CAVEDU教育團隊技術部落格
真心覺得下面那個寫的比較好，
(p.s：如果使用下面那篇文章，
urllib.urlencode
記得改成 
urllib.parse.urlencode()

然後，httplib  要改成 http.client ）
但沒寫到如何直接在電腦上把圖片顯示出來，官方文件有寫到這點。

再來跳到官方文件最下面的function  annotate_image (image_url)，顯示出你上傳的照片。
首先要裝的有幾個東西，如果懶得那麼麻煩的話，可以直接安裝 anaconda ，
是之後要玩Tensorflow的時候發現的，他的優點據說是 包含了各種基本的dll，
不用一個一個安裝，可參考 ithome 的網友寫的文章。
回到正題，官方文件上面說要這些東西，但python3.6有些地方有點小變動。

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from matplotlib import patches
from io import BytesIO

1.首先是 matplotlib ，這是一個畫圖的lib，安裝方式是 參考 這裡
重點只有一個，到 https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/ 這裡下載 屬於你的python版本，以及位元
安裝方式也差不多 ，使用pip3 安裝
2.安裝PIL ，安裝方式 參考 stackoverflow
重點依舊，到 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow ，找pillow屬於你的版本以及位元。
3.最後官方文件只要最下面那段  annotate_image (image_url) 就能跑了，
但記得加上plt.show()

附上完整程式碼。如果不呼叫function的話，右邊會看到json列表。
但呼叫function的話，則看不到json列表。應該是可以一起呈現，但只有30天…算了。

import http.client, urllib, base64, json
from io import BytesIO
from PIL import Image
from matplotlib import patches
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
###############################################
#### Update or verify the following values. ###
###############################################
# Replace the subscription_key string value with your valid subscription key.
subscription_key = 'aaaaaabbbbbbbcccccc'   #填入Face API金鑰，任一組都可以
# Replace or verify the region.
#
# You must use the same region in your REST API call as you used to obtain your subscription keys.
# For example, if you obtained your subscription keys from the westus region, replace
# "westcentralus" in the URI below with "westus".
#
# NOTE: Free trial subscription keys are generated in the westcentralus region, so if you are using
# a free trial subscription key, you should not need to change this region.
uri_base = 'westcentralus.api.cognitive.microsoft.com'
face_api_url = 'https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect'
# Request headers.
headers = {
     'Content-Type': 'application/json',
     'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
}
# Request parameters.
params = urllib.parse.urlencode({
     'returnFaceId': 'true',
     'returnFaceLandmarks': 'false',
     'returnFaceAttributes': 'age,gender,headPose,smile,facialHair,glasses,emotion,hair,makeup,occlusion,accessories,blur,exposure,noise',
})
# The URL of a JPEG image to analyze.
body = "{'url':'https://i.imgur.com/ywVy3Yy.jpg'}"
#
try:
     # Execute the REST API call and get the response.
     conn = http.client.HTTPSConnection('westcentralus.api.cognitive.microsoft.com')
     conn.request("POST", "/face/v1.0/detect?%s" % params, body, headers)
     response = conn.getresponse()
     data = response.read()
    # 'data' contains the JSON data. The following formats the JSON data for display.
     parsed = json.loads(data)
     print("Response:")
     print(json.dumps(parsed, sort_keys=True, indent=2))
     print(parsed[0]["faceAttributes"]["smile"])   #第一張臉的 smile 強度
     conn.close()
except Exception as e:
     print("[Errno {0}] {1}".format(e.errno, e.strerror))

#顯示圖片
def annotate_image(image_url):
     response = requests.post(face_api_url, params=params, headers=headers, json={"url": image_url})
     faces = response.json()
    image_file = BytesIO(requests.get(image_url).content)
     image = Image.open(image_file)
    plt.figure(figsize=(8,8))
     ax = plt.imshow(image, alpha=0.6)
     for face in faces:
         fr = face["faceRectangle"]
         fa = face["faceAttributes"]
         origin = (fr["left"], fr["top"])
         p = patches.Rectangle(origin, fr["width"], \
                               fr["height"], fill=False, linewidth=2, color='b')
         ax.axes.add_patch(p)
         plt.text(origin[0], origin[1], "%s, %d"%(fa["gender"].capitalize(), fa["age"]), \
                  fontsize=20, weight="bold", va="bottom")
     plt.axis("off")
     plt.show()
annotate_image("https://i.imgur.com/ywVy3Yy.jpg")