IBM Watson Visual Recognition

IBM Watson Visual Recognitionは、IBMが提供するDeep Learningを利用した画像認識サービスです。

www.ibm.com

IBM Cloud上で利用することができ、APIやSDK経由で画像データの分類を行うことができます。

今回はpython用Watson Visual Recognitionモジュールを用いて画像分類をやってみます。

Usage

IBM Cloudアカウントの取得

まずはIBM Cloudのアカウントを取得しましょう。
下記記事に取得方法を記載してあります。

rennnosukesann.hatenablog.com

Visual Recognition サービスを作成する

次にIBM Cloud上でVisual Recognitionのサービスを作成します。

IBM Cloudダッシュボード画面にて、画面右上の「リソースの作成」ボタンを押します。

f:id:rennnosukesann:20180701184946p:plain

すると利用できるリソース一覧が表示されるので、一番下の「Watson」の項目一覧にある「Visual Recognition」をクリック。

f:id:rennnosukesann:20180701185216p:plain

遷移先画面の右下にある「作成」ボタンをクリック。

f:id:rennnosukesann:20180701185401p:plain

するとVisual Recognitionサービス詳細画面に移動します。
ここで表示されるAPIキーは後ほどpython スクリプト上で利用します。

f:id:rennnosukesann:20180701185641p:plain

Watson Visual Recognitinoモジュールをインストール

pipを使い、python用Visual Recognitionモジュールをインストールします。

$ pip install --upgrade "watson-developer-cloud>=1.4.0"

これで準備完了です。

Source

以下にVisual Recognitionを利用した画像分類のスクリプト例を示します。
このスクリプトは、一枚の画像をVisual Recognitionに送信し、
その分類結果をJSON形式で標準出力する簡単なものです。

{API_KEY}にはVisual Recognition サービス作成時に取得したAPIキーを入力してください。

from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3, WatsonApiException


def recognize():
    WVR_VERSION = '2016-05-20'
    WVR_API_KEY = '{API_KEY}'
    FILE_PATH = 'cat.jpg' # 分類対象画像ファイル

    try:
        visual_recognition = VisualRecognitionV3(WVR_VERSION, iam_api_key=WVR_API_KEY)
        with open( FILE_PATH , 'rb') as image:
            # クラス分類：今回はすでに用意された分類器を使用
            results = visual_recognition.classify(images_file=image, classifier_ids=['default'])
        print(results)
    except WatsonApiException as ex:
        print(ex.message)


if __name__ == '__main__':
    recognize()

Demo

試しに、以下の画像を分類してみます。

f:id:rennnosukesann:20180701190447j:plain:w200

すると、以下ようなJSON形式で結果が返されます。
今回は猫の画像を上げたので、「猫」クラスのスコアや「動物」クラスのスコアが高いのがわかります。

{'images': [{'classifiers': [{'classifier_id': 'default', 'name': 'default', 'classes': [{'class': 'cat', 'score': 0.893, 'type_hierarchy': '/animal/mammal/carnivore/feline/cat'}, {'class': 'feline', 'score': 0.905}, {'class': 'carnivore', 'score': 0.905}, {'class': 'mammal', 'score': 0.906}, {'class': 'animal', 'score': 0.953}, {'class': 'tabby cat', 'score': 0.548, 'type_hierarchy': '/animal/mammal/carnivore/feline/cat/domestic cat/tabby cat'}, {'class': 'domestic cat', 'score': 0.713}, {'class': 'kitten', 'score': 0.5, 'type_hierarchy': '/animal/young/kitten'}, {'class': 'young', 'score': 0.508}, {'class': 'ash grey color', 'score': 0.849}, {'class': 'gray color', 'score': 0.571}]}], 'image': '../res/cat.jpg'}], 'images_processed': 1, 'custom_classes': 0}