引
Microsoft(MS) Build 2016刚落幕，围观充值信仰后发现除了Hololens、Windows Shell外，还出了个Cognitive Services的东西，简单的来说是微软开放了图像识别领域的部分API给开发者把玩，直播中的美女演示了在台上拍了一张照片，通过MS server解析后识别出了desk等等信息，看起来蛮好玩的，闲的在家，玩一玩这一系列API，除了VISION系列外，还有包括Speech/Language/Knowledge/Search等一系列黑科技智能API..时间有限，只玩了图像识别–返回图中基本信息和机器识别后的description。
官方资料
官方地址：cognitive-services
里面的文档很全，还有test console..比如Computer Vision API和API Console
有了这些文档完全就可以开发Android Demo了！当然，你还需要微软提供的开发者身份id，即subscriptions，这货是要在发起请求时带在Header中的，千万别忘记申请(貌似免费给了一个月时间？)。
对了，MS还放了Github，其中部分系列有Android Sample可以参考，并且给封装了API访问过程，方便使用。我这里是用Retrofit重新写了一遍算是对Retrofit初学的巩固…
开发流程
图像识别API，提供url和file两种方式去传递待分析图片。File的话就是利用Gallery->ContentResolver->拿到图片真正路径，multi-part上传…试了一下，上传有点慢，而且retrofit传multipart，接口总是返回415，放弃改玩url方式。
Http request如下：
POST https://api.projectoxford.ai/vision/v1.0/analyze?visualFeatures=Description,Tags,Categories,Faces,ImageType,Color,Adult HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Host: api.projectoxford.ai
Content-Length: 74
Ocp-Apim-Subscription-Key: ••••••••••••••••••••••••••••••••
{“url”:”http://ww4.sinaimg.cn/large/7a8aed7bgw1exixcxfj12j20in0rsgp0.jpg"}
其中visualFeatures可选，见官方文档。Ocp-Apim-Subscription-Key是开发者id。request body是json格式的图片url，这图长这样：
返回结果，你感受一下：
{
"categories": [
{
"name": "others_",
"score": 0.1015625
},
{
"name": "outdoor_",
"score": 0.00390625
}
],
"adult": {
"isAdultContent": false,
"isRacyContent": false,
"adultScore": 0.11355701088905335,
"racyScore": 0.13894116878509522
},
"tags": [
{
"name": "person",
"confidence": 0.999338686466217
},
{
"name": "indoor",
"confidence": 0.97037023305892944
},
{
"name": "window",
"confidence": 0.84870690107345581
},
{
"name": "staring",
"confidence": 0.48543870449066162
}
],
"description": {
"tags": [
"person",
"indoor",
"window",
"looking",
"front",
"standing",
"man",
"woman",
"staring",
"laptop",
"holding",
"table",
"black",
"sitting",
"shirt",
"computer",
"mirror",
"room",
"young",
"glasses",
"glass",
"wearing",
"screen",
"white",
"phone",
"umbrella"
],
"captions": [
{
"text": "person standing in front of a window",
"confidence": 0.31947672828769375
}
]
},
"requestId": "8f80d6ad-561c-4bd8-851e-ffc108958ac9",
"faces": [],
"color": {
"dominantColorForeground": "Black",
"dominantColorBackground": "Black",
"dominantColors": [
"Black",
"White",
"Grey"
],
"accentColor": "424F59",
"isBWImg": false
},
"imageType": {
"clipArtType": 0,
"lineDrawingType": 0
}
}
抽取captions作为玩点~confidence是机器判断的可信度。结果如图：
代码
这Demo主要是API访问..放一下所有的接口，前提是懂Retrofit的基本使用。
MS Vision Analyze Interface：
@Headers({"Content-Type: application/json"})
@POST("vision/v1.0/analyze")
Call<VisionAnalyzeResult > analyzeImgFromUrl(@Header("Ocp-Apim-Subscription-Key") String key, @Query("visualFeatures") String visualFeatures,
@Body Url url);
其中：
public static final String API_BASE_URL = "https://api.projectoxford.ai/";
public static final String MS_VISION_SUBSCRIPTION = "xxx"//yours;
还有gank.io提供的图片API：
@GET("{random}/data/{type}/{count}")
Call<GankModelWrapper<FuliModel>> getGankData(@Path("random") String random, @Path("type") String type, @Path("count") String count);
小结
感觉是在大公司光环之下喝点汤玩玩API…抛砖引玉，感觉可以做出更有big的App