お持ちでないかたは こちらから取得お願いします。
取得方法の動画はこちらです: https://youtu.be/Krn1jQ4iy_s
Visual Recognition サービスを作成していない場合は、作成します。既に作成済みであれば、作成済みのものを使用できます。
画面イメージのある手順を参照したい場合はWatson APIを使うための前準備: サービスの作成と資格情報の取得の1. Watson サービスの作成を参照して下さい (
2. サービスの資格情報取得は実施不要です)。以下の6. (オプション) カスタム分類クラスの作成はその後に実施ください。
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https://cloud.ibm.com/login よりIBM Cloudにログイン
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表示された「ダッシュボード」の上部のメニュー「カタログ」をクリック
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表示された「カタログ」の上部の検索フィールドに
Visual Recognitionと入力し、「検索」ボタンをクリック。 -
表示された AIカテゴリの
Visual Recognitionをクリック。 -
Visual Recognitionサービス作成の画面が表示されるので、右側のの'作成'をクリックして、サービスを作成する。 -
(オプション) カスタム分類クラスの作成
自分の写真で分類クラスを作成したい場合は実施してください。
こちらは省略可能です。省略した場合はIBMが提供する食品に特化した分類クラス
foodを使用します。
Watson Visual Recognition カスタムクラスを作ろう!を参照してカスタム分類クラスの作成を行ってください。 10. トレーニング開始まで実施お願いします。
IBM CloudでNode-REDの立ち上げ方を参照して、Node-REDフローエディタの立ち上げまで行ってください。
2. 必要な場合: サービスの接続で2で作成したVisual Recognition サービスを接続してください。
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watsonflow_full.jsonをPCにダウンロードします。
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IBM Cloud Node-RED JSON形式のフローデータの読み込ませ方を参照して、ダウンロードしたwatsonflow_full.jsonを読み込ませます。
Visual RecognitionのカスタムクラスのIDを記入します。
カスタムクラスを作成していない場合は、IBMが提供している食物に特化したカスタムクラスのid,foodが指定済みです。
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2でWatson Visual Recognition カスタムクラスを作ろう!を参照してカスタムクラスを作成した場合は、 11. モデルの表示 と12. Classifier IDの取得の手順に従い、Classifier IDをコピーします。
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ノード「カスタム認識のパラメータ設定」をダブルクリックします。
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4行目の
foodを１でコピーしたClassifier IDに置き換えます。
置き換え前:
msg.params.classifier_ids = "food";
置き換え後の例:
msg.params.classifier_ids = "CustomModel_1211194384"
- 右上の「デプロイ」をクリックします。
ブラウザーで
https://＜アプリケーション名＞.＜ドメイン名＞/watsonvr にアクセスします。
よくわからない場合は
今開いているNode-REDの画面のURLの先頭部分が
https://＜アプリケーション名＞.＜ドメイン名です。
これに/watsonvrをつけてください。
アプリケーションの画面が表示されます。
「ファイルの選択」から写真を選んだ後、各青ボタンをクリックして、Visual Recognitionの結果を確認します。
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Watsonで認識（Watson学習済みモデルを利用): -W atsonが写真を認識した内容を表示します。
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Watsonで認識（カスタムモデルを利用):
- カスタムモデル認識したクラスを表示します。
スマートフォンでの確認：
一番下にQRコードが表示されているので、それをスマートフォンのカメラで読んでUアプリケーションのRLにアクセすると、スマートフォンでも結果を確認できます。スマートフォンでは
「ファイルの選択」ボタンでその場で撮った写真も認識可能です。