Face API C# 퀵 스타트
등록일시: 2017-12-21 08:00,
수정일시: 2017-12-21 08:00
조회수: 3,772
이 문서는 Cognitive Services 기술을 널리 알리고자 하는 개인적인 취지로 제공되는 번역문서입니다.
이 문서에 대한 모든 저작권은 마이크로소프트에 있으며 요청이 있을 경우 언제라도 게시가 중단될 수 있습니다.
번역 내용에 오역이 존재할 수 있고 주석은 번역자 개인의 의견일 뿐이며 마이크로소프트는 이에 관한 어떠한 보장도 하지 않습니다.
번역이 완료된 이후에도 대상 제품 및 기술이 개선되거나 변경됨에 따라 원문의 내용도 변경되거나 보완되었을 수 있으므로 주의하시기 바랍니다.
- 본 번역문서의 원문은 Face API C# Quick Starts docs.microsoft.com 입니다.
본문에서는 C#과 Face API를 사용해서 다음과 같은 작업을 신속하게 수행하기 위해 필요한 유용한 정보와 예제 코드를 제공합니다:
요구 사항
C#을 이용해서 Face API로 이미지의 얼굴 감지하기
Face - Detect 메서드를 이용해서 이미지의 얼굴을 감지하고 다음과 같은 얼굴 특징을 반환받습니다:
- 얼굴 ID: 다양한 Face API 시나리오에서 사용되는 얼굴의 고유 ID
- 얼굴 사각형: 이미지 내의 얼굴 위치를 나타내는 Left, Top, Width, Height
- 랜드마크: 얼굴 구성 요소의 중요한 위치를 나타내는 27 곳의 얼굴 랜드마크 배열
- 나이, 성별, 미소짓는 정도, 머리 자세 및 얼굴의 털을 비롯한 얼굴 특징
얼굴 감지 C# 요청 예제
본문의 예제는 Face API 클라이언트 라이브러리를 이용해서 C#으로 작성되었습니다.
- Visual Studio에서 새로운 콘솔 솔루션을 생성합니다.
- Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 대체합니다.
-
subscriptionKey
값을 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 대체합니다. -
uriBase
값을 여러분이 구독 키를 발급받은 지역을 사용하도록 변경합니다. - 프로그램을 실행합니다.
- 하드 드라이브에 위치한 이미지의 경로를 입력합니다.
using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
namespace CSHttpClientSample
{
static class Program
{
// **********************************************
// *** Update or verify the following values. ***
// **********************************************
// Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
const string subscriptionKey = "13hc77781f7e4b19b5fcdd72a8df7156";
// 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.
const string uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect";
static void Main()
{
// Get the path and filename to process from the user.
Console.WriteLine("Detect faces:");
Console.Write("Enter the path to an image with faces that you wish to analzye: ");
string imageFilePath = Console.ReadLine();
// Execute the REST API call.
MakeAnalysisRequest(imageFilePath);
Console.WriteLine("\nPlease wait a moment for the results to appear. Then, press Enter to exit...\n");
Console.ReadLine();
}
/// <summary>
/// Gets the analysis of the specified image file by using the Computer Vision REST API.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file.</param>
static async void MakeAnalysisRequest(string imageFilePath)
{
HttpClient client = new HttpClient();
// Request headers.
client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);
// Request parameters. A third optional parameter is "details".
string requestParameters = "returnFaceId=true&returnFaceLandmarks=false&returnFaceAttributes=age,gender,headPose,smile,facialHair,glasses,emotion,hair,makeup,occlusion,accessories,blur,exposure,noise";
// Assemble the URI for the REST API Call.
string uri = uriBase + "?" + requestParameters;
HttpResponseMessage response;
// Request body. Posts a locally stored JPEG image.
byte[] byteData = GetImageAsByteArray(imageFilePath);
using (ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(byteData))
{
// This example uses content type "application/octet-stream".
// The other content types you can use are "application/json" and "multipart/form-data".
content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/octet-stream");
// Execute the REST API call.
response = await client.PostAsync(uri, content);
// Get the JSON response.
string contentString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
// Display the JSON response.
Console.WriteLine("\nResponse:\n");
Console.WriteLine(JsonPrettyPrint(contentString));
}
}
/// <summary>
/// Returns the contents of the specified file as a byte array.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file to read.</param>
/// <returns>The byte array of the image data.</returns>
static byte[] GetImageAsByteArray(string imageFilePath)
{
FileStream fileStream = new FileStream(imageFilePath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
BinaryReader binaryReader = new BinaryReader(fileStream);
return binaryReader.ReadBytes((int)fileStream.Length);
}
/// <summary>
/// Formats the given JSON string by adding line breaks and indents.
/// </summary>
/// <param name="json">The raw JSON string to format.</param>
/// <returns>The formatted JSON string.</returns>
static string JsonPrettyPrint(string json)
{
if (string.IsNullOrEmpty(json))
return string.Empty;
json = json.Replace(Environment.NewLine, "").Replace("\t", "");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
bool quote = false;
bool ignore = false;
int offset = 0;
int indentLength = 3;
foreach (char ch in json)
{
switch (ch)
{
case '"':
if (!ignore) quote = !quote;
break;
case '\'':
if (quote) ignore = !ignore;
break;
}
if (quote)
sb.Append(ch);
else
{
switch (ch)
{
case '{':
case '[':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', ++offset * indentLength));
break;
case '}':
case ']':
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', --offset * indentLength));
sb.Append(ch);
break;
case ',':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', offset * indentLength));
break;
case ':':
sb.Append(ch);
sb.Append(' ');
break;
default:
if (ch != ' ') sb.Append(ch);
break;
}
}
}
return sb.ToString().Trim();
}
}
}
얼굴 감지 결과 응답 살펴보기
정상적으로 처리된 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다. 다음은 성공한 응답의 사례입니다:
Response:
[
{
"faceId": "f7eda569-4603-44b4-8add-cd73c6dec644",
"faceRectangle": {
"top": 131,
"left": 177,
"width": 162,
"height": 162
},
"faceAttributes": {
"smile": 0.0,
"headPose": {
"pitch": 0.0,
"roll": 0.1,
"yaw": -32.9
},
"gender": "female",
"age": 22.9,
"facialHair": {
"moustache": 0.0,
"beard": 0.0,
"sideburns": 0.0
},
"glasses": "NoGlasses",
"emotion": {
"anger": 0.0,
"contempt": 0.0,
"disgust": 0.0,
"fear": 0.0,
"happiness": 0.0,
"neutral": 0.986,
"sadness": 0.009,
"surprise": 0.005
},
"blur": {
"blurLevel": "low",
"value": 0.06
},
"exposure": {
"exposureLevel": "goodExposure",
"value": 0.67
},
"noise": {
"noiseLevel": "low",
"value": 0.0
},
"makeup": {
"eyeMakeup": true,
"lipMakeup": true
},
"accessories": [
],
"occlusion": {
"foreheadOccluded": false,
"eyeOccluded": false,
"mouthOccluded": false
},
"hair": {
"bald": 0.0,
"invisible": false,
"hairColor": [
{
"color": "brown",
"confidence": 1.0
},
{
"color": "black",
"confidence": 0.87
},
{
"color": "other",
"confidence": 0.51
},
{
"color": "blond",
"confidence": 0.08
},
{
"color": "red",
"confidence": 0.08
},
{
"color": "gray",
"confidence": 0.02
}
]
}
}
}
]
C#을 이용해서 Face API로 인물 그룹 생성하기
Person Group - Create a Person Group 메서드를 이용해서 지정한 인물 그룹 ID (personGroupId), 이름 (name) 및 사용자가 제공한 사용자 데이터로 (userData) 인물 그룹을 생성합니다.
Person Group - Create a Person Group C# 요청 예제
Visual Studio에서 새로운 콘솔 솔루션을 생성한 다음, Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 대체합니다.
string uri
를 여러분이 구독 키를 발급받은 지역을 사용하도록 변경하고, "Ocp-Apim-Subscription-Key" 값을 유효한 구독 키로 대체합니다.
using System;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Net.Http;
namespace CSHttpClientSample
{
static class Program
{
static void Main()
{
Console.WriteLine("Enter an ID for the group you wish to create:");
Console.WriteLine("(Use numbers, lower case letters, '-' and '_'. The maximum length of the personGroupId is 64.)");
string personGroupId = Console.ReadLine();
MakeCreateGroupRequest(personGroupId);
Console.WriteLine("\n\n\nWait for the result below, then hit ENTER to exit...\n\n\n");
Console.ReadLine();
}
static async void MakeCreateGroupRequest(string personGroupId)
{
var client = new HttpClient();
// Request headers - replace this example key with your valid key.
client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", "6726adbabb494773a28a7a5a21d5974a");
// Request URI string.
// NOTE: You must use the same region in your REST call as you used to obtain your subscription keys.
// For example, if you obtained your subscription keys from westus, replace "westcentralus" in the
// URI below with "westus".
string uri = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/persongroups/" + personGroupId;
// Here "name" is for display and doesn't have to be unique. Also, "userData" is optional.
string json = "{\"name\":\"My Group\", \"userData\":\"Some data related to my group.\"}";
HttpContent content = new StringContent(json);
content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/json");
HttpResponseMessage response = await client.PutAsync(uri, content);
// If the group was created successfully, you'll see "OK".
// Otherwise, if a group with the same personGroupId has been created before, you'll see "Conflict".
Console.WriteLine("Response status: " + response.StatusCode);
}
}
}
INDEX: Vision: Face 기술문서 번역
- Face API 2017-12-05 08:00
- 이미지에서 얼굴 감지하기 2017-12-07 08:00
- 이미지의 얼굴 식별하기 2017-12-12 08:00
- 얼굴을 대량으로 추가하는 방법 2017-12-14 08:00
- Face API cURL 퀵 스타트 2017-12-19 08:00
- Face API C# 퀵 스타트 2017-12-21 08:00
- Face API Java 퀵 스타트 2017-12-26 08:00
- Face API JavaScript 퀵 스타트 2017-12-28 08:00
- Face API 시작하기 C# 자습서 2018-01-02 08:00
- Face API 시작하기 Android Java 자습서 2018-01-04 08:00