我正在尝试创建一个简单的Xamarin表单应用程序,该应用程序允许用户浏览或拍摄照片,并使用自定义视觉模型让天蓝色的认知服务为照片添加标签。
对于VisionServiceClient产生的异常中的错误消息,我无法使客户端成功进行身份验证或找到资源。我想念什么吗? VisionServiceClient的参数使用正确的值是什么?
所有键均已从下面的图像中删除,并已填充。
VS2017中引发的异常:
System.Private.CoreLib.dll中的“ Microsoft.ProjectOxford.Vision.ClientException”
致电VisionServiceClient:
private const string endpoint = @"https://eastus2.api.cognitive.microsoft.com/vision/prediction/v1.0";
private const string key = "";
VisionServiceClient visionClient = new VisionServiceClient(key, endpoint);
VisualFeature[] features = { VisualFeature.Tags, VisualFeature.Categories, VisualFeature.Description };
try
{
AnalysisResult temp = await visionClient.AnalyzeImageAsync(imageStream,
features.ToList(), null);
return temp;
}
catch(Exception ex)
{
return null;
}
VS异常错误:
Azure认知服务门户:
自定义视觉门户:
答案 0 :(得分:1)
您似乎混淆了 Computer Vision和 Custom Vision API。您正尝试通过后者的API密钥将客户端SDK用于前者。
对于.NET语言,您需要Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Prediction NuGet软件包。
您的代码最终看起来像这样:
ICustomVisionPredictionClient client = new CustomVisionPredictionClient()
{
ApiKey = PredictionKey,
Endpoint = "https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com"
};
ImagePrediction prediction = await client.PredictImageAsync(ProjectId, stream, IterationId);
答案 1 :(得分:0)
感谢您提供扩展帮助,并在聊天中与我交谈。通过使用他的帖子以及一些疑难解答,我弄清楚了什么对我有用。代码非常笨拙,但这只是为了测试并确保我能够做到这一点。要回答这个问题:
Nutt包和类
使用cthrash的文章,我能够同时安装training和预测nuget软件包,这是针对此特定应用程序的正确软件包。我需要以下课程:
Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Prediction
Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Prediction.Models
Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Training
Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Training.Models
端点根
按照某些步骤Here,我确定端点URL只需要是根目录,而不是Custom Vision Portal中提供的完整URL。例如,
https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com/customvision/v2.0/Prediction/
已更改为
我同时使用了Custom Vision门户的键和端点,并且进行了更改,因此我能够同时使用培训和预测客户端来进行项目和迭代。
获取项目ID
要使用CustomVisionPredictionClient.PredictImageAsync
,您需要一个Guid
作为项目ID,如果门户中未设置默认迭代,则需要一个迭代ID。
我测试了两种获取项目ID的方法,
使用门户网站的项目ID字符串
PredictImageAsync
的第一个参数传递
Guid.Parse(projectId)
使用培训客户
CustomVisionTrainingClient
要获取<Project>
的列表,请使用
TrainingClient.GetProjects().ToList()
就我而言,我只有一个项目,所以我只需要第一个元素。
Guid projectId = projects[0].Id
获取迭代ID
要获取项目的迭代ID,您需要CustomVisionTrainingClient
。
<Iteration>
的列表,请使用
client.GetIterations(projectId).ToList()
Guid iterationId = iterations[0].Id
我现在可以使用我的模型对图像进行分类。在下面的代码中,fileStream是传递给模型的图像流。
public async Task<string> Predict(Stream fileStream)
{
string projectId = "";
//string trainingEndpoint = "https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com/customvision/v2.2/Training/";
string trainingEndpoint = "https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com/";
string trainingKey = "";
//string predictionEndpoint = "https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com/customvision/v2.0/Prediction/";
string predictionEndpoint = "https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com";
string predictionKey = "";
CustomVisionTrainingClient trainingClient = new CustomVisionTrainingClient
{
ApiKey = trainingKey,
Endpoint = trainingEndpoint
};
List<Project> projects = new List<Project>();
try
{
projects = trainingClient.GetProjects().ToList();
}
catch(Exception ex)
{
Debug.WriteLine("Unable to get projects:\n\n" + ex.Message);
return "Unable to obtain projects.";
}
Guid ProjectId = Guid.Empty;
if(projects.Count > 0)
{
ProjectId = projects[0].Id;
}
if (ProjectId == Guid.Empty)
{
Debug.WriteLine("Unable to obtain project ID");
return "Unable to obtain project id.";
}
List<Iteration> iterations = new List<Iteration>();
try
{
iterations = trainingClient.GetIterations(ProjectId).ToList();
}
catch(Exception ex)
{
Debug.WriteLine("Unable to obtain iterations.");
return "Unable to obtain iterations.";
}
foreach(Iteration itr in iterations)
{
Debug.WriteLine(itr.Name + "\t" + itr.Id + "\n");
}
Guid iteration = Guid.Empty;
if(iterations.Count > 0)
{
iteration = iterations[0].Id;
}
if(iteration == Guid.Empty)
{
Debug.WriteLine("Unable to obtain project iteration.");
return "Unable to obtain project iteration";
}
CustomVisionPredictionClient predictionClient = new CustomVisionPredictionClient
{
ApiKey = predictionKey,
Endpoint = predictionEndpoint
};
var result = await predictionClient.PredictImageAsync(Guid.Parse(projectId), fileStream, iteration);
string resultStr = string.Empty;
foreach(PredictionModel pred in result.Predictions)
{
if(pred.Probability >= 0.85)
resultStr += pred.TagName + " ";
}
return resultStr;
}