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Ist diese API die schnellste und einfachste Möglichkeit, Ihren Apps eine kostengünstige Bildanalyse hinzuzufügen?

To add cost-effective image analysis to your applications, this article will walk you through Azure API, how to obtain a subscription key to access Azure API, and how to make requests to Azure REST API using an IDE software with REST Client Feature.

Was ist eine Azure-API?

Azure is a cloud computing platform offered by Microsoft with more than 200 available services. Azure provides various client libraries and a REST API to access those services. There’s a free tier to get you up and running which allows you to access several services free many of which remain free as long as you don’t exceed some quite generous monthly limits. We are going to use the “Cognitive Search” service to perform Image analysis. The Cognitive Search service is an always-free tier so you should never need to pay for it.

Wie erhalten wir einen Abonnementschlüssel für den Zugriff auf die Azure-API?

To access the Azure REST API, we need a subscription key. A subscription key is a key assigned to a ‘resource’. So we need to create a resource first. To create a resource, you need an active Azure Subscription. Please visit this link to create a subscription:

https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services/

Sobald Sie das Azure-Abonnement eingerichtet haben, müssen Sie eine Computer Vision-Ressource erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige geografische Region ausgewählt haben, da Sie dies später nicht ändern können. Besuchen Sie diesen Link, um die Ressource zu erstellen:

https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesComputerVision

To get the Subscription key of your resource, open the resource and go to “Keys and Endpoints”. There you can see two keys and the location which needs to make our REST API call.

Wie stelle ich mit dem Delphi REST-Client eine Anfrage an die Azure REST-API?

Das Aufrufen der REST-API vom Delphi-Client aus ist einfach. Sie müssen nur wenige Parameter einstellen und können diese auch in der Entwurfszeit ausführen. Lassen Sie eine DEMO-Anwendung machen. Ziehen Sie diese Komponenten zunächst per Drag & Drop in ein Forum.

TRESTClient

TRESTRequest

TRESTResponse

Platzieren Sie außerdem einige Eingabesteuerelemente, um die API-URL, den Abonnementschlüssel und die Bild-URL abzurufen. Platziere a TButton to start the request. The content type of the REST Client must be “Anwendung / json“. Now set the client and response properties of the TRESTRequest component to the client and response components we placed earlier. Also set the method to “rmPOST“.

Der Code für die Schaltfläche Start sieht folgendermaßen aus:

This code will add new parameter to the TRESTRequest and set the subscription key. The subscription key must pass as an HTTP header and the name should be “Ocp-Apim-Abonnement-Schlüssel“. The value parameter is the subscription key we copied earlier. Also it’s important to include the option “poDoNotEncode“, otherwise it will encode the key. Also the base URL of the TRESTClient muss eingestellt werden. Wenn wir die Basis-URL des Azure-Clients eingeben, müssen wir die Region unserer Ressource berücksichtigen. Es sollte die Subdomain der URL sein. Die Basis-URL sieht folgendermaßen aus.

Replace “eastus” with your region or it will nicht Arbeit. Es gibt auch viele Parameter, die Sie über diese URL übergeben können. Bitte besuchen Sie diesen Link, um alle Parameter zu finden.

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/vision-api-how-to-topics/howtocallvisionapi

In this demo we passed “visualFeatures = Beschreibung” which will describe our image in one sentence. Also we have to pass our image URL in JSON format. To do that, add new parameter to the TRESTRequest and set the content type to “ctAPPLICATION_JSON” , set name to “URL” and the value in this format:

Unsere endgültige Bewerbung sollte so aussehen.

Sie können die DEMO-Anwendung von GitHub herunterladen: https://github.com/checkdigits/ImageAnalysisClient_example


Well, try it for yourself and see – is it the fastest way to add image analysis to your Windows, macOS and mobile applications?

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