Cognitive Service Face API+ Emotion API and Azure SQL Database and PowerBI
本例使用Azure认知服务中的人脸识别API以及情绪识别的API。需要创建两个认知服务，获得这两个服务的key。
- 使用Azure账号登陆Azure门户
- 登陆后， 选择新建->Data+Analytics-> 认知服务APIs
- 设置账户名称，API类型（人脸API）以及定价层，点击创建即可。
- 创建成功后，可以在所有资源列表中看到刚刚创建的faceapi,点击进入到概述界面。
- 点击“密钥”，可以看到有两个密钥，记下其中一个。
- 回到Azure Portal的首页， 选择新建->Data+Analytics-> 认知服务APIs
- 设置账户名称，API类型（情绪API）以及定价层，点击创建即可。
- 创建成功后，可以在所有资源列表中看到刚刚创建的emotionapi,点击进入到概述界面。
- 点击“密钥”，可以看到有两个密钥，记下其中一个。
本例使用Azure Web App来承载网站内容，网站内容使用Node.js来编写。
- 使用Azure账号登陆Azure门户
- 登陆后， 选择新建->Web+Mobile-> Web应用
- 设置相应的应用名称、资源组以及应用计划，点击创建。
- Web应用创建成功后，可以在资源列表中看到刚刚创建的"ocpemtion"，点击进入Web App概述页，其中URL为你的Web应用的地址。
- 点击部署凭据，设置用户名和密码。这个作为FTP或者GIT的部署凭据，请牢记用户名密码 😊
- 点击部署选项，选择部署源。Web应用可以通过多种方式部署，比较流行的做法是通过Git来部署，本示例将演示通过Git来部署你的Node.js应用。设置部署源为“本地Git存储库”。
- 点击确定即可。
- 回到应用服务的概述中，可以看到Git克隆url
本例中使用SQL DB保存访问过该网站的用户记录， 主要包括照片识别的结果信息：性别，年龄，表情。本节描述完整的数据库部署过程。
注：本例不保存任何用户照片，阅后即焚。
- 使用Azure账号登陆Azure门户
- 登陆后， 选择新建->DataBase->SQL数据库
-
输入数据库配置信息包括：
- 数据库名： emotiondb
- 资源组：选择在创建web site时已经创建的test资源组
- 服务器名称：创建一个新的服务器，输入服务器名称emotion
- 数据库管理员：sqldb
- 密码：xxxxxxx
- 确认密码：xxxxxxx
- 位置：**北部
输入完成后，选择确认，创建。
- 数据库和服务器创建成功后，可以在资源列表中看到，点击“emotiondb”，进入数据库详情页：
- 点击数据库服务器（在服务器名称下），记录数据库服务器名称，这里是“nr8ver0mqe.database.chinacloudapi.cn”，后面在建立数据库连接时使用。
- 配置数据库客户端访问授权，进入数据服务器详情页后，选择设置->防火墙，将当前客户端（即安装了SQL Server Management Studio的客户端）IP加入授权访问列表，并确保允许访问Azure服务选项打开。
- 打开数据库的概览页，点击“工具”
- 可以使用查询编辑器来创建数据库，点击“查询编辑器”，并登录到数据库
- 成功登录之后，将以下代码粘贴到编辑器中，点击执行，完成emotionlist表创建。
--Clean the DataBase
IF EXISTS(SELECT * FROM sysobjects WHERE name='emotionlist')
DROP TABLE emotionlist
--Create Table
--Emotion Access List Table
go
CREATE TABLE emotionlist(
gender nvarchar(30) Not Null ,
age varchar(30) Not Null,
emotion nvarchar(30) Not Null,
faceid varchar(100) Not Null,
time datetime Not Null,
);
CREATE CLUSTERED INDEX EmotionlistIndex ON emotionlist (time ASC);
go
本例使用Node.js作为后端程序，使用EJS作为模板语言。
- 请从从本仓库clone或者直接下载到本地。
- 使用Visual Studio Code打开文件夹“FastStartEmotionDemo-master ”，,编辑/models/emotiondata.js
// Create connection to database
var config =
{
userName: '配置为你的数据库用户名', // update me
password: '配置为你的数据库用密码', // update me
server: '你的数据库服务器.database.chinacloudapi.cn', // update me
options:
{
database: '你创建的数据库名字' //update me
, encrypt: true
}
}- 使用Visual Studio Code打开文件夹“FastStartEmotionDemo-master ”，编辑其中的/public/javascripts/main.js，将划线部分内容分别替换为创建认知API的步骤5和步骤9的任意一个Key。
var YOUR_FACE_API_KEY = "配置为你创建的认知服务人脸识别API的key";
var YOUR_EMOTION_API_KEY = "配置为你创建的认知服务情绪识别API的key";- 下载下来的代码解压出来。
2.在解压出来的根目录中创建本地的仓库。首先打开Windows Powershell或者打开cmd,然后cd到当前目录即可。
输入创建本地仓库的命令：
git init
- 提交内容到本地仓库中
git add -A
git commit -m "Initial commit"
- 添加Azure的远程Git仓库地址
git remote add azuregit 你的远程仓库链接地址（见创建Web应用的步骤8）
- 将本地仓库推送到远程仓库部署
git push azuregit master
推送之后，第一次需要你输入当时在Azure Web App里面填写的部署凭据。妥善保存的用户名密码在这里用上了。
填写之后就开始推送到远端部署了。
大功告成！
这样你的Node.js网站已经部署完毕，您可以访问您创建的Web应用概览里显示的URL，开始使用您自己创建的情绪识别小应用了。
