Analizzare e classificare le immagini di SharePoint utilizzando Flow e i servizi Azure

In questo articolo, vediamo come le immagini all’interno delle library di SharePoint possono venir analizzate utilizzando Microsoft Flow ed i servizi di Azure Cognitive.
Attraverso l’analisi delle immagini, è possibile classificarle.
Inoltre, potrete estrarne la descrizione, i tag o i dati di tassonomia, la location presente nell’immagine ed anche le categorie.

Gli Azure Cognitive service vi forniscono le Computer Vision API che mettono a disposizione gli strumenti necessari ad estrarre il contenuto da ogni immagine.
Le API Computer vision ti permettono di classificare l’immagine, identificarne le didascalie e anche la loro categorizzazione. Inoltre, le API, aiutano a riconoscere eventuali celebrità e monumenti presenti, estrapolando il testo dalle immagini, analizzando i video in real time e generando le anteprime.

Computer vision API può essere sfruttato su diverse piattaforme. Microsoft Flow, ad esempio, è una piattaforma molto potente in cui integrare le computer vision API per analizzare le immagini caricate su SharePoint.

Facciamo un esempio: vediamo come le immagini caricate su SharePoint possono essere analizzata e classificate.

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Analizziamo i singoli passaggi per configurare Flow.

 

1. Creare le Computer Vision API

 

Loggatevi nel portale di Microsoft Azure.
Aggiungete una nuova icona e cercate computer vision API.
Cliccate sul pulsante create button e fornite gli input necessari. Nel caso in cui stiate utilizzando un POC, potete selezionate il free pricing tier (F0).
A questo punto, recatevi nella API e copiate tutte le chiavi. LE varie chiavi verranno poi utilizzate su Microsoft Flow.

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Configurare Microsoft Flow

 

Loggatevi nel vostro account di Microsoft Flow.

Creare il File Trigger: create un’app da un template vuoto. Tra i connettori elencati, scegliete SharePoint. Tra i trigger elencati, scegliete il seguente: “When a file is created in folder”. In seguito, inserite i dettagli necessari come l’indirizzo del sito e l’ID della cartella.

Aggiungete Analyze Image API Action: dal connettore computer vision API, selezionate l’azione Analyze Image.

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Selezionate la voce “Image Content” come sorgente dell’immagine nell’azione da compiere.
Nel box del contenuto dell’immagine, selezionate la voce file content con il supporto del contenuto dinamico.

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Il passaggio descritto qui sopra, cattura la didascalia, i tag e le categorie dell’immagine caricata.

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Il risultato dev’essere analizzato e può essere ri-aggiornato come proprietà del file.
I tag identificati si troveranno sotto forma di matrice. I valori dei tag devono essere accorpati in un’unica stringa di valore che può essere ri-aggiornata nel campo keywork del file SharePoint.

Identificate l’ID del File Item di SharePoint (per aggiornare le proprietà del file): per aggiornare il file SharePoint, abbiamo bisogno di identificare l’ID del file o dell’oggetto. Per farlo, potete far dialogare le REST API con SharePoint sfruttando il percorso del file.
Selezionate l’azione “Send an HTTP request to SharePoint” dai connettori di SharePoint e compilate le informazioni necessarie, quali indirizzo del sito, metodo e REST API URL (le API includeranno il percorso del file).
Il risultato della richiesta delle REST API è analizzato con la generazione dello schema. Lo schema viene creato utilizzando il risultato JSON della richiesta di REST API.

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A questo punto, aggiornate le proprietà del file SharePoint con l’aiuto dell’ID recuperato nei passaggi precedenti.
Le proprietà del file aggiornate sono tag e didascalie. Considerato che le proprietà sono disponibili sotto forma di stringa, le joined expression sono utilizzate in modalità stringa.
Qui sotto le espressioni utilizzate per aggiornare:

  • Per aggiornare il campo keywords con i tag, usate la seguente espressione: join(body(‘Analyze_Image’)?[‘description’]?[‘tags’],’,’);
  • Per aggiornare il campo commenti con la didascalia, usate la seguente espressione: join(body(‘Analyze_Image’)?[‘description’]?[‘captions’],’,’);

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A questo punto, facciamo un test del flow creato, caricando alcune immagini nella library di SharePoint.
Navigate fino alla rispettiva images library e caricate un’immagine qualsiasi.
La seguente cattura di schermata, vi mostra l’immagine caricata.

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Dopo qualche minuto, tornate su Microsoft Flow e controllate i risultati.
La seguente cattura di schermata vi mostra i dati di analisi immagine con i tag quali keywords e didascalie nella sezione dei commenti.

 

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