食品画像を認識するAI：「FoodAI™」を試してみた

Pythonを使ってみてAIを使ってみたくなりました。でも、自分でディープラーニングなどを活用してAIを活用するには、食事画像などのデータセットの用意が難しいので、画像を認識するAIを使ってみることにしました。その使い方などを紹介します。

「FoodAI™」について
デモ
APIを叩いてみる
まとめ

「FoodAI™」について

今回は、食品画像を認識してくれるAIとして、FoodAIを紹介します。その紹介として、公式HPを引用・翻訳します。

FoodAI™ offers the cutting-edge food image recognition technologies for advancing AI in food and healthcare, particularly for Singapore local food. The food image recognition technology is powered by the state-of-the-art deep learning techniques. FoodAI™ is developed by the R&D team led by Prof Steven HOI at the School of Information Systems (SIS), Singapore Management University (SMU), Singapore.

翻訳：FoodAI™は、食品とヘルスケア、特にシンガポールの地元食品に適応した、最先端の食品画像の認識技術を提供しています。食品画像認識技術は、最先端のディープラーニングによって強化されています。これは、シンガポール経営大学のSteven HOI教授が率いるR＆Dチームによって開発されました。

引用）http://foodai.org/#about

シンガポールの食品に特化したという点が若干気になりますが、まぁ、今回はあまり気にせずに使いたいと思います。

デモ

では、デモを試してみたいと思います。公式HPに画像のURLを入力するだけで、適合度と、その料理の名前を返してくれます。

Foodai - State-of-the-art food image recognition technologies.

せっかくなので、シンガポール料理の料理を入力してみましょう。シンガポールの料理なんて全く知らない私ですが、「シンガポール料理定番」と検索したら、チキンライスが出てきましたので、その画像URLを入力してみます。

画像はこちらです。

引用）クックパッド. 簡単本格！！シンガポールチキンライス. https://img.cpcdn.com/recipes/1461192/m/4fafdaab88083160f50f57a89e7e0db1.jpg?u=3131907&p=1379254171

なかなか際どい画像を選択しましたが、結果は…

見事、チキンライスが適合しました！これはなかなかいけるかもしれません。

APIを叩いてみる

では、APIを叩いてみましょう。まずは、デベロッパー登録をして、

APIキーをリクエストしましょう。

では、Pythonで使ってみます。
以下のコードのapi_keyには、各自取得したものを利用してください。画像のURLには、先ほども引用した画像を利用しています。

import requests
url = 'http://api.foodai.org/v1/classify'
payload = {
    'image_url' : 'https://img.cpcdn.com/recipes/1461192/m/4fafdaab88083160f50f57a89e7e0db1.jpg?u=3131907&p=1379254171',
    'api_key' : '******************'
}
res = requests.get(url, params=payload).json()
ret = res['food_results']
ret

結果：

[['Chicken Rice', '0.93493437767028808594'],
 ['Yusheng', '0.03574170172214508057'],
 ['Porridge', '0.01103313639760017395'],
 ['Chicken Curry', '0.00968738645315170288'],
 ['Popiah', '0.00219247001223266125'],

Chicken Riceの適応度が90％以上という結果です。この食品名から栄養計算したりすると良いかと思います。