
48. アップロードされたファイルを受信するだけだと意味ないので、とりあえず画像分析でもしてみる
はじめに
前回、思いもよらぬ Docker Image ビルドのエラー対応で力尽きて受信するところまでで終わりにしました。
今回は、受信した画像ファイルによる Azure Cognitive Service を使った画像分析を試みます。

今回試す技術構成
上の図から、今回試す部分を切り出して拡大してみます。

Blob trigger で注目中の Blob コンテナにファイルがアップロードされたことを通知するだけでは意味がないのと同じぐらい、アップロードされた画像を Cognitive Service による画像分析の結果を得るだけ、というのは意味のないことです。実践では、当然、画像分析結果を他のサービスに提供する仕組みが無いと意味がありませんね。
今回は、画像分析は、Azure Cognitive Service が提供する AI サービスの内、Computor Vision を使う事にし、分析結果は Event Hub に送信することにします。
Event Hub に結果を送っておけば、後々、幾らでも他のサービスをサブスクライブし、画像分析結果を入力として流すことができます。
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