在我最近的一个有趣的项目中，我一直在测试CAPM和SAP Cloud Machine Learning（ML）SDK，以创建一个人脸识别应用程序：https://blogs.sap.com/2019/05/28/face-recognition-app/

此ML SDK非常好地集成到SAP云平台Cloud Foundry（CF）中。它不需要目的地，云服务器是，并且可以访问所有的mlapi端点。它也不需要额外的身份验证请求。真值得一用！

这里有一句话，ML SDK只适用于Java。这意味着您需要将CAPM与Java一起用于服务层。不是什么大问题，但是NodeJS现在很流行？

在这个博客里，我想分享一下我在人脸识别应用程序中使用这个ML SDK和CAPM的经验。为此，我将展示如何使用CAPM创建一个使用这个mlsdk的新服务。我将使用mlsdk在图像上找到一张脸，并将其转换为向量。向量可以用来比较人脸识别应用程序中的人脸！

我使用SAP Web IDE是因为它使CAPM和ML SDK一起测试更容易。

首先，从下面的模板"SAP云平台业务应用程序"生成一个项目。（在Cloud Foundry环境中过滤将更容易找到正确的模板。）

填写项目名称：

填写mta的应用id和版本，但也要选择"使用HTML5应用程序存储库"。最后一个检查将把approver和appdeployer包含到您的项目中。

向导的这一步包含服务的配置。在这种情况下，应该使用java来使用mlsdk。（目前在NodeJS中还不可用）。填写名称空间并选择HANA数据库的最新版本。（同样，在我发布这篇文章的时候，淘客小程序，只有HANA可用作CF应用程序的数据库）

同时启用"启用用户身份验证"，当我们要部署到CF时，我们将需要它。这将已经在应用程序中包含一些配置甲基丙烯酸甲酯对我们来说

项目结构如下所示，别忘了启用隐藏文件：

用示例代码运行这个项目可能会出现这样的错误：

如果在您的版本中也发生这种情况，那么您需要甲基丙烯酸甲酯并将"uaa"参数"服务计划"由"默认"改为"应用：

打开"db"模块，打开数据-型号.cds. 这是定义数据库的数据模型的地方。实体的名称将用作表的名称，所有属性将表示一列。

在本例中，实体将被命名为"Faces"，因为它将用于在图像上存储人脸的矢量。与矢量一起，它将存储名称和ID。image属性将不用于此博客，但可用于存储人脸图像的路径。

代码片段：

保存数据-型号.cds将制作CD并更新csn.json文件服务模块中的文件。如果没有自动运行"cds构建"，可以手动触发：

数据库层已经完成？

让我们转到服务层，将我们的数据库实体作为API公开。打开"cat-服务.cds"并用数据库层中使用的名称更改示例代码。更改名称空间和实体名称。

不要忘记删除"@readonly"，因为此服务还应用于创建面，而不仅仅用于读取。

代码段：

好的，服务已准备好进行测试。首先构建java服务：

在运行之前，请检查您的CF帐户是否仍然有效并已配置：

右键单击您的项目，然后单击项目设置或在SAP Web IDE workspace的设置中

在构建之后，您可以将其作为java应用程序运行

我不知道为什么，但是第一次它失败了。我第二次试着运行这个服务时，它起了作用。当它运行时，您将在控制台中得到一个url来测试您的服务：

这将为您提供一个端点：

时间来实现机器学习逻辑，将图像上的人脸转换为向量。

这个逻辑需要在将其保存到数据库之前实现。该服务将接收一个图像的base64字符串，该字符串需要在保存到数据库之前进行转换。为此，CAP可以在每次OData请求之前使用钩子函数。

首先为这些钩子函数生成一个文件，用云服务器，并提供一些示例代码：

在下一步中，Web IDE需要知道将要增强的实体。

下一步并完成，这将为每个可能的请求生成一个带有示例代码的Java类

该代码使用对s4hana sdk的依赖关系来使用机器学习，另一个用于定义图像的mimetype。这些依赖项需要在中定义pom.xml文件

构建srv模块将下载依赖项。

在与文件相同的包中添加了一个新的Java类，带有钩子函数，用于获取基于mimetype的扩展名。（在线找到此代码）

调用此类"MimeTypesExtensions"

此Java类的完整代码可在以下位置找到：https://github.com/lemaiwo/MyCAPMAppWithML/blob/master/srv/src/main/java/be/wl/handlers/catalogservice/MimeTypesExtensions.java

另一个Java类"MachineLearningService"，物联网展，个人云服务器，它将用于与机器学习：

这个类有几个与机器学习服务通信所需的功能。完整代码可在此处找到：https://github.com/lemaiwo/MyCAPMAppWithML/blob/master/srv/src/main/java/be/wl/handlers/catalogservice/MachineLearningService.java

首先，"base64ToBytes"将图像的base64字符串转换为字节数组。

"getFilePost"将使用上一个函数与图片发送到ML SDK：

此函数"getFaceVector"将请求发送到ML服务并返回人脸的矢量。

返回生成的类"FacesHookHandler"中，操作传入数据的代码，然后将其保存到数据库中。

CAP将调用"beforeCreateFaces"钩子函数来创建一个实体的新对象"Faces"。此函数将包含调用机器学习服务类并在将结果保存到HANA之前更新结果的实现。

此行正在运行魔术，以便在保存请求之前操作来自请求的数据。

不要忘记文件顶部的java导入。

如果如果没有bug，那么构建会成功吗？

服务准备好用机器学习逻辑进行测试。首先需要重新启动服务。否则将不考虑更改。

SAP Web IDE在控制台中有一个停止和启动按钮，可用于重新启动应用程序：

现在可以测试服务。因为这个应用还没有ui，所以它需要用另一个工具如postman进行测试。

使用你在控制台中看到的url并在postman中运行：

服务上的get请求工作！但一个职位还不起作用。配置缺少对机器学习服务资源的引用。这需要在mta.yaml公司文件：

在srv模块的requires部分添加"ml service"

在底部定义ml service

现在上传一张图片，就可以测试服务了。仍然没有ui，因此需要手动将图像转换为base64字符串。这可以通过以下网站完成：

https://www.base64-image.de/

上传詹姆斯·邦德的图片为例：

将结果复制到剪贴板

将postman中的请求类型改为"POST"，并添加如下正文：

如果一切顺利，postman将向您展示以下示例：

我们刚刚将CAP与机器学习SDK结合起来，将base64图像字符串转换为向量并保存到HANA数据库中。

下一步？添加UI模块

GitHub提供完整项目：https://github.com/lemaiwo/MyCAPMAppWithML