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LINE Messaging API

LINE Messaging APIは、メッセージの送信・返信ができるAPIです。Web APIを経由しアプリケーションサーバとLINEのAPIでやり取りが可能。複数のメッセージタイプや分かりやすいAPIリファレンスを持ち、グループチャットにも対応しています。

Node.js

Node.jsとはGoogleのV8 JavaScriptエンジンを使用しているサーバーサイドのイベント駆動型プログラムです。

HTML

HTMLとは、ウェブ上の文書を記述・作成するためのマークアップ言語のことです。文章の中に記述することで、文書の論理構造などを設定することができます。ハイパーリンクを設定できるハイパーテキストであり、画像・リスト・表などのデータファイルをリンクする情報に結びつけて情報を整理します。現在あるネットワーク上のほとんどのウェブページはHTMLで作成されています。

Q&A

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Node-REDとLINE連携のさせ方

yosuke1212

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LINE Messaging API

LINE Messaging APIは、メッセージの送信・返信ができるAPIです。Web APIを経由しアプリケーションサーバとLINEのAPIでやり取りが可能。複数のメッセージタイプや分かりやすいAPIリファレンスを持ち、グループチャットにも対応しています。

Node.js

Node.jsとはGoogleのV8 JavaScriptエンジンを使用しているサーバーサイドのイベント駆動型プログラムです。

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HTMLとは、ウェブ上の文書を記述・作成するためのマークアップ言語のことです。文章の中に記述することで、文書の論理構造などを設定することができます。ハイパーリンクを設定できるハイパーテキストであり、画像・リスト・表などのデータファイルをリンクする情報に結びつけて情報を整理します。現在あるネットワーク上のほとんどのウェブページはHTMLで作成されています。

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投稿2021/08/09 01:04

#Node-REDとLINEの連携のさせ方について

###解決したいこと
teachable machineで登録した画像判定をCodePenとNode-REDを連携させ、LINEに判定結果を送付する仕組みを構築したいと思っておりますが、Node-REDとLINE連携のところで、エラー表示が出ており、解決が出来ません。
解決方法を御教授頂きたいと思っております。

###現況
1)LINE Developersアカウント登録済(Channel secret、Channel access token発行済)
2)teachable machineで画像判定(マスク着用と不着用)させ、Your shareble linkを発行
3)発行したYour shareble linkをCodePenに取り込み、判定するシステムを構築
4)その内容を一度、Node-REDで受け取って、LINEに送るという事をしたいのですが、Node-REDのfunctionノードの書き方が分からず、現在エラー表示が出ている状況です。
他にも怪しい所がございましたら、解決方法含め、御教授頂けますと幸いです。

発生している問題・エラー

msg.payload : Object object judge: "OKです!" msg : error "TypeError: Cannot read property 'map' of undefined"

###CodePen HTML

<button onclick="start()">開始</button><br> <video id="webcam" width="320" height="240" muted autoplay playsinline></video> <p id="result"></p>

###CodePen JS

const imageModelURL = 'https://teachablemachine.withgoogle.com/models/hOapgI7kG/'; // メインの関数(ここでは定義しているだけでボタンクリックされたら実行) async function start() { // カメラからの映像ストリーム取得 const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: false, video: true, }); // 「id="webcam"」となっているパーツ(videoタグ)を取得 const video = document.getElementById('webcam'); // videoにカメラ映像ストリームをセット video.srcObject = stream; // Googleのサーバーにアップロードした自作モデルを読み込みにいきます classifier = ml5.imageClassifier(imageModelURL + 'model.json', video, () => { // 読み込みが完了次第ここが実行されます console.log('モデルの読み込みが完了しました'); }); // 繰り返し処理 function loop() { // 推論を実行し、エラーがあればerrに、結果をresultsに格納して、 // 推論が完了次第 { } の中身を実行します classifier.classify(async (err, results) => { // 結果のresultsは配列ですが、先頭に中身があれば以下の処理を実行します if (results[0]) { // 自分の顔の画像を取得 const myFace = results[0].label; // 判定結果を入れる変数を用意 let judge = ''; const result = document.getElementById("result"); // 判定 if (myFace == 'マスクあり') { // マスクあり result.style.color = 'green'; judge = 'OKです!'; } else { // マスクなし result.style.color = 'red'; judge = 'マスクをつけて下さい!'; } // HTML表示に反映 result.textContent = judge; axios.post('https://nodered-egashira.herokuapp.com/receiver', {judge: judge}); } // 推論終了1秒後に自分の関数を実行(ループになる) setTimeout(loop, 1000);   }); } // 最初の繰り返し処理を実行 loop(); }

###Node-REDの構成
イメージ説明

###Node-REDの/receiver
イメージ説明

###Node-REDのfunction
イメージ説明

const result = msg.payload.judge; // 返信したいメッセージの変数を定義しておく let reply = JSON.stringify(result); // 返信メッセージをreplyの中身にする msg.payload = reply; return msg;

###Node-REDのmsg.payload
イメージ説明

###Node-REDのReaply Meassage
イメージ説明

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