AWS Rekognition (1) : 簡単なラベル抽出

 AWSのRekognitionを使って画像からラベル抽出までをやってみます。今回は全てAWSの環境の中で完結するようにやっていきます。利用する環境は以下の通りです。

プログラミング言語：Python3

プログラミング実行環境：AWS Sagemaker

画像認識API : AWS Rekognition

画像保管用ストレージ：AWS S3

※今回は授業での利用を考えて、AWS AcademyのLearnerLabの環境で作っていきます

※ Javaで実施する場合は、https://smizunolab.blogspot.com/2019/11/aws-educate-3-rekognition.html

(1) AWS Sagemakerの立ち上げ

Amazon Sagemakerを開き、ノートブックインスタンスを一つ立ち上げます。名前を入力して、デフォルトのままで起動します。IAMロールで新規作成する必要があれば、新規作成して下さい。

作成をしたら、PendingからStartになるまで待ち、Jupyterを立ち上げてます。

(2) credentialファイルの作成 (~/.aws/credentials)

次にRekognitionを使えるように、credentialファイルを作成します。Jupyter右側のNewからTerminalを開きます。

Terminalを開いたら、

$ ls -la

を実施して、「.aws」があるか確認します。Sagemakerでは自動的に作られるようですが、自分で立てた環境などでは自分で「.aws」を作る必要があります。

$ cd .aws

$ vi credentials

credentialsファイルには以下の内容を書き込みます。

[default]

aws_access_key_id=XXXXXXXXXXXXXXXXX

aws_secret_access_key=YYYYYYYYYYYYYYYY

aws_session_token=ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ

AWS AcademyのLearnerLabの場合は、モジュールから「AWS Details」を押して、「AWS CLI : 」のshowを押すと出てきます。ただしAWS Academyの場合は4時間の期限があります。

この内容をcredentialsファイルに書き込み、保存をします。

(3) S3に対象となる画像を用意する

次に、S3を開き、bucketを作成します。バケット名を決めて、あとはデフォルトの内容で作成します。

作成したバケットに画像を入れておきます。猫の画像を一つ入れておきました。

(4) Rekognition APIを利用

Sagemakerに戻って、Rekognition APIを使って、S3にアップした画像のラベル抽出をしてみます。Jupyterでファイルを作成して名前を付けておきます。今回は「conda_python3」の環境で作りました。

boto3のインストール

Terminalか作成したjupyterファイルで、以下のコマンドを発行します。

pip install boto3

jupyterで実施する場合は、!pip install boto3. 「!」が先頭に必要

Rekognition APIで指定したラベル抽出を行います。

https://gist.github.com/smzn/f941eb66671706174a6ebcf709c78ca6

BUCKET : 作成したバケット名

KEY：ラベル抽出したいファイル名(S3にアップしたもの)

REGION : リージョン名「us-east-1」など

は自分の環境に合わせて入力します

これでラベル抽出ができました。猫以外にも画面に入っている物体抽出ができています。

何らかの理由でcredentialsファイルが作成できない場合は、ソースコードに直接書き込む方法もあります。推奨はされないようです。

	import boto3
	client = boto3.client(
	'rekognition',
	aws_access_key_id='********************',
	aws_secret_access_key='*************************',
	aws_session_token='**************************',
	region_name='us-east-1'
	)
	BUCKET = "*************"
	KEY = '****************'
	def detect_labels(bucket, key, max_labels=10, min_confidence=90):
	response = client.detect_labels(
	Image={
	"S3Object": {
	"Bucket": bucket,
	"Name": key,
	}
	},
	MaxLabels=max_labels,
	MinConfidence=min_confidence,
	)
	return response['Labels']
	for label in detect_labels(BUCKET, KEY):
	print("{Name} - {Confidence}%".format(**label))

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利用した画像

https://www.pakutaso.com/

参考リンク

https://gist.github.com/alexcasalboni/0f21a1889f09760f8981b643326730ff#file-test-1-detect-labels-py