Social Optimization Systems Laboratory: AWS Rekognition (4) : 教師画像の収集

2022年9月9日金曜日

AWS Rekognition (4) : 教師画像の収集

自分がターゲットにしたい対象物を認識させるためには、その対象物の教師画像を用意して学習させなければなりません。今回はFlickrという画像収集サイトのAPIを使って、まとめて画像を取得してきます。どのようなpython環境(Google Colab)でもできますが、ここではSageMakerで実施していきます。

(1) Flickr APIの用意

Flickrでは様々な画像を取得できますが、一度に取得するためには、APIを使った方が便利です。詳しいページもたくさんあるので、下記を参考にしてFlickr APIキーを取得して下さい。

https://worktoolsmith.com/flickr-api-key/

http://kwski.net/api/807/

(2) ライブラリのインストール

最初にFlickr APIを使うためのライブラリをインストールしておきます。Jupyterファイルを用意して、ファイル名を付けて保存しておきます。そのファイルに下記２つのコマンドを書き、インストールします。

!pip install flickrapi

!pip install retry

(3) プログラムの実行

最初に画像を格納するフォルダを作成します。今回は「image」とします。これをjupyterファイルと同じ階層に用意します。imageの中にキーワードをフォルダ名として作成し、そのキーワードフォルダの中に画像を10枚程度保存していきます。以下のプログラムを実行します。

	import os
	import time
	import traceback
	import flickrapi
	from urllib.request import urlretrieve
	import sys
	from retry import retry
	import sys

	flickr_api_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
	secret_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

	keyword = '富士山'


	@retry()
	def get_photos(url, filepath):
	urlretrieve(url, filepath)
	time.sleep(1)


	if __name__ == '__main__':

	flicker = flickrapi.FlickrAPI(flickr_api_key, secret_key, format='parsed-json')
	response = flicker.photos.search(
	text=keyword,
	per_page=10,
	media='photos',
	sort='relevance',
	safe_search=1,
	extras='url_q,license'
	)
	photos = response['photos']

	try:
	if not os.path.exists('./image/' + keyword):
	os.mkdir('./image/' + keyword)

	for photo in photos['photo']:
	url_q = photo['url_q']
	filepath = './image/' + keyword + '/' + photo['id'] + '.jpg'
	get_photos(url_q, filepath)

	except Exception as e:
	traceback.print_exc()