沿って, smartwatches 21/02/2023

初学者向け「Amazon Rekognition」（AI画像／動画分析サービス）をPythonで利用するには：AWSチートシート

この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。

「Amazon Rekognition」とは

Amazon Rekognition

AWSの「AIサービス」はコンソール画面から利用できますが、開発を念頭に置かなくても、慣れてくれば今回のようにAPIを利用する方がより便利で効率的に感じてくるでしょう。本稿がそのように利用するきっかけになれば幸いです。

利用料金について

本稿では割愛するRekognition VideoとRekognition カスタムラベルも従量課金制で、無料利用枠も設定されています。詳しくは公式サイトでご確認ください。

必要条件

メソッド一覧


メソッド名	機能	引数	戻り値
detect_labels	画像から物体やイベント、テーマなどのラベルを検出する	画像データ、レスポンスに含めるラベル数の最大値、信頼度の下限	辞書
detect_faces	画像から顔を検出する	画像データ、顔属性要件	辞書
compare_faces	ソース画像内の最も大きい顔とターゲット画像内の顔を比較する	ソース画像データ、ターゲット画像データ、類似度しきい値、品質フィルター値	辞書
detect_protective_equipment	画像から検出された人が着用している個人用防護具（PPE）を検出する	画像データ、概要属性要件	辞書
recognize_celebrities	画像から有名人を検出する	画像データ	辞書
get_celebrity_info	有名人情報を取得する	有名人ID	辞書
detect_moderation_labels	画像から不適切なコンテンツを検出する	画像データ、信頼度の下限、HumanLoop構成	辞書
detect_text	画像から文字を検出する	画像データ、フィルター要件	辞書
create_collection	特定のリージョンにコレクションを作成する	コレクションに付けるIDとタグ	辞書
list_collections	アカウント内のコレクションID情報を返す	NextToken、レスポンスの最大値	辞書
describe_collection	特定のコレクションの情報を返す	コレクションID	辞書
index_faces	画像から顔を検出して特定のコレクションに追加する	コレクションID、画像データ、外部画像ID、検出属性要件、最大検出数、品質フィルター値	辞書
list_faces	特定のコレクションにある顔のメタデータを返す	コレクションID、NextToken、レスポンスの最大値	辞書
search_faces_by_image	入力画像内の最も大きい顔と類似する顔をコレクションから検索する	コレクションID、画像データ、検索する顔の数の最大値、信頼度のしきい値、品質フィルター値	辞書
search_faces	指定した顔IDと類似する顔をコレクションから検索する	コレクションID、顔ID、検索する顔の数の最大値、信頼度のしきい値	辞書
delete_faces	特定のコレクションから顔情報を削除する	コレクションID、フェースID	辞書
delete_collection	特定のコレクションを削除する	コレクションID	辞書
tag_resource	特定のリソースにタグを追加する	リソースARN、タグ	辞書
list_tags_for_resource	コレクションとカスタムモデルラベル内のタグリストを返す	リソースARN	辞書
untag_resource	特定のリソースからタグを削除する	リソースARN、タグのキー	辞書
can_paginate	各メソッドのページネーション有無を調べる	メソッド名	真偽値
get_paginator	メソッドに関するページネータを生成する	メソッド名	ページネータオブジェクト
generate_presigned_url	署名済みURLを返す	メソッドとその引数	署名済みURL

# 画像にバウンディングボックスとキャプションを重ねる際に使用する関数def draw_bbox(img_width, img_height, draw, bbox, caption, color):# バウンディングボックスの値を重ねる画像の大きさにスケーリング left = img_width * bbox['Left'] top = img_height * bbox['Top'] width = img_width * bbox['Width'] height = img_height * bbox['Height']# 頂点を設定 points = ((left, top),(left + width, top),(left + width, top + height),(left, top + height),(left, top))# バウンディングボックスを描画 draw.line(points, fill=color, width=3) # キャプションのサイズを取得 text_w, text_h = draw.textsize(caption) # キャプション領域を描画 draw.rectangle((left, top - text_h, left + text_w, top), fill=color) # キャプションを印字 draw.text((left, top - text_h), caption, fill='black')