AWS
AWS Rekognitionとは
AWS Rekognitionとは AWS Rekognitionは、画像と動画から情報を抽出するディープラーニング技術を利用した分析サービスです。このサービスは、顔認識、物体検出、シーン分析など、さまざまな分析機能を提 […]
Related Articles
Filter by Category
Back to Latest Articles
Other
コメント,タイプヒント, ドックストリングの追記とGitHubでのコンフリクト
タイプヒント, コメント, ドックストリングの追記とGitHubでのコンフリクト コメントの記述方法と注意点 タイプヒントの記述方法と注意点 ドックストリングの記述方法と注意点 GitHubのコンフリクト発生時の対処法に […]
Other
VSCodeとGitでのコード管理
VSCodeとGitでのコード管理 行ったこと アクセストークンの取得リポジトリのクローン リポジトリのクローン ブランチの作成 ファイルのコミット 同期 ターミナルでのgitbashの利用(windows) 作業用のブ […]
Other
vue createで作成する際に.gitが生成されないようにする
vue createで作成する際に.gitが生成されないようにする Vue.jとDjangoのプロジェクトをGitで管理しようとしたところ、vue createで生成したディレクトリだけが追加されていないことがわかりまし […]
Django
Vue.jsとDjango REST Frameworkで画面が真っ白になる原因〜2〜
Vue.jsとDjango REST Frameworkで画面が真っ白になる原因〜2〜 Django REST Frameworkと組み合わせたVue.jsで、ビルド後にバックエンドの開発サーバー（8000ポートなど）で […]
Django
Vue.jsとDjango REST Frameworkで画面が真っ白になる原因〜1〜
Vue.jsとDjango REST Frameworkで画面が真っ白になる原因〜1〜 画面が真っ白になる原因 Vue.jsとDjangoの組み合わせで開発中にnpm run serveで起動した開発サーバーでページを確 […]
Django
Vue.jsとDjango REST FrameworkでSPA構築〜後半〜
Vue.jsとDjango REST FrameworkでSPA構築〜後半〜 前半に続き、後半はフロントエンド側（Vue.js）の実装を進めていきます。 コードはGitHubリポジトリにあげています。 開発環境 PC: […]
Django
Vue.jsとDjango REST FrameworkでSPA構築〜前半〜
Vue.jsとDjango REST FrameworkでSPA構築〜前半〜 Vue.jsとFlaskの連携に続き、今回はVue.jsとDjango（Django REST Framework）の連携を解説します。チュー […]
Other
.gitignoreには書かずに自分の環境だけファイルを管理から外す
.gitignoreには書かずに自分の環境だけファイルを管理から外す Gitでは管理から外すファイルを指定するには、.gitignoreファイルを使用します。これは、Gitが無視するべきファイルやディレクトリのリストを書 […]
Flask
Flaskで開発サーバーを起動する時のTips
Flaskで開発サーバーを起動する時のTips Flaskで開発中にflask runコマンドでサーバーを起動した際に以下の表示が出る場合があります。この表示は.envもしくは.flaskenvがあってもpython-d […]
Python
PyCharmで.envから環境変数を読み込む
PyCharmで.envから環境変数を読み込む 環境変数を.envに書いて読み込ませる理由 Pythonの開発では、セキュリティや環境毎の設定、柔軟性などの理由から.envファイルに環境変数を書いて読み込ませる方法が推奨 […]
Rust
PythonからRustへ！スクレイピングツール開発で感じた驚きと苦労
他人の作ったライブラリを効率的に扱うことができました。入力や出力の型が決まっているので定義ジャンプすればそれがどんな型なのか、どんな関数が用意されてるのか見ることができます。ソースコードも非常に読みやすいです。 trai […]
Flask
Vue.jsとFlaskでSPA(Single Page Application)
Vue.jsとFlaskでSPA(Single Page Application) 普段はフロント側を書く機会がほとんど無いのですが、プロジェクトをモダンなフレームワークに順次対応していきたいと思い、勉強を兼ねてVue. […]
Other
コマンドラインからPyCharmを起動する
コマンドラインからPyCharmを起動する Pythonで開発する時は必ず使っているJetBrains社のPyCharmですが、全部入りのIDEであるが故に仮想環境やフレームワークの自動設定などのサポートが手厚いことがか […]
FastAPI
tcp 0.0.0.0:5000: bind: address already in use
tcp 0.0.0.0:5000: bind: address already in use FlaskやFastAPIで開発することも増えてきたので5000番のポートを使用する機会が増えました。Djangoで開発する時 […]
Flask
Flaskで発生するsignal only works in main threadの解決方法
Flaskで発生するsignal only works in main threadの解決方法 Flaskで開発中のアプリケーションを起動すると以下のエラーが発生する場合があります。このエラーは、Flaskではmain関 […]
AWS
AWS Cloud9にPython3.9をインストール
AWS Cloud9にPython3.9をインストール AWSのCloud9（Ubuntu）にはデフォルトでPython 3.6.9がインストールされています。 openaiに必要なpandasのインストール opena […]
Other
PyCharmで.txtファイルで発生するRequirementsTokenTypeというエラー
PyCharmで.txtファイルで発生するRequirementsTokenTypeというエラー PyCharmで拡張子が.txtファイルを開くとエディタに以下のようなエラーが発生します。 PyCharmでは.txtはr […]
Other
お名前.comからXserver Domainにドメイン移管
お名前.comからXserver Domainにドメイン移管 年末や年度末になるとサーバーやドメインの新規契約や更新の時期ですよね。その時々で費用や使いやすさを重視してサービスを選んだ結果、別々の会社で管理されているドメ […]
AWS
AWSのCloud9を使ってPythonのプログラミング研修を開催
AWSのCloud9を使ってPythonのプログラミング研修を開催 2022年11月から2023年2月までの期間で、群馬県庁職員を対象にしたDXを促進するためのPythonによるプログラミング研修を開催しました。現在、群 […]
AWS Rekognitionとは
AWS Rekognitionとは
AWS Rekognitionは、画像と動画から情報を抽出するディープラーニング技術を利用した分析サービスです。このサービスは、顔認識、物体検出、シーン分析など、さまざまな分析機能を提供しています。
できること
- 顔認識：顔の検出、顔の比較、顔の分析（性別、年齢、感情など）
- 物体とシーン検出：画像内の物体、シーン、活動を識別
- 不適切なコンテンツの検出：アダルトコンテンツや暴力的なコンテンツを識別
- テキスト検出：画像内のテキストを検出し、抽出
- セレブリティ認識：公の人物を識別
使い方
基本的な使い方
AWS Rekognitionを利用するには、まずAWSアカウントを作成し、適切なIAMポリシーを持つユーザーを作成します。次に、プログラムからAWS SDKを使用してRekognitionサービスにアクセスします。
返り値の形式
Rekognition APIは、JSON形式で結果を返します。結果には、検出されたオブジェクトや顔、テキストなどの情報が含まれます。以下は、一部のAPIの返り値に含まれる主な項目です。
- detect_labels (物体とシーン検出)
- Labels: 検出された物体やシーンのラベルのリスト
- Name: ラベル名
- Confidence: 信頼度 (0-100%)
- Instances: 物体のインスタンス情報のリスト
- BoundingBox: 物体の位置とサイズ (左上のX, Y座標, 幅, 高さ)
- Confidence: 信頼度 (0-100%)
- Labels: 検出された物体やシーンのラベルのリスト
- detect_faces (顔検出)
- FaceDetails: 検出された顔の詳細情報のリスト
- BoundingBox: 顔の位置とサイズ (左上のX, Y座標, 幅, 高さ)
- Confidence: 信頼度 (0-100%)
- AgeRange: 推定年齢の範囲 (Low, High)
- Gender: 性別と信頼度 (Value, Confidence)
- Emotions: 感情と信頼度のリスト (Type, Confidence)
- Landmarks: 顔のパーツの位置情報のリスト (Type, X, Y)
- FaceDetails: 検出された顔の詳細情報のリスト
- detect_text (テキスト検出)
- TextDetections: 検出されたテキストの情報のリスト
- DetectedText: 検出されたテキスト
- Type: テキストのタイプ (LINE or WORD)
- Id: テキストのID
- Confidence: 信頼度 (0-100%)
- Geometry: テキストの位置と形状情報
- BoundingBox: テキストの位置とサイズ (左上のX, Y座標, 幅, 高さ)
- Polygon: テキストの四角形の頂点座標のリスト (X, Y)
- TextDetections: 検出されたテキストの情報のリスト
これらの返り値の詳細は、APIのドキュメントで確認できます。また、他のAPIも同様に返り値の詳細を確認することができます。
サンプルコード
以下は、PythonとAWS SDK for Python (Boto3)を使用して、画像内の物体とシーンを検出するサンプルコードです。
import boto3
# AWSクライアントを作成
rekognition = boto3.client('rekognition')
# 画像ファイルを開く
with open('image.jpg', 'rb') as image_file:
image_data = image_file.read()
# Rekognition APIを呼び出す
response = rekognition.detect_labels(
Image={'Bytes': image_data},
MaxLabels=10,
MinConfidence=80
)
# 結果を出力
for label in response['Labels']:
print(f"{label['Name']} : {label['Confidence']}")コード解説
- Boto3をインポートし、AWS Rekognitionクライアントを作成
- 画像ファイルをバイナリモードで開き、画像データを読み込む
- detect_labelsメソッドを使用して、画像内の物体とシーンを検出するAPIを呼び出す。この例では、最大10個のラベルを取得し、最小信頼度を80%に設定しています。
- 返された結果（JSON形式）から、検出されたラベルとそれぞれの信頼度を出力
これで、AWS Rekognitionを使用して画像内の物体とシーンを検出する基本的な方法が分かりました。他の機能を利用するには、適切なAPIメソッドを呼び出し、必要に応じてパラメータを調整します。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
結果
株式会社ファントムへのお問い合わせ
群馬県でPythonを使ったAIやソフトウェアを開発している株式会社ファントムが運営しています。