AWS
AWS Rekognitionとは
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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
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