AWS Rekognition APIを使って画像振り分けしてみた

投稿日 2016年12月28日
著者 aws-recipe-user
カテゴリーデプロイメント&マネージメント

こんにちは！Tamaです！

今回は「Amazon Rekognition」のAPI検証と称して、S3にアップロードしたことをトリガーにLambdaからRekognitionを用いて画像を顔認識し対象のファルダに自動で振り分けるシステムを開発してみました。

システムの動作としては以下になります！
①S3の所定のフォルダにアップロード
②Lambda functionが起動
③予め保存しておいた人物①のサンプル画像とアップロードした画像に写っている人物を比較
④閾値より高い類似度の場合人物①のフォルダに移動、閾値以下の場合その他のフォルダに移動

準備

aws-cliのバージョンが古いとRekognitionを始めPollyなどAmazon AIをコマンドラインから利用できないためバージョンアップを行うと同時に、Lambdaからcliを使用する際に必要なモジュールをインストールします。
私は最新バージョンのaws-cli/1.11.28をインストールしました。
モジュールは
・simplejson
・argparse
をインストールしています。

こちらを参考にさせて頂きました。
AWS Lambda Python で AWS CLI を実行する方法

次にS3バケットを用意します。
Rekognitionを実行するリージョンと同じリージョンにする必要があります。
今回はus-east-1でRekognitionを利用するためUS Standardに作成しました。

バケット直下に画像をアップロードするフォルダ、振り分け用のフォルダを2つ作成します。
今回は下記フォルダを作成しました。
・pics(アップロードするフォルダ)
・face1(人物1の画像が振り分けられるフォルダ)
・other(その他が振り分けられるフォルダ)

Lambdaに割り当てるIAM roleを作成します。
権限はrekognitionとs3へのアクセスを許可する権限を付与します。

Pythonスクリプトの作成

aws rekognition compare-facesを用いて

Lambdaで実行するファイルを作成します。
先程aws-cliをインストールしたディレクトリに移動します。

$ vim lambda_function.py
import commands
import json
import os
from cStringIO import StringIO
import re

print('Loading function')

def aws(cmd):
    return commands.getoutput(cmd)

def lambda_handler(event, context):
    print(event)
    bucket=event[u"Records"][0][u"s3"][u"bucket"][u"arn"]
    bucket_name=bucket.split(':::')[1]
    item=event[u"Records"][0][u"s3"][u"object"][u"key"]
    path=bucket+"/"+item
    image='{"S3Object":{"Bucket":"'+bucket_name+'","Name":"'+item+'"}}'
    result=aws("./aws rekognition compare-faces --source-image '{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"level99\",\"Name\":\"face1/face01.jpg\"}}' --target-image '"+image+"' --similarity-threshold 0.0 --region us-east-1")
    findsimil=result.find("Similarity")
    simil=float(result[(findsimil+13):(findsimil+18)])
    print(simil)
    if simil > 80:
        print(aws("./aws s3 mv s3://"+bucket_name+"/"+item+" s3://"+bucket_name+"/face1/"))
    else:
        print(aws("./aws s3 mv s3://"+bucket_name+"/"+item+" s3://"+bucket_name+"/other/"))
    return simil

$ zip -r lambda_function.zip *
$ aws s3 cp /home/ec2-user/aws_cli/lambda_function.zip s3://level99/lambda_function.zip #S3に作成したスクリプトをアップロード

$ vim lambda_function.py

import commands

import json

import os

from cStringIO import StringIO

import re

print('Loading function')

def aws(cmd):

return commands.getoutput(cmd)

def lambda_handler(event, context):

print(event)

bucket=event[u"Records"][0][u"s3"][u"bucket"][u"arn"]

bucket_name=bucket.split(':::')[1]

item=event[u"Records"][0][u"s3"][u"object"][u"key"]

path=bucket+"/"+item

image='{"S3Object":{"Bucket":"'+bucket_name+'","Name":"'+item+'"}}'

result=aws("./aws rekognition compare-faces --source-image '{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"level99\",\"Name\":\"face1/face01.jpg\"}}' --target-image '"+image+"' --similarity-threshold 0.0 --region us-east-1")

findsimil=result.find("Similarity")