はじめに
Autonomous DatabaseからOCI AIサービスのひとつであるOCI VisionのAPIを呼び出して、指定したObject Storageバケット内にあるすべての画像ファイルの分析結果をDB内に保存するPL/SQLプロシージャを作成してみました。
1. 事前準備
今回は分析対象の画像として、こちらの3つのファイルを使用しました。
＜Sample1.jpg＞
＜Sample2.jpg＞
＜Sample3.jpg＞
imagesという名前のObject Storageバケットを作成し、そちらにこの3つのファイルをアップロードしました。
2. 分析結果保存用の表の作成
OCI Visionによる画像分析結果を保存するための表image_analyze_resultを作成します。
SQL> CREATE TABLE image_analyze_result (
2 filename VARCHAR2(100), -- ファイル名
3 timestamp_analyzed TIMESTAMP, -- レコードが作成されたタイムスタンプ
4 location VARCHAR2(300), -- ファイルのURI
5 analyze_result CLOB -- OCI Visionによる画像分析結果（JSON）
6 CONSTRAINT ensure_json CHECK (analyze_result IS JSON)
7 );
表が作成されました。
SQL>
3. PL/SQLプロシージャの作成
引数としてリージョン識別子、ネームスペース、バケット名を渡して実行すると、バケット内の全ファイルに対してOCI Visionを使用した画像分析を行い、その結果をimage_analyze_result表に保存するPL/SQLプロシージャanalyze_image_in_bucketを作成します。
SQL> CREATE OR REPLACE PROCEDURE analyze_image_in_bucket (
2 region IN VARCHAR2, -- リージョン識別子
3 namespace IN VARCHAR2, -- ネームスペース
4 bucketname IN VARCHAR2 -- バケット名
5 )
6 IS
7 -- 変数の宣言
8 bucket_uri VARCHAR2(200) := 'https://objectstorage.'||region||'.oraclecloud.com/n/'||namespace||'/b/'||bucketname||'/o/';
9 api_uri VARCHAR2(100) := 'https://vision.aiservice.'||region||'.oci.oraclecloud.com/20220125/actions/analyzeImage';
10 image_uri VARCHAR2(200);
11 features JSON_ARRAY_T := JSON_ARRAY_T('[{"featureType":"IMAGE_CLASSIFICATION"}]');
12 image JSON_OBJECT_T;
13 request_body JSON_OBJECT_T;
14 resp DBMS_CLOUD_TYPES.resp;
15 analyze_result CLOB;
16 -- 指定したバケット内の各ファイルを処理するためのカーソルの宣言
17 CURSOR image_cur IS
18 SELECT object_name FROM
19 DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS('OCI$RESOURCE_PRINCIPAL',bucket_uri);
20 -- カーソルの結果セットの1行分を代入する変数
21 image_row image_cur%ROWTYPE;
22
23 BEGIN
24 -- カーソルをオープン
25 OPEN image_cur;
26 -- ループ処理
27 LOOP
28 -- 結果セットを変数に代入
29 FETCH image_cur INTO image_row;
30 EXIT WHEN image_cur%NOTFOUND;
31 -- 変数の初期化
32 image := JSON_OBJECT_T('{}');
33 request_body := JSON_OBJECT_T('{}');
34 -- 分析対象の画像情報のセット
35 image.put('source','OBJECT_STORAGE');
36 image.put('namespaceName',namespace);
37 image.put('bucketName',bucketname);
38 image.put('objectName',image_row.object_name);
39 -- リクエストボディのセット
40 request_body.put('features', features);
41 request_body.put('image', image);
42 -- APIをコール
43 resp := DBMS_CLOUD.SEND_REQUEST(
44 -- 使用するクレデンシャルの指定
45 credential_name => 'OCI$RESOURCE_PRINCIPAL',
46 -- OCI Visionの画像解析APIのURIの指定
47 uri => api_uri,
48 -- APIコールで使用するメソッドの指定
49 method => DBMS_CLOUD.METHOD_POST,
50 -- APIコールのボディの指定
51 body => UTL_RAW.cast_to_raw(request_body.to_clob)
52 );
53 -- 画像解析結果のJSONを変数に代入
54 analyze_result := DBMS_CLOUD.get_response_text(resp);
55 -- 画像のURIを変数に代入
56 image_uri := bucket_uri||image_row.object_name;
57 -- image_analyze_result表にレコードをINSERT
58 INSERT INTO image_analyze_result
59 VALUES (image_row.object_name,systimestamp,image_uri,analyze_result);
60 -- ループ終了
61 END LOOP;
62 -- カーソルを閉じる
63 CLOSE image_cur;
64 -- コミット
65 COMMIT;
66 END;
67 /
プロシージャが作成されました。
SQL>
4. 作成したPL/SQLプロシージャの実行
リージョン、ネームスペース、バケット名を指定して、作成したプロシージャanalyze_image_in_bucketを実行します。
SQL> EXEC analyze_image_in_bucket('ap-tokyo-1','n**********w','images')
PL/SQLプロシージャが正常に完了しました。
SQL>
正常に実行できたので、image_analyze_result表の内容を確認してみます。
SQL> col filename for a30
SQL> SELECT * FROM image_analyze_result;
FILENAME
------------------------------
TIMESTAMP_ANALYZED
---------------------------------------------------------------------------
LOCATION
--------------------------------------------------------------------------------
ANALYZE_RESULT
--------------------------------------------------------------------------------
Sample1.jpg
23-03-25 05:09:06.408982
https://objectstorage.ap-tokyo-1.oraclecloud.com/n/n**********w/b/images/o/Sample1.jpg
{
"imageObjects" : null,
"labels" : [ {
"name" : "Snow",
"confidence" : 0.992507
}, {
"name" : "Train",
"confidence" : 0.9923946
}, {
"name" : "Roof",
"confidence" : 0.9916843
}, {
"name" : "Road",
"confidence" : 0.9895358
}, {
"name" : "Tree",
"confidence" : 0.9878961
} ],
"ontologyClasses" : [ {
"name" : "Roof",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Snow",
"parentNames" : [ "Nature" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Road",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Tree",
"parentNames" : [ "Plant" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Train",
"parentNames" : [ "Land vehicle" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Nature",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Plant",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Land vehicle",
"parentNames" : [ "Vehicle" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Vehicle",
"parentNames" : [ "Transportation" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Transportation",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
} ],
"imageText" : null,
"detectedFaces" : null,
"imageClassificationModelVersion" : "1.5.86",
"objectDetectionModelVersion" : null,
"textDetectionModelVersion" : null,
"faceDetectionModelVersion" : null,
"errors" : [ ]
}
FILENAME
------------------------------
TIMESTAMP_ANALYZED
---------------------------------------------------------------------------
LOCATION
--------------------------------------------------------------------------------
ANALYZE_RESULT
--------------------------------------------------------------------------------
Sample2.jpg
23-03-25 05:09:07.150694
https://objectstorage.ap-tokyo-1.oraclecloud.com/n/n**********w/b/images/o/Sample2.jpg
{
"imageObjects" : null,
"labels" : [ {
"name" : "Vegetation",
"confidence" : 0.993203
}, {
"name" : "Roof",
"confidence" : 0.99299645
}, {
"name" : "Twig",
"confidence" : 0.9929301
}, {
"name" : "Snow",
"confidence" : 0.9926892
}, {
"name" : "Road",
"confidence" : 0.9925414
} ],
"ontologyClasses" : [ {
"name" : "Roof",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Snow",
"parentNames" : [ "Nature" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Twig",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Road",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Vegetation",
"parentNames" : [ "Plant" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Nature",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Plant",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
} ],
"imageText" : null,
"detectedFaces" : null,
"imageClassificationModelVersion" : "1.5.86",
"objectDetectionModelVersion" : null,
"textDetectionModelVersion" : null,
"faceDetectionModelVersion" : null,
"errors" : [ ]
}
FILENAME
------------------------------
TIMESTAMP_ANALYZED
---------------------------------------------------------------------------
LOCATION
--------------------------------------------------------------------------------
ANALYZE_RESULT
--------------------------------------------------------------------------------
Sample3.jpg
23-03-25 05:09:07.766818
https://objectstorage.ap-tokyo-1.oraclecloud.com/n/nxxxxxxxxxxw/b/images/o/Sample3.jpg
{
"imageObjects" : null,
"labels" : [ {
"name" : "Road",
"confidence" : 0.99308455
}, {
"name" : "Street",
"confidence" : 0.99289215
}, {
"name" : "Metal",
"confidence" : 0.99259216
}, {
"name" : "Train",
"confidence" : 0.99196345
}, {
"name" : "Track",
"confidence" : 0.9919062
} ],
"ontologyClasses" : [ {
"name" : "Road",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Street",
"parentNames" : [ "Urban", "Road" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Metal",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Train",
"parentNames" : [ "Land vehicle" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Track",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Urban",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Land vehicle",
"parentNames" : [ "Vehicle" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Vehicle",
"parentNames" : [ "Transportation" ],
"synonymNames" : [ ]
}, {
"name" : "Transportation",
"parentNames" : [ ],
"synonymNames" : [ ]
} ],
"imageText" : null,
"detectedFaces" : null,
"imageClassificationModelVersion" : "1.
5.86",
"objectDetectionModelVersion" : null,
"textDetectionModelVersion" : null,
"faceDetectionModelVersion" : null,
"errors" : [ ]
}
3行が選択されました。
SQL>
指定したバケットimages内にあるファイル（Sample1.jpg、Sample2.jpg、Samlple3.jpg）のOCI Visionによる分析結果が、image_analyze_result表に保存されていることが確認できました。
5. 画像分析の結果をもとにした画像データの検索
OCI Visionによる画像分析の結果がDBに保存できたので、image_analyze_result表から特定のラベルが付けられた画像を抽出してみます。
SQL/JSON条件JSON_TEXTCONTAINSを使用するためにimage_analyze_result表のanalyze_result列にJSON検索索引を作成します。
SQL> CREATE INDEX idx ON image_analyze_result(analyze_result)
2 INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT
3 PARAMETERS ('SECTION GROUP CTXSYS.JSON_SECTION_GROUP SYNC (ON COMMIT)');
索引が作成されました。
SQL>
JSON_TEXTCONTAINS条件を使用して、「Train」のラベルが付けられている画像の情報を抽出してみます。
SQL> col location for a90
SQL> SELECT location FROM image_analyze_result
2 WHERE JSON_TEXTCONTAINS(analyze_result, '$.labels.name', 'Train');
LOCATION
------------------------------------------------------------------------------------------
https://objectstorage.ap-tokyo-1.oraclecloud.com/n/n**********w/b/images/o/Sample1.jpg
https://objectstorage.ap-tokyo-1.oraclecloud.com/n/n**********w/b/images/o/Sample3.jpg
2行が選択されました。
SQL>
画像に電車が含まれているSample1.jpgとSample3.jpgが抽出できました。
6. Object Storage内の画像ファイルを参照するためのビューの作成
Object Storageバケット内の画像ファイルを参照するためのビューimage_analyze_result_vを作成します。
location列のURIにあるObject Storageバケット内の画像ファイルの内容が、image列にBLOB形式で返されます。
SQL> CREATE OR REPLACE VIEW image_analyze_result_v
2 AS
3 SELECT
4 filename,
5 timestamp_analyzed,
6 location,
7 analyze_result,
8 DBMS_CLOUD.GET_OBJECT('OCI$RESOURCE_PRINCIPAL',location) image
9 FROM image_analyze_result;
ビューが作成されました。
SQL>
7. 作成したビューの出力結果の確認
Database ActionsのSQLから、以下のSQLを実行して、mage_analyze_result_vビューの出力を確認します。
SELECT filename, location, image FROM image_analyze_result_v
WHERE JSON_TEXTCONTAINS(analyze_result, '$.labels.name', 'Train');
IMAGE列の(BLOB)の部分をクリックすると目のアイコンが表示されるので、そこをクリックします。
IMAGE列の詳細が表示されるので、「Image」をクリックします。
Object Storageバケット内にある画像ファイルSample1.jpgが表示されました。
