Amazon Rekognitionは、画像やビデオの分析AWSサービスです。

Amazon Rekognitionの主な機能と用途

画像分析:
Rekognitionは、アノテーション、物体の検出、シーンの認識、顔検出と識別、顔の属性分析（性別、年齢など）、顔の比較、テキストの検出など、さまざまな画像分析機能を提供します。
ビデオ分析:
Rekognitionは、ビデオ内のフレームごとに顔検出、物体検出、シーン認識、人物のトラッキングなどのビデオ分析を実行できます。リアルタイムビデオストリームの処理にも対応しています。
顔認識:
Rekognitionは、画像やビデオ内の顔を検出・認識し、顔の比較や一致度のスコアリングを行うことができます。これにより、顔認識ベースのアプリケーションやサービスの構築が可能となります。
ラベル検出:
Rekognitionは、画像やビデオ内のオブジェクトやシーンに関連するラベルを検出します。例えば、人、車、犬、山など、さまざまなラベルを自動的に識別することができます。
テキスト検出:
Rekognitionは、画像内のテキストを検出し、文字列として抽出することができます。この機能を使用して、書かれたテキストを自動的に抽出して分析することができます。

認識可能なラベルはAmazon Rekognitionコンソール画面から、「全リストをダウンロードする」から取得可能です。

Amazon RekognitionのPythonライブラリ一覧

使い方

import os
import sys
import re
import datetime
import logging
from pathlib import Path
from PIL import Image
import io
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

dt_now = datetime.datetime.now()
str_dt_now = dt_now.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S')

logger = logging.getLogger(__name__)

cropimg_path = Path("crop_img")
if not cropimg_path.exists():
    cropimg_path.mkdir(parents=True)

AWS_ACCESS_KEY_ID=***************
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=********************************
AWS_SESSION_TOKEN=********************************************************
AWS_REGION='us-east-1'

rekognition_client = boto3.client('rekognition', 
                        aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY_ID, 
                        aws_secret_access_key=AWS_SECRET_ACCESS_KEY,
                        region_name=AWS_REGION,
                        aws_session_token= AWS_SESSION_TOKEN)

documentName = r"sample.jpg"

# 画像をByteデータに
with open(documentName, 'rb') as document:
    imageBytes = bytearray(document.read())

# Amazon Rekognitionで物体検知
response = rekognition_client.detect_labels(Image={"Bytes": imageBytes}, MaxLabels=1000, MinConfidence=0)

plate_detected = False
license_plate_list = []
for idx,item in enumerate(response['Labels']):
    if item["Name"] == "License Plate":
        plate_detected = True
        print('\n############ ナンバープレートを検知しました ##############')
        print(idx, item['Name'], item['Confidence'], item['Categories'][0]['Name']) #item['Parents']
        if len(item['Instances']) != 0:
            for i in item['Instances']:
                license_plate_list.append([i['BoundingBox']['Width'],i['BoundingBox']['Height'],i['BoundingBox']['Left'],i['BoundingBox']['Top']])

print('ナンバープレートの検知数 : ', len(license_plate_list))

# 検知した部分ごとに、OCRして、ナンバープレートかどうか判定
for idx,item in enumerate(license_plate_list):
    license_plate_loc = item
    # OCR for number plate on filtered image location.
    PlateNumber = rekognition_client.detect_text(Image={"Bytes": imageBytes},
                                                 Filters={
                                                     'RegionsOfInterest': [
                                                         {
                                                            'BoundingBox': {
                                                                'Width': license_plate_loc[0],
                                                                'Height': license_plate_loc[1],
                                                                'Left': license_plate_loc[2],
                                                                'Top': license_plate_loc[3]
                                                            },
                                                        },
                                                    ]
                                                })
    # get license number by Regex from OCR text data.
    classification_number, plate_number = '', ''
    for elem in PlateNumber['TextDetections']:
        #confidence_score = elem['Confidence']
        elem = elem['DetectedText']
        # 3桁の分類番号
        matches = re.findall(r"\d{3}", elem)
        if matches != []:
            classification_number = matches[0]
        # ハイフンで区切られた4桁のナンバー
        matches = re.findall(r"\d{2}-\d{2}", elem)
        if matches != []:
            plate_number = matches[0]

    if classification_number.isnumeric() and plate_number != '':
        print(idx, '分類番号: ', classification_number, ' ナンバー: ', plate_number)
        # save extract image for number plate.
        image = Image.open(io.BytesIO(imageBytes))
        Maxwidth, Maxheight = image.size
        x1 = license_plate_loc[2] * Maxwidth
        y1 = license_plate_loc[3] * Maxheight
        x2 = (license_plate_loc[2] + license_plate_loc[0]) * Maxwidth
        y2 = (license_plate_loc[3] + license_plate_loc[1]) * Maxheight
        cropped_image = image.crop((x1, y1, x2, y2))
        documentName = cropimg_path / Path('cropped_image_%s_%s.jpg'%(str_dt_now, idx))
        cropped_image.save(documentName)

元画像(smaple.jpg)

ナンバーを検知して、検知部分のみを切り取った画像

OCRの結果

分類番号:  400  ナンバー:  20-79

参考文献