EC2+Flask+AWS Rekognitionで画像処理を行う

画像に映っている人物の年齢と人数を取得する

AWS Rekognitionとは

• AIを活用した画像認識サービス
• APIのように簡単に利用可能
• 画像から様々な解析が可能

本記事では以下の方法については省略します

• ec2インスタンスの起動
• nginx+uwsgi+flaskでのWEBサーバの構築

IAMロールを作成する

• IAMのダッシュボードから「ロール」を選択
• 「ロールを作成」を選択
• 以下の項目を選択して「次へ」を選択
  • 信頼されたエンティティタイプ「AWSのサービス」
  • 一般的なユースケース「EC2」
• 許可ポリシーで「AmazonRekognitionFullAccess」と検索しチェックを付けて「次へ」を選択
• 任意のロール名を付けて「ロールを作成」を選択

EC2インスタンスにロールをアタッチする

• EC2ダッシュボードから「インスタンス」を選択
• AWS Rekognitionを使いたいインスタンスにチェックを付ける
• アクションのセキュリティから「IAMロールを変更」を選択
• 作成したIAMロールを選択する

flaskからAWSRekognitionに問い合わせる

• EC2上でboto3をインストールする

pip3 install boto3

• 年齢と人数情報を取得するプログラム

import os
import boto3
import json
from flask import Flask, request, Response, render_template

app = Flask(__name__)
client = boto3.client('rekognition', 'ap-northeast-1')

@app.route("/analysis")
def analysis():
    age = 0
    people = 0
    # 年齢取得
    img = open("./images/img1.jpg", 'rb')   #解析したい画像のパスを指定
    response = client.detect_faces(
        Image={
            'Bytes': img.read()
        },
        Attributes=[
            'ALL'
        ]
    )
    if 'FaceDetails' in response:
        FaceDetails = response['FaceDetails']
        if not FaceDetails:
            pass
        else:
            age = int(FaceDetails[0]['AgeRange']['Low']) 
            age2 = age + int(FaceDetails[0]['AgeRange']['High'])
            age = age2 // 2 #解析結果の平均を取得

    # 人数取得
    img = open("./images/img1.jpg", 'rb')
    response = client.detect_labels(
        Image={
            'Bytes': img.read()
            }
        )
    for label in response['Labels']:
        if label['Name'] == 'Person':
            people = str(len(label['Instances']))
            return '人数：' + people + ' 平均年齢：' + str(age)

if __name__ == "__main__":
    app.run()

引用

https://tsukasa-blog.com/programming/amazon-rekognition-method/
https://tekuzo.org/awsai-countperson/
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/rekognition/latest/dg/rekognition-dg.pdf