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AWS:Rekognitionとpythonで顔の分析を行ってみる

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#AWSのサービスを色々使って、理解を深める。
AWSの勉強をしていたら予想以上に色々できることに驚いた。
AWSを自由自在に使えたら便利なのでは?と思い付き、やってみた。
###参考
①_Qiita記事(コードの内容)
https://qiita.com/banquet_kuma/items/560787299b83fb924ff7
②_AWS_Rekognition公式入門ガイド
https://aws.amazon.com/jp/rekognition/resources/
③_AWS_Rekognition detect_facesオペレーション
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/rekognition/latest/dg/faces-detect-images.html

###内容
1. IAMユーザーの作成

2. AWS CLI と AWS SDK をインストールして設定
  ※基本は参考③を見ながら実行しました。
  ※アクセスキーのデータは参考①のpythonのライブラリ「configparser」を使用

3. コードの記述及び実行
前半は参考①を、後半は参考③を参照し、つなぎ合わせたイメージ。

コード全体
import boto3
import configparser
from PIL import Image

#参考①を参照して記述
ini = configparser.ConfigParser()
ini.read("Rekognition/config.ini","utf-8")

filename = "読み取りたい画像"
img = Image.open(filename)
img_width = img.size[0]
img_height = img.size[1]

bucket = "AWS S3のバケット名"
region = "AWS のregion名"

#iniデータからaws_access_key_idとaws_secret_keyを参照
access_key = ini["AWS_KEY"]["aws_access_key_id"]
secret_key = ini["AWS_KEY"]["aws_secret_key"]
session = boto3.Session(aws_access_key_id=access_key,aws_secret_access_key=secret_key,region_name=region)

s3 = session.client("s3")
rekognition = session.client("rekognition")

with open(filename, "rb") as f:
    # 読み込んだファイルをS3サービスにアップロード
    s3.put_object(Bucket=bucket, Key=filename, Body=f)

#参考③を参照して記述
response = rekognition.detect_faces(Image={"S3Object":{"Bucket":bucket,"Name":filename}},Attributes=["ALL"])


print('Detected faces for ' + filename)    
for faceDetail in response['FaceDetails']:
    print('The detected face is between ' + str(faceDetail['AgeRange']['Low']) 
            + ' and ' + str(faceDetail['AgeRange']['High']) + ' years old')


    #print('Here are the other attributes:')
    #print(json.dumps(faceDetail, indent=4, sort_keys=True))
    # Access predictions for individual face details and print them
    print("Gender: " + str(faceDetail['Gender']))
    print("Smile: " + str(faceDetail['Smile']))
    print("Eyeglasses: " + str(faceDetail['Eyeglasses']))
    print("Emotions: " + str(faceDetail['Emotions'][0]))

###実行結果
下の画像で実行。
漫画絵でも判別してくれる。
nigaoe_edogawa_ranpo.png
screen 2.png
年齢:28〜44歳
笑っているか:不明
メガネ:あり
感情:落ち着いている

使用画像:いらすとや
https://www.irasutoya.com/

###所感
詳細は理解していませんが、まずは動かせました、ヨシ!!
真剣に学びつつ、遊びつつ、AWSの理解を深めていこうと思います。
AWSに感動中。

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