#目的
・スマホの育成ゲームの結果をデータベースにまとめたい。
・1つずつ手入力するのは手間である。
・AWSに画像上の文字を認識して出力するサービスがあるので利用してみる。
（日本語は無理そうだが、アルファベットや数字は問題なさそう。）
#実行内容
①画像の準備（スマホでスクリーンショットで収集）
②画像の加工（OpenCVで大きさや不要な箇所を隠すなど実施）
→文字認識結果をまとめやすくするため
③AWSのRekognitionを使ってテキスト検出を行う。
④結果をデータベースにまとめる
#記載内容
今回は③のRekognitionのテキスト検出について記述する。
#参考
①Qiita記事（コードの内容）
https://qiita.com/banquet_kuma/items/560787299b83fb924ff7
②AWS_Rekognition公式入門ガイド
https://aws.amazon.com/jp/rekognition/resources/
#テキスト検出結果
######加工した画像

#####出力結果

※一番最初には読み込んだ画像名を出力してます。（テキスト検出の範囲外）
　「NN」という文字はどこから検出したか不明ですが、収集後削除すれば良し。
#コード

code

import boto3
import configparser

region = "画像を保存しているS3のRegion"
bucket = "画像を保存しているS3のバケット名"

#アクセスキーが記述されているiniデータから必要な情報を抽出
ini = configparser.ConfigParser()
ini.read("読み込む.iniデータ","utf-8")

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に保存している画像一覧の取得
s3 = session.client("s3")
objects = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket)

for filename in objects["Contents"]:

    filename = filename["Key"]
    idname = filename.split(".")[0].split("/")[1]

#idnameは読み込んだデータ名
    data = [idname]
    rekognition = session.client("rekognition")

#テキストの検出
    response = rekognition.detect_text(Image={"S3Object":{"Bucket":bucket,"Name":filename}})
    textDetections = response["TextDetections"]

    for text in textDetections:
        data.append(text["DetectedText"])

#収集した結果を出力
    print(data)

#所感
・精度がよくて、満足。
・育成データの手入力が不要って、すごく便利！！
・知らないうちに世の中がさらに便利になっていく、、、驚きです。

※本記事には記載していないが、収集結果をデータベースにまとめて、欲しいデータをSELECT文で抽出してグラフで表示することまで行った。

以上。