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Garmin connectのストレス測定結果をPixela + Serverlessで草化

Last updated at 2018-11-17Posted at 2018-10-28

Garmin connectでは心拍数の計測をもとにストレスを数値化してくれる

アプリ内では一覧でみたいときに折れ線グラフしかない + 最大4週間分しか見れない
別の可視化方法として草化してみたい

作ったもの

Garmin connectの画面キャプチャをS3にアップロードすると，日付とストレス値をPixelaに記録するシステム

2018/11/17 追記：
下記を用いればiOSでスクリーンショットを取るだけでPixelaに記録できます．
(iOS→Dropbox by IFTTT + Dropbox→S3 by Zapier）

結果：いい感じに草化できた気がする

直近のストレスが高い，日曜は比較的ストレスが少ない
なるべく色がつかない(薄くなる)ようにしたいという逆モチベ

環境

MacOS Mojave
Go 1.11.1
Serverless Framework 1.32.0
iPhone 7(iOS 12.01) + Garmin Connect 4.12.0.14

Pixelaへのデータ投入方法の検討

iOS ヘルスケア
- ❌ Garmin connectのアプリから連携されない
Garminの公式API (2種類)
- Garmin Health API
  - ❌ 全データ取得可能かつ無料だが，企業向けのため利用不可
- Garmin Connect API
  - ❌ 個人利用可だが，フィットネスデータのみが対象かつ有料($5,000)
アプリ画面から抽出
- 🔺 アプリ画面を都度キャプチャする必要あり
- ⭕ APIがなくても，直に情報を抽出可能
  - Amazon Rekognitionで試した感じ，行けそう

開発詳細

作ったものはjagijagijag1/GarminStress2Pixelaで公開

Serverless framework + Goで開始

$GOHOME/src配下で作業

$ serverless create -t aws-go-dep -p <project-name>

東京リージョンにデプロイしたいのでserverless.ymlにregionを追記

serverless.yml

provider:
  name: aws
  runtime: go1.x
  region: ap-northeast-1

以下でひとまずデプロイテスト可能

$ cd <project-name>
$ make
$ sls deploy

新規関数を作成

関数を新規作成
- 自動生成された関数は不要なので削除
- garmin-stress2pixelaフォルダを作成し，main.goを作成
- Makefileのbuild:に以下を追記

Makefile

	env GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o bin/garmin-stress2pixela garmin-stress2pixela/main.go

`serverless.yml`の修正

serverless.ymlの主な修正・追記点は以下
- IAM RoleにRekognitionのDetectText実行許可と，画像を投入するS3バケットへのアクセス許可を追記
- 新規作成した関数定義の追記（+自動生成された関数定義の削除)
  - events下のs3: <bucket-name>は存在しないバケット名とすること (sls deployで新規作成されるため)
  - Lambda関数の環境変数(environment)にPixelaのユーザ/トークン/グラフ情報を与える

serverless.yml

service: GarminStress2Pixela

frameworkVersion: ">=1.28.0 <2.0.0"

provider:
  name: aws
  runtime: go1.x
  region: ap-northeast-1
  # you can add statements to the Lambda function's IAM Role here
  iamRoleStatements:
    - Effect: "Allow"
      Action:
        - "rekognition:DetectText"
      Resource: "*"
    - Effect: "Allow"
      Action:
        - "s3:GetObject"
      Resource: [
        "arn:aws:s3:::pixela-datasource-stress-img-bucket",
        "arn:aws:s3:::pixela-datasource-stress-img-bucket/*"
      ]

package:
 exclude:
   - ./**
 include:
   - ./bin/**

functions:
  garmin-stress2pixela:
    handler: bin/garmin-stress2pixela
    events:
      - s3: <bucket-name>
    # you need to fill the followings with your own
    environment:
      PIXELA_USER: <user-id>
      PIXELA_TOKEN: <your-token>
      PIXELA_GRAPH: <your-graph-id-1>
    timeout: 10

関数本体を作成

作っている最中の気づき，ポイントは以下
- GoでのAWSイベントは以下にサンプルがあり，これを参照しHandlerの引数，入力情報処理を実装
  - aws-lambda-go/events at master · aws/aws-lambda-go · GitHub
- InvalidS3ObjectException に当たった
  - InvalidS3ObjectException: Unable to get object metadata from S3. Check object key, region and/or access permissions.
  - S3 Objectへのアクセス権限をLambda関数にも付与すること (上記yamlにて済)
  - S3バケットのリージョンと，Rekognitionのリージョンを同じにすること
    - Rekognitionは同一リージョンのバケット内オブジェクトにしかアクセスできない模様
- [作り込み・汎用性低] 日付・ストレス値は，事前に画像内での想定位置を与え，Rekognition.DetectTextの結果のうち，想定位置の最も近傍のテキストを選択
  - 想定位置(assumedDatePoint, assumedQuantityPoint)はiPhone 7(iOS 12.01)，Garmin Connect 4.12.0.14にて実験的に抽出
- データ投入先のPixelaの情報は環境変数(PIXELA_USER, PIXELA_TOKEN, PIXELA_GRAPH)から取得
- GoでのPixela操作にはgainings/pixela-go-clientを利用

garmin-stress2pixela/main.go

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"math"
	"os"
	"regexp"
	"strings"

	"github.com/aws/aws-lambda-go/events"
	"github.com/aws/aws-lambda-go/lambda"
	"github.com/aws/aws-sdk-go/aws"
	"github.com/aws/aws-sdk-go/aws/session"
	"github.com/aws/aws-sdk-go/service/rekognition"
	pixela "github.com/gainings/pixela-go-client"
)

// Point is left & top positions of bounding box in the Rekognition result
type Point struct {
	Left float64
	Top  float64
}

// !! fixed number from experiment (maybe require to change your env) !!
var assumedDatePoint = Point{Left: 0.393, Top: 0.111}
var assumedQuantityPoint = Point{Left: 0.268, Top: 0.282}

// Handler is our lambda handler invoked by the `lambda.Start` function call
func Handler(ctx context.Context, s3Event events.S3Event) error {
	// for each s3 object
	for _, record := range s3Event.Records {
		// extract s3 object info
		bucket, key := getS3ObjectFromRecord(record)
		fmt.Printf("[%s] Bucket = %s, Key = %s \n", record.EventSource, bucket, key)

		// execute text detection of Rekognition
		res, rekerr := exeRekognitionDetectText(bucket, key)
		if rekerr != nil {
			fmt.Println("Error")
			fmt.Println(rekerr.Error())
		}

		// extract date & quantity from the above result
		date, quantity := getValueFromRekognitionResult(res.TextDetections)
		fmt.Printf("data: %s, quantity: %s\n", date, quantity)

		// record pixel
		perr := recordPixel(date, quantity)
		fmt.Println(perr)
	}

	return nil
}

func getS3ObjectFromRecord(record events.S3EventRecord) (string, string) {
	s := record.S3
	bucket := s.Bucket.Name
	rep := regexp.MustCompile(`[¥+]`)
	key := rep.ReplaceAllString(s.Object.Key, " ")

	return bucket, key
}

func exeRekognitionDetectText(bucket, key string) (*rekognition.DetectTextOutput, error) {
	// create Rekognition client
	sess := session.Must(session.NewSession())
	rc := rekognition.New(sess, aws.NewConfig().WithRegion("ap-northeast-1"))

	// set params
	params := &rekognition.DetectTextInput{
		Image: &rekognition.Image{
			S3Object: &rekognition.S3Object{
				Bucket: aws.String(bucket),
				Name:   aws.String(key),
			},
		},
	}
	fmt.Printf("params: %s", params)

	// execute DetectText
	return rc.DetectText(params)
}

func getValueFromRekognitionResult(results []*rekognition.TextDetection) (string, string) {
	dateHypot, quantityHypot := math.MaxFloat64, math.MaxFloat64
	date, quantity := "", ""

	// for each detected text
	for _, td := range results {
		left, top := *td.Geometry.BoundingBox.Left, *td.Geometry.BoundingBox.Top

		// calc hypot with assumed date pos & update value
		tmpDHypot := math.Hypot(math.Abs(left-assumedDatePoint.Left), math.Abs(top-assumedDatePoint.Top))
		if tmpDHypot < dateHypot {
			// if td is most-likely-result (nearest to the assumed point), keep the result (with removing "/")
			dateHypot, date = tmpDHypot, strings.Replace(*td.DetectedText, "/", "", -1)
		}

		// calc hypot with assumed quantity pos & update value
		tmpQHypot := math.Hypot(math.Abs(left-assumedQuantityPoint.Left), math.Abs(top-assumedQuantityPoint.Top))
		if tmpQHypot < quantityHypot {
			// if td is most-likely-result (nearest to the assumed point), keep the result
			quantityHypot, quantity = tmpQHypot, *td.DetectedText
		}
	}

	return date, quantity
}

func recordPixel(date, quantity string) error {
	user := os.Getenv("PIXELA_USER")
	token := os.Getenv("PIXELA_TOKEN")
	graph := os.Getenv("PIXELA_GRAPH")
	c := pixela.NewClient(user, token)

	// try to record
	err := c.RegisterPixel(graph, date, quantity)
	if err == nil {
		fmt.Println("recorded")
		return err
	}

	// if fail, try to update
	err = c.UpdatePixelQuantity(graph, date, quantity)
	if err == nil {
		fmt.Println("updated")
	}

	return err
}

func main() {
	lambda.Start(Handler)
}

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