白いマスクから怪人マスクへ、AWSでサーバレスLINE写真処理アプリの開発記

０．はじめに

初めまして、中国から参りましたポンです。
今は野村総合研究所で働いている新人エンジニアです。
日本語がまだ下手ですから、もし変な日本語が入りましたらご容赦ください。
どうぞよろしくお願いいたします。

コロナ時期の旅行写真には、白いマスクが多すぎで、
もう我慢できないですよね？
ちょうど今は新人開発研修があって、これを研修の課題にしました。
これを解決するため、写真中の白いマスクを怪人マスクに変換するアプリケーションを開発しました。
「できるだけ作業量を減らす」というコンセプトに基づいて、
AWSの色々なサービスを活用してサーバレスLINE写真処理アプリとして開発しました。
マスクだらけの写真にうんざりした方も、サーバレスに興味ある方も、
ぜひ、この開発記をお楽しみください。

１．なぜこのアプリを開発？

筆者は夏休みの時に、彼女と千葉の銚子に旅行しました。
海で遊んだり、灯台を登ったり記念写真をいっぱい撮りました。
でも残念ですけど、写真の主役は人間または景色ではなく、白いマスクでした。
コロナ時代（時期）の写真は、白いマスクの出現率が一番高くて、どこでも登場しています。
こんな写真を見た彼女は、「もう白いマスクを見たくない」の文句が出てきた、じゃ写真中の白いマスクをほかのものに変換すればどうでしょう？

ちょうど筆者も彼女も、スーパーヒーロー映画が好きで、その中の怪人マスク（e.g. バットマンの怪人Bane）が大好きです。
もし白いマスクが怪人マスクになればいいんじゃないですか？

※This work is a derivative of "[Bane](https://www.flickr.com/photos/istolethetv/30216006787/)" by [istolethetv](https://www.flickr.com/people/istolethetv/), used under [CC BY 2.0](https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)

そういうことから、アイデアが生まれてきて、この写真処理アプリを開発することを決めました。
でも目の前に３つの問題が存在しています。

• どんなアプリケーション形態にする？
• どこでサーバーを立てる？
• どうやって画像認識システムを作る？

まず、アプリケーション形態について、色々な選択肢が存在しています。
WebページとしてのWebアプリ？スマホ専用のiosまたはandroidアプリ？
バックエンドの処理だけではなく、フロントエンドのインタフェースも設計しなければなりませんね。
色々考えて、やはりLINEアプリが一番適切だと思います。
理由が３つあります：

1. 使いやすい：ほぼ誰でもLINE持っていて、LINEアプリ（bot）なら送信受信だけですごく簡単で、だれでも使えます。
2. 作業量は少ない：Webアプリやiosアプリなら、インターフェースのデザインなども入って、正直言ってめんどくさいです。でもLINEアプリならそれらを考えなくてもいい、楽になります。
3. シェアしやすい：SNSの特徴といえば共有しやすいですね。変換した写真だけではなく、このアプリもシェアされやすくなれます。

そこで、アプリケーション形態はLINEアプリと決めました！

そして次の課題は、どこでサーバーを立てるかです
Raspberry piなどの物理マシンで構築するか？AWS EC2などのクラウドサーバーを利用するか？
また、サーバーは構築だけではなく、後の保守管理も必要です。
「できるだけ作業量を減らす」という理念を持っているlazyな私は、それをしたくないですね。。。
じゃ、サーバーを要らなく、サーバレスで開発すればいいじゃないですか？
調べると、AWS API GatewayとLambdaを使ったら、サーバレスを実現でき、サーバー構築と保守管理は一切なし！
よーし、君に決めた！！

最後、今回は顔写真を処理するため、顔認識AIが必要です。
それで、「どんなAIモデル構造を使う？」、「訓練データどこから入手する？」や「データにどんなラベルを付ける？」などの問題がどんどん出てきました。
「すぐ使える顔認識AIがあればいいなぁ」と思ってAWSで調べてみて、結果は本当に出てきました！
Rekognition（recognitionではない）という画像または動画を分析するAWSサービスが存在します。
AIを作る必要がなく、Rekognitionをコールだけで、写真の顔の認識と分析ができます。
これで、「できるだけ作業量を減らす」が達成できます。

こういうことで、AWSでサーバレスLINE写真処理アプリを開発と決めました！

２．システム全体像

アプリケーション形態などはすでに決めましたので、これからシステムを構築しましょう！
今回作ったシステムの全体像は以下です：

ここでユーザとのやり取りはスマホと想定しています。（PC版LINEもできます）
フロントエンドはLINE Botです。
バックエンドは全部AWS Cloudで処理を行っています。
サーバレスを実現するため、処理は「コントローラー」、「顔認識」と「新画像生成」3つのLambda に実行されています。
処理の流れから考えると、このシステムは以下の図のように５つ部分に分けられます：

それでは、処理の流れから、この５つ部分を説明いたします。

３．部分ごとの説明

３－１　画像入力部分

処理の流れ

第1部分は入力部分です。
機能は文字通りで、ユーザがLINE Bot に送信した画像を読み込むことです。
この部分に関するエンティティは「LINE Bot」、「API Gateway」および「コントローラーLambda 」です。
処理の流れは以下となっております:

まず、ユーザが写真画像をLINE Botに送信します。
そしてLINE Botが画像をline_eventにラッピングして、API Gatewayに送ります。
API Gatewayは何も変更せずに、eventをコントローラーLambdaに送ります。

LINE Bot作成

この部分を作るために、まず玄関としてのLINE Bot（messagingApi）を作成。
作り方はこちらをご参照ください：
LINE公式ドキュメント：Messaging APIを始めよう
チャンネルを作成した後に、必要な設定はまだ2つあります。
1つ目はLambdaでの認証のため、「チャンネルアクセストークン」を発行することです。
2つ目はmessaging apiの応答機能をoff、webhook機能をonすることです。
webhook URLは今入力しなくて、API Gatewayの設定が終わった後に入力します。

コントローラーLambdaを作成

次はLambdaなどのサービスを実行するIAMロールの作成です。
ダッシュボードからIAMサービスを入って、新しいロールを作ります。
新しいIAMロールはserverless-linebotなどをネーミングして、使うサービスはLambdaです。
ポリシーは「AmazonS3FullAccess」、「AmazonRekognitionFullAccess」、「CloudWatchLogsFullAccess」です。
またコントローラーLambdaがほかのLambdaを呼び出すのため、以下のポリシーも追加します：

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "VisualEditor0",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "lambda:InvokeFunction",
                "lambda:InvokeAsync"
            ],
            "Resource": [
                "顔認識Lambdaのarn",
                "新画像生成Lambdaのarn"
            ]
        }
    ]
}

ここの「顔認識Lambdaのarn」と「新画像生成Lambdaのarn」はまだないですから、Lambda関数を作成した後に書き換えを忘れないでください。
今回の処理は全部このロールで実行します。

コントローラーLambda関数を作成

API Gatewayは「繋がり」ですから、それを作る前に両端のLINE BotとコントローラーLambda関数を作らなければないので、次はコントローラーLambda関数を作成します。
関数作成に、今回はpythonを使うため、ランタイムをpython3.x(3.6~3.8)を選択します。
実行するIAMロールは先ほど作ったロールです。

作成した後に、まずは「基本設定」で、メモリを512MBで、タイムアウトを1minのように設定します。
そして以下の環境変数を設定します：

キー	値
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN	LINE Botのチャンネルアクセストークン
LINE_CHANNEL_SECRET	LINE Botのチャンネルシークレット

Lambda関数の中身について、コントローラーLambdaはLINE Botとのやり取りが行いますので、「line-bot-sdk」パッケージが必要です。
Lambdaに導入するため、まずローカルで以下のコマンドを用いて、新フォルダにline-bot-sdkをインストールします：

python -m pip install line-bot-sdk -t <new_folder>

後同じフォルダにlambda_function.py(Lambdaはこの名前で「これがメインファンクション」と認識するので、必ずこの名前)ファイルを作って、以下のコードを記入ます：

lambda_function_for_controller.py

import os
import sys
import logging

import boto3
import json

from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage, ImageMessage, ImageSendMessage
from linebot.exceptions import LineBotApiError, InvalidSignatureError


logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.ERROR)

# 環境変数からline botのチャンネルアクセストークンとシークレットを読み込む
channel_secret = os.getenv('LINE_CHANNEL_SECRET', None)
channel_access_token = os.getenv('LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN', None)
if channel_secret is None:
    logger.error('Specify LINE_CHANNEL_SECRET as environment variable.')
    sys.exit(1)
if channel_access_token is None:
    logger.error('Specify LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN as environment variable.')
    sys.exit(1)

# api&handlerを生成
line_bot_api = LineBotApi(channel_access_token)
handler = WebhookHandler(channel_secret)

# S3バケットとつながる
s3 = boto3.client("s3")
bucket = "<S3バケット名>"

# Lambdaのメインファンクション
def lambda_handler(event, context):

    # 認証用のX-Line-Signatureヘッダー
    signature = event["headers"]["X-Line-Signature"]

    body = event["body"]

    # リターン値の設定
    ok_json = {"isBase64Encoded": False,
               "statusCode": 200,
               "headers": {},
               "body": ""}
    error_json = {"isBase64Encoded": False,
                  "statusCode": 403,
                  "headers": {},
                  "body": "Error"}

    @handler.add(MessageEvent, message=ImageMessage)
    def message(line_event):

        # ユーザのプロフィール
        profile = line_bot_api.get_profile(line_event.source.user_id)

        # 送信したユーザのIDを抽出(push_messageなら使う, replyなら必要ない)
        # user_id = profile.user_id

        # メッセージIDを抽出
        message_id = line_event.message.id

        # 画像ファイルを抽出
        message_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)
        content = bytes()
        for chunk in message_content.iter_content():
            content += chunk

        # 画像ファイルを保存
        key = "origin_photo/" + message_id
        new_key = message_id[-3:]
        s3.put_object(Bucket=bucket, Key=key, Body=content)

        # 顔認識lambdaを呼び出し
        lambdaRekognitionName = "<ここは顔認識lambdaのarn>"
        params = {"Bucket": bucket, "Key": key}  # 画像ファイルのパス情報
        payload = json.dumps(params)
        response = boto3.client("lambda").invoke(
            FunctionName=lambdaRekognitionName, InvocationType="RequestResponse", Payload=payload)
        response = json.load(response["Payload"])

        # 新画像生成lambdaを呼び出し
        lambdaNewMaskName = "<ここは新画像生成lambdaのarn>"
        params = {"landmarks": str(response),
                  "bucket": bucket,
                  "photo_key": key,
                  "new_photo_key": new_key}
        payload = json.dumps(params)
        boto3.client("lambda").invoke(FunctionName=lambdaNewMaskName,
                                      InvocationType="RequestResponse", Payload=payload)

        # 署名付きURL生成
        presigned_url = s3.generate_presigned_url(ClientMethod="get_object", Params={
                                                  "Bucket": bucket, "Key": new_key}, ExpiresIn=600)

        # 新画像メッセージの返信
        line_bot_api.reply_message(line_event.reply_token, ImageSendMessage(
            original_content_url=presigned_url, preview_image_url=presigned_url))

    try:
        handler.handle(body, signature)
    except LineBotApiError as e:
        logger.error("Got exception from LINE Messaging API: %s\n" % e.message)
        for m in e.error.details:
            logger.error("  %s: %s" % (m.property, m.message))
        return error_json
    except InvalidSignatureError:
        return error_json

    return ok_json

上のはコントローラーLambda関数の全体で、すべての５つ部分と関連しています。
この第1部分に関するパートは以下です：

• LINE Botと繋がり

lambda_function_for_controller.py

# 環境変数からline botのチャンネルアクセストークンとシークレットを読み込む
channel_secret = os.getenv('LINE_CHANNEL_SECRET', None)
channel_access_token = os.getenv('LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN', None)
if channel_secret is None:
    logger.error('Specify LINE_CHANNEL_SECRET as environment variable.')
    sys.exit(1)
if channel_access_token is None:
    logger.error('Specify LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN as environment variable.')
    sys.exit(1)

# api&handlerを生成
line_bot_api = LineBotApi(channel_access_token)
handler = WebhookHandler(channel_secret)

• イベントからlinebot署名とbody内容を受け取る

lambda_function_for_controller.py

    # 認証用のX-Line-Signatureヘッダー
    signature = event["headers"]["X-Line-Signature"]

    body = event["body"]

これで、LINE Botの認証とイベント内容の受け取るができました。
後はそのフォルダの内容をzipに圧縮して、
Lambdaの「関数コード」→「アクション」→「.zipファイルをアップロード」でアップロードします。

API Gatewayを作成

最後は繋がりとしてのAPI Gatewayの作成です。
ここ作成するAPI Gatewayの種類はREST APIです。
APIを作成した後に、リソースとメソッドを作成します。
メソッドはPOST方式で、統合タイプはLambda関数で、Lambdaプロキシ統合の使用も有効化にします。
Lambda関数はコントローラーLambda関数を選択します。

あと、POSTメソッドリクエストの設定について、
まずリクエストの認証は「クエリ文字列パラメータおよびヘッダーの検証」を選択します。
そしてHTTPリクエストヘッダーには以下のヘッダーを追加します：

名前	必須	キャッシュ
X-Line-Signature	☑	☐

設定できたらデプロイしましょう。
デプロイ完了したら、ステージでメソッドの呼び出しURLをコピーして、
LINE Botのwebhook URLに貼り付けます。
これで第1部分が完了します。

３－２　画像保存部分

処理の流れ

第2部分は画像保存部分です。
この部分はすごく簡単で、ただコントローラーLambda読み込んだ画像をS3バケットに保存するだけです。
処理の流れは以下です:

S3バケットを作成

作業内容について、まずはS3バケットを作成します。
今回のプロジェクトにおいて、バケット名が長すぎると「署名付きURL長さ問題」が起きるため（詳細は3-5）、
バケット名はできれば短くします（私の場合は英4文字）。
また、自分の写真を他人に見られたくないですよね？
プライバシーを保護するため、
アクセス許可の設定に「パブリックアクセスをすべてブロック」をチェックして、バケットを作成します。
作成した後に、「origin_photo」というユーザがアップした写真を保存するフォルダと、
「masks」というマスク画像を保存するフォルダを作成します。
これで、S3側の作業が終わります。

コントローラーLambda関数

コントローラーLambda関数は第1部分に記入したため、ここでの作業は特にありません。
ただこの部分に関するコード説明して、内容は以下です：

• バケットを指定

lambda_function_for_controller.py

# S3バケットとつながる
s3 = boto3.client("s3")
bucket = "<S3バケット名>"

• イベントから画像ファイルを抽出して保存する

lambda_function_for_controller.py

        # メッセージIDを抽出
        message_id = line_event.message.id

        # 画像ファイルを抽出
        message_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)
        content = bytes()
        for chunk in message_content.iter_content():
            content += chunk

        # 画像ファイルを保存
        key = "origin_photo/" + message_id
        new_key = message_id[-3:]
        s3.put_object(Bucket=bucket, Key=key, Body=content)

ここはLINEメッセージIDで画像ファイルをリネームして、
複数ユーザが区別できるようになります。

３－３　顔認識部分

第3部分は保存した写真の認識です。
具体的には顔の輪郭や目と鼻の位置を認識して、後のマスク画像と結合に使います。
「できるだけ作業量を減らす」というコンセプトを持って、
自分でゼロから顔認識AIを訓練したくないですから、
AWSの「Rekognition」というサービスを使って顔を認識します。

Rekognitionとは

Rekognitionは「機械学習を使用して画像と動画の分析を自動化する」サービスであり、
簡単に言うと「訓練されたAIをそのまま使う」感じです。
Rekognitionについての紹介はこちらです：
Amazon Rekognition

Rekognitionはオブジェクトとシーンの検出や顔の比較などいろいろな機能があって、画像だけでなくビデオも処理できます。
今回は顔の位置を得るため、「顔の分析（face-detection）」機能を使います。
取得したい位置情報は「ランドマーク」と呼ばれます。
下の図はランドマークのイメージです：

※出典:https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/rekognition/latest/dg/faces-detect-images.html

この図の分析結果：

Rekognition認識結果

{
    "FaceDetails": [
        {
            "AgeRange": {
                "High": 43,
                "Low": 26
            },
            "Beard": {
                "Confidence": 97.48941802978516,
                "Value": true
            },
            "BoundingBox": {
                "Height": 0.6968063116073608,
                "Left": 0.26937249302864075,
                "Top": 0.11424895375967026,
                "Width": 0.42325547337532043
            },
            "Confidence": 99.99995422363281,
            "Emotions": [
                {
                    "Confidence": 0.042965151369571686,
                    "Type": "DISGUSTED"
                },
                {
                    "Confidence": 0.002022328320890665,
                    "Type": "HAPPY"
                },
                {
                    "Confidence": 0.4482877850532532,
                    "Type": "SURPRISED"
                },
                {
                    "Confidence": 0.007082826923578978,
                    "Type": "ANGRY"
                },
                {
                    "Confidence": 0,
                    "Type": "CONFUSED"
                },
                {
                    "Confidence": 99.47616577148438,
                    "Type": "CALM"
                },
                {
                    "Confidence": 0.017732391133904457,
                    "Type": "SAD"
                }
            ],
            "Eyeglasses": {
                "Confidence": 99.42405700683594,
                "Value": false
            },
            "EyesOpen": {
                "Confidence": 99.99604797363281,
                "Value": true
            },
            "Gender": {
                "Confidence": 99.722412109375,
                "Value": "Male"
            },
            "Landmarks": [
                {
                    "Type": "eyeLeft",
                    "X": 0.38549351692199707,
                    "Y": 0.3959200084209442
                },
                {
                    "Type": "eyeRight",
                    "X": 0.5773905515670776,
                    "Y": 0.394561767578125
                },
                {
                    "Type": "mouthLeft",
                    "X": 0.40410104393959045,
                    "Y": 0.6479480862617493
                },
                {
                    "Type": "mouthRight",
                    "X": 0.5623446702957153,
                    "Y": 0.647117555141449
                },
                {
                    "Type": "nose",
                    "X": 0.47763553261756897,
                    "Y": 0.5337067246437073
                },
                {
                    "Type": "leftEyeBrowLeft",
                    "X": 0.3114689588546753,
                    "Y": 0.3376390337944031
                },
                {
                    "Type": "leftEyeBrowRight",
                    "X": 0.4224424660205841,
                    "Y": 0.3232649564743042
                },
                {
                    "Type": "leftEyeBrowUp",
                    "X": 0.36654090881347656,
                    "Y": 0.3104579746723175
                },
                {
                    "Type": "rightEyeBrowLeft",
                    "X": 0.5353175401687622,
                    "Y": 0.3223199248313904
                },
                {
                    "Type": "rightEyeBrowRight",
                    "X": 0.6546239852905273,
                    "Y": 0.3348073363304138
                },
                {
                    "Type": "rightEyeBrowUp",
                    "X": 0.5936762094497681,
                    "Y": 0.3080498278141022
                },
                {
                    "Type": "leftEyeLeft",
                    "X": 0.3524211347103119,
                    "Y": 0.3936865031719208
                },
                {
                    "Type": "leftEyeRight",
                    "X": 0.4229775369167328,
                    "Y": 0.3973258435726166
                },
                {
                    "Type": "leftEyeUp",
                    "X": 0.38467878103256226,
                    "Y": 0.3836822807788849
                },
                {
                    "Type": "leftEyeDown",
                    "X": 0.38629674911499023,
                    "Y": 0.40618783235549927
                },
                {
                    "Type": "rightEyeLeft",
                    "X": 0.5374732613563538,
                    "Y": 0.39637991786003113
                },
                {
                    "Type": "rightEyeRight",
                    "X": 0.609208345413208,
                    "Y": 0.391626238822937
                },
                {
                    "Type": "rightEyeUp",
                    "X": 0.5750962495803833,
                    "Y": 0.3821527063846588
                },
                {
                    "Type": "rightEyeDown",
                    "X": 0.5740782618522644,
                    "Y": 0.40471214056015015
                },
                {
                    "Type": "noseLeft",
                    "X": 0.4441811740398407,
                    "Y": 0.5608476400375366
                },
                {
                    "Type": "noseRight",
                    "X": 0.5155643820762634,
                    "Y": 0.5569332242012024
                },
                {
                    "Type": "mouthUp",
                    "X": 0.47968366742134094,
                    "Y": 0.6176465749740601
                },
                {
                    "Type": "mouthDown",
                    "X": 0.4807897210121155,
                    "Y": 0.690782368183136
                },
                {
                    "Type": "leftPupil",
                    "X": 0.38549351692199707,
                    "Y": 0.3959200084209442
                },
                {
                    "Type": "rightPupil",
                    "X": 0.5773905515670776,
                    "Y": 0.394561767578125
                },
                {
                    "Type": "upperJawlineLeft",
                    "X": 0.27245330810546875,
                    "Y": 0.3902156949043274
                },
                {
                    "Type": "midJawlineLeft",
                    "X": 0.31561678647994995,
                    "Y": 0.6596118807792664
                },
                {
                    "Type": "chinBottom",
                    "X": 0.48385748267173767,
                    "Y": 0.8160444498062134
                },
                {
                    "Type": "midJawlineRight",
                    "X": 0.6625112891197205,
                    "Y": 0.656606137752533
                },
                {
                    "Type": "upperJawlineRight",
                    "X": 0.7042999863624573,
                    "Y": 0.3863988518714905
                }
            ],
            "MouthOpen": {
                "Confidence": 99.83820343017578,
                "Value": false
            },
            "Mustache": {
                "Confidence": 72.20288848876953,
                "Value": false
            },
            "Pose": {
                "Pitch": -4.970901966094971,
                "Roll": -1.4911699295043945,
                "Yaw": -10.983647346496582
            },
            "Quality": {
                "Brightness": 73.81391906738281,
                "Sharpness": 86.86019134521484
            },
            "Smile": {
                "Confidence": 99.93638610839844,
                "Value": false
            },
            "Sunglasses": {
                "Confidence": 99.81478881835938,
                "Value": false
            }
        }
    ]
}

今回取得したいのはこの中の「landmarks」項目です。
「Type」は点の名前です（上のイメージ図を参照）。
ただし、xとyは具体的なピクセル点の座標ではなく、
画像の幅に対する比率を表しています。

処理の流れ

第3部分の処理の流れは以下となっています:

Rekognitionは画像を読み込む仕組みが2つあります。
1つ目はS3バケット又はインターネット上の画像URLを用いて読み込みます。
２つ目はファイルを送って直接読み込みます。
今回は１つ目のURL方法を使います。
そのため、コントローラーLambdaから顔認識Lambdaに渡すのは画像ではなく、ファイルの保存位置情報です。
顔認識LambdaがRekognitionに渡すのも同じです。

ここで顔認識Lambdaを実行するIAMロールは第１部分に作ったロールです。
S3とRekognitionを使う権限が持ってますので、
S3バケットが非公開でも、Rekognitionがその中の画像を読み込めて問題ないです。

そして、Rekognitionからリターンされる結果は上の結果の例みたいです。
その中に「年齢」や「性別」など色々入ってますが、
今回使いたいのは「ランドマーク」だけです。
そのため、顔認識Lambdaがその結果からランドマークを抽出します。

また、ランドマークもいっぱいありまして、
マスクのせいでうまく認識できない点(口など)もあるし、細かすぎてちょっと余計な点（瞳など）も存在します。
そのため、ここはただ以下の5つランドマークを抽出して、コントローラーLambdaにリターンします。

ランドマーク名	位置
eyeLeft	左目
eyeRight	右目
upperJawlineLeft	左こめかみ
upperJawlineRight	右こめかみ
chinBottom	あご

※ランドマークの翻訳はちょっと変かもしれませんので、図を参考してください。

顔認識Lambda関数を作成

役割を分けるために、コントローラーLambda関数以外に別の顔認識Lambda関数を作ります。
作成する時に、コントローラーLambda関数と同じように、
python3.xを選んで、実行ロールも同じです。
また「基本設定」で同じように、1minのタイムアウトと512MBのメモリを設定します。

作成した後に、ここで導入するパッケージがないですから、
zipをアップロードはいらなく、
以下のコードを自動生成されたLambda_function.pyに記入するだけで完了です。
※顔認識LambdaのarnリンクをIAMロールのinvokeポリシーに追加することを忘れないでください。

lambda_function_for_rekognition.py

import json
import boto3

rekognition = boto3.client("rekognition")


def lambda_handler(event, context):

    # イベントから画像ファイルのパスをゲット
    bucket = event["Bucket"]
    key = event["Key"]

    # Rekognitionをコールして顔認識を行う
    response = rekognition.detect_faces(
        Image={'S3Object': {'Bucket': bucket, 'Name': key}}, Attributes=['ALL'])

    # 写真に何人いる
    number_of_people = len(response["FaceDetails"])

    # 全部の必要なランドマークのリストを作成
    all_needed_landmarks = []
    # 人数分で処理
    for i in range(number_of_people):
        # これは辞書のリストである
        all_landmarks_of_one_person = response["FaceDetails"][i]["Landmarks"]
        # 今回は eyeLeft, eyeRight, upperJawlineLeft, upperJawlineRight, chinBottom だけを使って
        # needed_landmarks に抽出する
        needed_landmarks = []
        for type in ["eyeLeft", "eyeRight", "upperJawlineLeft", "upperJawlineRight", "chinBottom"]:
            landmark = next(
                item for item in all_landmarks_of_one_person if item["Type"] == type)
            needed_landmarks.append(landmark)
        all_needed_landmarks.append(needed_landmarks)

    return all_needed_landmarks

###コントローラーLambda関数
コントローラーLambda関数はすでに記入したので、
ここは第3部分に関するコードの説明だけです。

• 顔認識Lambdaを呼び出し
  responseは取得した5つのランドマークです。

lambda_function_for_controller.py

        lambdaRekognitionName = "<ここは顔認識lambdaのarn>"
        params = {"Bucket": bucket, "Key": key}  # 画像ファイルのパス情報
        payload = json.dumps(params)
        response = boto3.client("lambda").invoke(
            FunctionName=lambdaRekognitionName, InvocationType="RequestResponse", Payload=payload)
        response = json.load(response["Payload"])

３－４　新画像生成部分

処理の流れ

第4部分は新画像生成部分です。
つまり写真画像と以下の新マスク画像を結合する部分です：

名前	Bane	Joker	Immortan Joe
マスク画像	※1	※2	※3
出典	ダークナイト ライジング	ダークナイト	マッドマックス 怒りのデス・ロード
※1：This work is a derivative of "Bane" by istolethetv, used under CC BY 2.0.
※2：This work is a derivative of this photo, used under CC0 1.0.
※3：This work, "joe's mask" is a derivative of "File:Fan_Expo_2015_-Immortan_Joe(21147179383).jpg" by GabboT, used under CC BY-SA 2.0. "joe's mask" is licensed CC BY-SA 2.0 by y2-peng.

AWSでの処理の流れは以下です：

• まず、コントローラーLambdaは「写真画像の保存情報（S3バケット名とファイルパス）」、「5つのランドマーク情報」と「新画像ファイル名」を新画像生成Lambdaに渡します。

• 次、新画像生成Lambdaがファイル保存情報を用いて、S3バケットから写真画像とマスク画像を読み込みます。
  なお、マスク画像を事前にS3バケットに保存して、ファイルパスを新画像生成Lambdaに保存する必要があります。
  （ファイルパスなどの詳細設定はコードを参照してください）

• そして、人数分の回数で写真画像とマスク画像を結合します。
  毎回ランダムに1つマスク画像を選択して使用します。
  結合作業の順番は以下です：

※This work is a derivative of "[Bane](https://www.flickr.com/photos/istolethetv/30216006787/)" by [istolethetv](https://www.flickr.com/people/istolethetv/), used under [CC BY 2.0](https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/).

• 最後、新画像を「新画像ファイル名」でネーミングしてS3バケットに保存します。

処理は以上です。

新画像生成Lambdaを作成

まず、AWS Lambdaで新しいLambda関数を作成します。
ランタイムと実行ロールは先ほどと同じです。
あと、先ほどと同じように、「基本設定」からメモリとタイムアウトを設定します。

今回は画像結合は、「pillow」と「numpy」2つのpythonパッケージが必要です。
そのため、まずは1つ新しいフォルダを生成して、以下のコマンドを用いてパッケージをインストールします。

python -m pip install pillow numpy -t <new_folder>

そして、そのフォルダに「lambda_function.py」を作って、以下のコードを記入します。

lambda_function_for_new_image_gengeration.py

import json
import boto3

import numpy as np

from PIL import Image, ImageFile
from operator import sub
from io import BytesIO
from random import choice

s3 = boto3.client("s3")


class NewPhotoMaker:
    def __init__(self, all_landmarks, bucket, photo_key, new_photo_key):
        self.all_landmarks = eval(all_landmarks)
        self.bucket = bucket
        self.photo_key = photo_key
        self.new_photo_key = new_photo_key

    # 写真画像を読み込む
    def load_photo_image(self):
        s3.download_file(self.bucket, self.photo_key, "/tmp/photo_file")
        self.photo_image = Image.open("/tmp/photo_file")

    # マスク画像を読み込み
    def load_mask_image(self):
        # bane（バットマン）, joker（バットマン）, immortan joe（マッドマックス）からランダム選択
        mask_key = "masks/" + choice(["bane", "joker", "joe"]) + ".png"
        s3.download_file(self.bucket, mask_key, "/tmp/mask_file")
        self.mask_image = Image.open("/tmp/mask_file")

    # ランドマーク（比率）から具体的なポイントに変更する
    def landmarks_to_points(self):
        upperJawlineLeft_landmark = next(
            item for item in self.landmarks if item["Type"] == "upperJawlineLeft")
        upperJawlineRight_landmark = next(
            item for item in self.landmarks if item["Type"] == "upperJawlineRight")
        eyeLeft_landmark = next(
            item for item in self.landmarks if item["Type"] == "eyeLeft")
        eyeRight_landmark = next(
            item for item in self.landmarks if item["Type"] == "eyeRight")

        self.upperJawlineLeft_point = [int(self.photo_image.size[0] * upperJawlineLeft_landmark["X"]), 
                                       int(self.photo_image.size[1] * upperJawlineLeft_landmark["Y"])]
        self.upperJawlineRight_point = [int(self.photo_image.size[0] * upperJawlineRight_landmark["X"]), 
                                        int(self.photo_image.size[1] * upperJawlineRight_landmark["Y"])]
        self.eyeLeft_point = [int(self.photo_image.size[0] * eyeLeft_landmark["X"]),
                              int(self.photo_image.size[1] * eyeLeft_landmark["Y"])]
        self.eyeRight_point = [int(self.photo_image.size[0] * eyeRight_landmark["X"]),
                               int(self.photo_image.size[1] * eyeRight_landmark["Y"])]

    # 顔幅に合わせてマスク画像をリサイズする
    def resize_mask(self):
        face_width = int(np.linalg.norm(list(map(sub, self.upperJawlineLeft_point, self.upperJawlineRight_point))))
        new_hight = int(self.mask_image.size[1]*face_width/self.mask_image.size[0])
        self.mask_image = self.mask_image.resize((face_width, new_hight))

    # 顔の角度（首回転による斜め顔ではない）に合わせてマスク画像を回転する
    def rotate_mask(self):
        angle = np.arctan2(self.upperJawlineRight_point[1] - self.upperJawlineLeft_point[1],
                           self.upperJawlineRight_point[0] - self.upperJawlineLeft_point[0])
        angle = -np.degrees(angle)  # radian to dgree
        self.mask_image = self.mask_image.rotate(angle, expand=True)

    # 写真画像とマスク画像を結合
    def match_mask_position(self):
        # 目の位置を用いてマッチング
        face_center = [int((self.eyeLeft_point[0] + self.eyeRight_point[0])/2),
                       int((self.eyeLeft_point[1] + self.eyeRight_point[1])/2)]
        mask_center = [int(self.mask_image.size[0]/2),
                       int(self.mask_image.size[1]/2)]
        x = face_center[0] - mask_center[0]
        y = face_center[1] - mask_center[1]
        self.photo_image.paste(self.mask_image, (x, y), self.mask_image)

    # 新画像ファイルをS3に保存
    def save_new_photo(self):
        new_photo_byte_arr = BytesIO()
        self.photo_image.save(new_photo_byte_arr, format="JPEG")
        new_photo_byte_arr = new_photo_byte_arr.getvalue()
        s3.put_object(Bucket=self.bucket, Key=self.new_photo_key,
                      Body=new_photo_byte_arr)

    # 実行
    def run(self):

        self.load_photo_image()

        # 人数分の処理
        for i in range(len(self.all_landmarks)):
            self.load_mask_image()  # 毎回1つ新しいマスクをロード
            self.landmarks = self.all_landmarks[i]
            self.landmarks_to_points()
            self.resize_mask()
            self.rotate_mask()
            self.match_mask_position()

        self.save_new_photo()

# lambdaメインファンクション


def lambda_handler(event, context):
    landmarks = event["landmarks"]
    bucket = event["bucket"]
    photo_key = event["photo_key"]
    new_photo_key = event["new_photo_key"]

    photo_maker = NewPhotoMaker(landmarks, bucket, photo_key, new_photo_key)
    photo_maker.run()

最後、フォルダのすべての内容をzipにして、Lambdaにアップロードします。
これで、新画像生成の作成が完了します。
※新画像生成LambdaのarnリンクをIAMロールのinvokeポリシーに追加することを忘れないでください。

コントローラーLambda関数

この部分に関するコントローラーLambdaのコードは以下です：

lambda_function_for_controller.py

        # 新画像生成lambdaを呼び出し
        lambdaNewMaskName = "<ここは新画像生成lambdaのarn>"
        params = {"landmarks": str(response),
                  "bucket": bucket,
                  "photo_key": key,
                  "new_photo_key": new_key}
        payload = json.dumps(params)
        boto3.client("lambda").invoke(FunctionName=lambdaNewMaskName,
                                      InvocationType="RequestResponse", Payload=payload)

３－５　新画像出力部分

LINE Botにおける画像出力

最後の部分は新画像の出力部分です。
このアプリはLINE Botで画像を入出力で、入力するときは直接的に画像ファイルを渡しますが、
出力は画像ファイルを直接的に送信できません。

LINE Bot MessageingApiにおけるImage message（画像メッセージ）のドキュメントにはユーザへの画像送信方式を規定しています。
それAPIが受けられるのは画像ファイルではなく、画像のURLです。
ドキュメントに見ると、ユーザとLINE Botの通信はLINE platformに経由しています。
つまりこの送信過程は

1. 「LINE Botから画像URLをLINE platformに送る」
2. 「LINE platformがS3バケットに保存されている画像を読み込む」
3. 「LINE platformがユーザに画像を送信する」

となっています。
でもこの過程によって、S3バケットのアクセス権限が問題になります。
アクセス権限が「非公開」にすると、LINE platformが画像を読み込めなくて、ユーザがもらった画像がこうなります：

アクセス権限が「公開」にすると、画像のS3オブジェクトURLを分かればで誰でもアクセスできます。
つまり自分の写真が他の人に見られちゃう可能性があり、プライバシーの問題があります。

一応DynamoDBなどを使って、LINEユーザ認証を行うことを考えましたが、
作業量が結構増やしまして、「できるだけ作業量を減らす」のコンセプトと衝突、
正直、やりたくないです。

色々調べて、最後にいい方法を見つけました。
それは「署名付きURL」です。

署名付きURL

プライバシーを保護するために、S3バケットへのアクセス権限は「非公開」にします。
画像のS3オブジェクトURL知ってもアクセスできません。
でもIAMロールの権限で発行した署名付きURLを使ったら、非公開的なS3バケットの特定オブジェクトへのアクセスは可能になります。
ちょっとzoomのパスワード付き会議URLみたいですね。

また、この署名付きURLは有効期限も設定できます。
有効期限が切れるとURLを使えなくなり、安全性がもう一歩上げます：

でも1つ注意すべきことがあって、それは署名付きURLの長さ問題です。
IAMロールの権限で発行された署名付きURLには一時アクセスためのトークン情報が入ったため、URLが結構長くなります。
しかし、LINE BotのImage message APIの規定により、受け取れるURLの長さ上限が1000文字です。
そのため、S3バケット名、画像ファイルパスと画像ファイル名が長すぎると、URLが1000文字を超えて、送信できなくなります。
なので第2部分のS3バケットを作成する時に、「バケット名はできれば短く」ということがありました。
同じ理由で、新画像ファイル名はメッセージIDの最後3文字（ファイル名を短縮）することと、
新画像ファイルをS3バケットのロールフォルダに保存する（ファイルパスを短縮）こともしています。
これで署名付きURLの長さ問題が解決できました。

補足：
署名付きURLの長さ問題について、実はもう1つ解決策が存在しています。
それはIAMロールではなく、IAMユーザの権限でURLを発行することです。
IAMユーザで発行したURLはトークンいらなく、URLを短くできますが、
IAMユーザの「アクセスキー ID」と「シークレットアクセスキー」を使う必要があります。
安全性から考えると、IAMユーザでURLを発行する方法をお勧めしません。

処理の流れ

さあ、S3バケットの権限問題を解決できましたので、この部分を実装しましょう。
この部分の流れは以下です：

まず、コントローラーLambda関数が新画像の署名付きURLをLINE Botに渡します。
そして、LINE BotがS3バケットから画像ファイルを読み込んで（実際の読み込みはLINE platformで行う）、
最後ユーザに送信します。
これで、処理は終了です。

コントローラーLambda関数

上の部分と同じように、この部分に関するコントローラーLambda関数コードを解説します。

• 署名付きURLを生成
  有効期間は600秒と設定しています。

lambda_function_for_controller.py

        # 署名付きURL生成
        presigned_url = s3.generate_presigned_url(ClientMethod="get_object", Params={
                                                  "Bucket": bucket, "Key": new_key}, ExpiresIn=600)

• 新画像を送信

lambda_function_for_controller.py

        # 新画像メッセージの返信
        line_bot_api.reply_message(line_event.reply_token, ImageSendMessage(
            original_content_url=presigned_url, preview_image_url=presigned_url))

４．実際の結果

早速ですが、作ったアプリを試してみましょう！

インターフェース

まずはLINEインターフェースでの受送信です。
LINE Botの「Messaging API設定」からBotのQRコードがあり、それを使って自分の友達に追加できます。
後に送信してみたら。。。

※This work, "wearing joe's mask" is a derivative of "File:Fan_Expo_2015_-Immortan_Joe(21147179383).jpg" by GabboT, used under CC BY-SA 2.0. "wearing joe's mask" is licensed CC BY-SA 2.0 by y2-peng.

ちゃんとできましたね！
それでは、どんなパターンがちゃんと行けるか、どんなパターンがうまくいかないか調べましょう！

うまくいったパターン

description	before	after
1人正面		※１
1人正面（回転あり）		※２
複数人正面		※３
顔大きすぎでも		※４
※１：This work is a derivative of this photo, used under CC0 1.0.
※２：This work, "result 2" is a derivative of "File:Fan_Expo_2015_-Immortan_Joe(21147179383).jpg" by GabboT, used under CC BY-SA 2.0. "result 2" is licensed CC BY-SA 2.0 by y2-peng.
※３：This work, "masked 4" is a derivative of "File:Fan_Expo_2015_-Immortan_Joe(21147179383).jpg" by GabboT, used under CC BY-SA 2.0, "Bane" by istolethetv, used under CC BY 2.0, and this photo, used under CC0 1.0. "masked 4" is licensed CC BY-SA 2.0 by y2-peng.
※４：This work is a derivative of "Bane" by istolethetv, used under CC BY 2.0.

うまくいかないパターン

description	before	after
斜め顔		※１
顔小さすぎ（一番後ろの人）		※２
ぼかし（後ろの人）		※３

※１：This work, "standing 2" is a derivative of "File:Fan_Expo_2015_-Immortan_Joe(21147179383).jpg" by GabboT, used under CC BY-SA 2.0 and "Bane" by istolethetv, used under CC BY 2.0. "standing 2" is licensed CC BY-SA 2.0 by y2-peng.
※２：This work, "standing 4" is a derivative of "File:Fan_Expo_2015_-Immortan_Joe(21147179383).jpg" by GabboT, used under CC BY-SA 2.0 and "Bane" by istolethetv, used under CC BY 2.0. "standing 4" is licensed CC BY-SA 2.0 by y2-peng.
※３：This work is a derivative of "Bane" by istolethetv, used under CC BY 2.0.

分析

結果によって、正面及びクリアであれば、処理は大体できます。
ぼかしがある場合は、顔認識できなくて、処理が行いません。
斜め顔または顔が小さすぎる場合、処理は行いますが、正しい結果ではありません。

５．まとめと所感

まとめ

今回は写真中の白いマスクを怪人マスクに変更するLINEアプリケーションを開発しました。
AWSのサービスを活用して、サーバレスで実現でき、「できるだけ作業量を減らす」というコンセプトを徹底できました。
正面でクリアな写真であれば、変換処理が大体大丈夫です。
ただ、斜め顔やぼかし顔の処理は今後の課題になります。

今後の課題

1. 斜め顔：
   現在、斜め顔の処理は正しくないです。理由としてはマスクは正面だけで、斜め顔用のがありません。今後の解決策として、2Dマスクを3D座標系に回転してから結合を行い、または斜め顔専用マスク画像を用意することを考えています。
2. 顔小さすぎまたはぼかし：
   現在の顔認識はAWS Rekognitionを使って、そちらの性能がこのアプリの性能の上限を決めています。もし自分でもっと精度高い顔認識システムを開発できたら、この問題を解決できると思います。（でも「できるだけ作業量を減らす」と衝突ですね:(）
3. マスクの選択：
   現在、怪人マスクは3つの中にランダムに使ってますが、今後はもっと増やしたいと思います。また、ランダム選択だけでなく、ユーザが選べるようにしたいです。マスクにタグをつけて、ユーザからの「○○のマスクをつけたい」や「かわいいマスクほしい」などの要求を全部満たせるようにします。

ほかの所感

1. サーバレスの便利さ：今回最も感じたのはサーバレスの魅力です。サーバーがある場合は環境構築だけでなく、保守管理も必要で、かなり時間かかります。でもサーバレスでの開発はこれらをスキップでき、時間をセーブできました。アジャイル開発に使えますね。ただ、Lambdでのサーバレス処理が性能上の制限があり、複雑な処理があればやはりサーバーを立ちましょう。
2. AWS一年間の無料最高！！：AWSの新規アカウントは1年間の「無料枠」があり、ある範囲内の使用はすべて無料です。今回の開発に使ったLambda、API Gateway、S3、RekognitionやCloudwatchは全部0円でできて、お得でした。残った数か月の無料期間には、いろいろ試したいと思います。皆様もし興味があればぜひ！無料ですよ！

６．全コード

lambda_function_for_controller.py

lambda_function_for_controller.py

import os
import sys
import logging

import boto3
import json

from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage, ImageMessage, ImageSendMessage
from linebot.exceptions import LineBotApiError, InvalidSignatureError


logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.ERROR)

# 環境変数からline botのチャンネルアクセストークンとシークレットを読み込む
channel_secret = os.getenv('LINE_CHANNEL_SECRET', None)
channel_access_token = os.getenv('LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN', None)
if channel_secret is None:
    logger.error('Specify LINE_CHANNEL_SECRET as environment variable.')
    sys.exit(1)
if channel_access_token is None:
    logger.error('Specify LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN as environment variable.')
    sys.exit(1)

# api&handlerを生成
line_bot_api = LineBotApi(channel_access_token)
handler = WebhookHandler(channel_secret)

# S3バケットとつながる
s3 = boto3.client("s3")
bucket = "<S3バケット名>"

# Lambdaのメインファンクション
def lambda_handler(event, context):

    # 認証用のX-Line-Signatureヘッダー
    signature = event["headers"]["X-Line-Signature"]

    body = event["body"]

    # リターン値の設定
    ok_json = {"isBase64Encoded": False,
               "statusCode": 200,
               "headers": {},
               "body": ""}
    error_json = {"isBase64Encoded": False,
                  "statusCode": 403,
                  "headers": {},
                  "body": "Error"}

    @handler.add(MessageEvent, message=ImageMessage)
    def message(line_event):

        # ユーザのプロフィール
        profile = line_bot_api.get_profile(line_event.source.user_id)

        # 送信したユーザのIDを抽出(push_messageなら使う, replyなら必要ない)
        # user_id = profile.user_id

        # メッセージIDを抽出
        message_id = line_event.message.id

        # 画像ファイルを抽出
        message_content = line_bot_api.get_message_content(message_id)
        content = bytes()
        for chunk in message_content.iter_content():
            content += chunk

        # 画像ファイルを保存
        key = "origin_photo/" + message_id
        new_key = message_id[-3:]
        s3.put_object(Bucket=bucket, Key=key, Body=content)

        # 顔認識lambdaを呼び出し
        lambdaRekognitionName = "<ここは顔認識lambdaのarn>"
        params = {"Bucket": bucket, "Key": key}  # 画像ファイルのパス情報
        payload = json.dumps(params)
        response = boto3.client("lambda").invoke(
            FunctionName=lambdaRekognitionName, InvocationType="RequestResponse", Payload=payload)
        response = json.load(response["Payload"])

        # 新画像生成lambdaを呼び出し
        lambdaNewMaskName = "<ここは新画像生成lambdaのarn>"
        params = {"landmarks": str(response),
                  "bucket": bucket,
                  "photo_key": key,
                  "new_photo_key": new_key}
        payload = json.dumps(params)
        boto3.client("lambda").invoke(FunctionName=lambdaNewMaskName,
                                      InvocationType="RequestResponse", Payload=payload)

        # 署名付きURL生成
        presigned_url = s3.generate_presigned_url(ClientMethod="get_object", Params={
                                                  "Bucket": bucket, "Key": new_key}, ExpiresIn=600)

        # 新画像メッセージの返信
        line_bot_api.reply_message(line_event.reply_token, ImageSendMessage(
            original_content_url=presigned_url, preview_image_url=presigned_url))

    try:
        handler.handle(body, signature)
    except LineBotApiError as e:
        logger.error("Got exception from LINE Messaging API: %s\n" % e.message)
        for m in e.error.details:
            logger.error("  %s: %s" % (m.property, m.message))
        return error_json
    except InvalidSignatureError:
        return error_json

    return ok_json

lambda_function_for_rekognition.py

lambda_function_for_rekognition.py

import json
import boto3

rekognition = boto3.client("rekognition")


def lambda_handler(event, context):

    # イベントから画像ファイルのパスをゲット
    bucket = event["Bucket"]
    key = event["Key"]

    # Rekognitionをコールして顔認識を行う
    response = rekognition.detect_faces(
        Image={'S3Object': {'Bucket': bucket, 'Name': key}}, Attributes=['ALL'])

    # 写真に何人いる
    number_of_people = len(response["FaceDetails"])

    # 全部の必要なランドマークのリストを作成
    all_needed_landmarks = []
    # 人数分で処理
    for i in range(number_of_people):
        # これは辞書のリストである
        all_landmarks_of_one_person = response["FaceDetails"][i]["Landmarks"]
        # 今回は eyeLeft, eyeRight, upperJawlineLeft, upperJawlineRight, chinBottom だけを使って
        # needed_landmarks に抽出する
        needed_landmarks = []
        for type in ["eyeLeft", "eyeRight", "upperJawlineLeft", "upperJawlineRight", "chinBottom"]:
            landmark = next(
                item for item in all_landmarks_of_one_person if item["Type"] == type)
            needed_landmarks.append(landmark)
        all_needed_landmarks.append(needed_landmarks)

    return all_needed_landmarks

lambda_function_for_new_image_gengeration.py

lambda_function_for_new_image_gengeration.py

import json
import boto3

import numpy as np

from PIL import Image, ImageFile
from operator import sub
from io import BytesIO
from random import choice

s3 = boto3.client("s3")


class NewPhotoMaker:
    def __init__(self, all_landmarks, bucket, photo_key, new_photo_key):
        self.all_landmarks = eval(all_landmarks)
        self.bucket = bucket
        self.photo_key = photo_key
        self.new_photo_key = new_photo_key

    # 写真画像を読み込む
    def load_photo_image(self):
        s3.download_file(self.bucket, self.photo_key, "/tmp/photo_file")
        self.photo_image = Image.open("/tmp/photo_file")

    # マスク画像を読み込み
    def load_mask_image(self):
        # bane（バットマン）, joker（バットマン）, immortan joe（マッドマックス）からランダム選択
        mask_key = "masks/" + choice(["bane", "joker", "joe"]) + ".png"
        s3.download_file(self.bucket, mask_key, "/tmp/mask_file")
        self.mask_image = Image.open("/tmp/mask_file")

    # ランドマーク（比率）から具体的なポイントに変更する
    def landmarks_to_points(self):
        upperJawlineLeft_landmark = next(
            item for item in self.landmarks if item["Type"] == "upperJawlineLeft")
        upperJawlineRight_landmark = next(
            item for item in self.landmarks if item["Type"] == "upperJawlineRight")
        eyeLeft_landmark = next(
            item for item in self.landmarks if item["Type"] == "eyeLeft")
        eyeRight_landmark = next(
            item for item in self.landmarks if item["Type"] == "eyeRight")

        self.upperJawlineLeft_point = [int(self.photo_image.size[0] * upperJawlineLeft_landmark["X"]), 
                                       int(self.photo_image.size[1] * upperJawlineLeft_landmark["Y"])]
        self.upperJawlineRight_point = [int(self.photo_image.size[0] * upperJawlineRight_landmark["X"]), 
                                        int(self.photo_image.size[1] * upperJawlineRight_landmark["Y"])]
        self.eyeLeft_point = [int(self.photo_image.size[0] * eyeLeft_landmark["X"]),
                              int(self.photo_image.size[1] * eyeLeft_landmark["Y"])]
        self.eyeRight_point = [int(self.photo_image.size[0] * eyeRight_landmark["X"]),
                               int(self.photo_image.size[1] * eyeRight_landmark["Y"])]

    # 顔幅に合わせてマスク画像をリサイズする
    def resize_mask(self):
        face_width = int(np.linalg.norm(list(map(sub, self.upperJawlineLeft_point, self.upperJawlineRight_point))))
        new_hight = int(self.mask_image.size[1]*face_width/self.mask_image.size[0])
        self.mask_image = self.mask_image.resize((face_width, new_hight))

    # 顔の角度（首回転による斜め顔ではない）に合わせてマスク画像を回転する
    def rotate_mask(self):
        angle = np.arctan2(self.upperJawlineRight_point[1] - self.upperJawlineLeft_point[1],
                           self.upperJawlineRight_point[0] - self.upperJawlineLeft_point[0])
        angle = -np.degrees(angle)  # radian to dgree
        self.mask_image = self.mask_image.rotate(angle, expand=True)

    # 写真画像とマスク画像を結合
    def match_mask_position(self):
        # 目の位置を用いてマッチング
        face_center = [int((self.eyeLeft_point[0] + self.eyeRight_point[0])/2),
                       int((self.eyeLeft_point[1] + self.eyeRight_point[1])/2)]
        mask_center = [int(self.mask_image.size[0]/2),
                       int(self.mask_image.size[1]/2)]
        x = face_center[0] - mask_center[0]
        y = face_center[1] - mask_center[1]
        self.photo_image.paste(self.mask_image, (x, y), self.mask_image)

    # 新画像ファイルをS3に保存
    def save_new_photo(self):
        new_photo_byte_arr = BytesIO()
        self.photo_image.save(new_photo_byte_arr, format="JPEG")
        new_photo_byte_arr = new_photo_byte_arr.getvalue()
        s3.put_object(Bucket=self.bucket, Key=self.new_photo_key,
                      Body=new_photo_byte_arr)

    # 実行
    def run(self):

        self.load_photo_image()

        # 人数分の処理
        for i in range(len(self.all_landmarks)):
            self.load_mask_image()  # 毎回1つ新しいマスクをロード
            self.landmarks = self.all_landmarks[i]
            self.landmarks_to_points()
            self.resize_mask()
            self.rotate_mask()
            self.match_mask_position()

        self.save_new_photo()

# lambdaメインファンクション


def lambda_handler(event, context):
    landmarks = event["landmarks"]
    bucket = event["bucket"]
    photo_key = event["photo_key"]
    new_photo_key = event["new_photo_key"]

    photo_maker = NewPhotoMaker(landmarks, bucket, photo_key, new_photo_key)
    photo_maker.run()