Amazon Rekognitionで画像ファイルのラベル検出(Python boto3で)

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Python AWS AmazonRekognition ReKognition boto3 Python テキストリンク

概要

Amazon Rekognitionでは様々な画像認識機能が提供されます。
今回はLabel Detect、画像からのラベル検出をPythonから実行するスクリプトを紹介します。
ラベル検出では、例えば例えば海辺の写真なら海、岩、灯台、砂浜などのラベルが検出されます。
DetectLabels - Amazon Rekognition

前提条件

Rekognitionを実行できる権限としてAmazonRekognitionFullAccessなどを付けたIAMアカウント、もしくはロールを事前に設定しておきましょう。

スクリプト

Pythonとboto3を使った場合のスクリプト例です。
S3のURLパスを渡す方法と画像ファイルのバイト列を渡す方法があります。今回はバイト列を渡す方法でやってみました。

# -*- coding: utf-8 -*-
import boto3

#boto3のclient作成、rekognitionとリージョンを指定
client = boto3.client('rekognition','us-east-1')

# 画像ファイルを読み込んでバイト列を取得
with open('sample.png', 'rb') as source_image:
    source_bytes = source_image.read()

# rekognitionのdetect_labelsにバイト列を渡してラベル検出実行
response = client.detect_labels(
               Image={
                   'Bytes': source_bytes
               }
)

# 返ってきたresponseからラベル名(Name)と確度(Confidence)を整形して出力
for label in response['Labels']:
    print("{Name:30},{Confidence:.2f}%".format(**label))

処理結果

今回はレスポンスのJSONを整形したので以下のような結果が返ります。ラベルとその確度になります

Beacon                        ,96.46%
Coast                         ,76.84%
Nature                        ,76.84%
Ocean                         ,76.84%
Outdoors                      ,76.84%
Sea                           ,76.84%
Water                         ,76.84%
Architecture                  ,51.37%
Building                      ,51.37%
Lighthouse                    ,51.37%
Tower                         ,51.37%
Flora                         ,50.57%
Grass                         ,50.57%
Plant                         ,50.57%
Cの呼び出し規則