第4回 Amazon Rekognition 動作確認(Python)/札幌のAI・IoT・システム開発｜ITイノベーション/最先端技術

前回の内容はこちらから「第3回 Amazon Rekognition 動作確認(Python)」

今回はイメージ内の顔の検出（DetectFaces）を行ってみます。

・Pythonサンプルソース。

# インストールしたPython用のライブラリ
import boto3
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image

def translationFunc(type):
if type == 'HAPPY':
return '幸せ'
elif type == 'SAD':
return '悲しい'
elif type == 'ANGRY':
return '怒り'
elif type == 'SURPRISED':
return '驚き'
elif type == 'DISGUSTED':
return '嫌悪'
elif type == 'CALM':
return '穏やか'
elif type == 'CONFUSED':
return '困惑'
elif type == 'FEAR':
return '恐れ'

# 画像ファイルのパス
filename = r"※画像ファイルのパスを指定"

# 画像ファイルのサイズを取得する
img = Image.open(filename)
img_width = img.size[0]
img_height = img.size[1]

rekognition=boto3.client('rekognition')

with open(filename, 'rb') as f:
# DetectFacesの呼び出し
res = rekognition.detect_faces(Image={'Bytes': f.read()},Attributes=['ALL'])

# ラベル表示用のフォント
font_dict = dict(family="serif",
color="#ff0000",
weight="bold",
size=8)

for faceDetail in res["FaceDetails"]:
# 画像に顔の枠を表示させる
bb = faceDetail["BoundingBox"]
rect = plt.Rectangle(
(bb["Left"] * img_width, bb["Top"] * img_height),
bb["Width"] * img_width,
bb["Height"] * img_height,
fill=False,
edgecolor='red',
)
plt.gca().add_patch(rect)

# 年齢取得
label_name = str(faceDetail['AgeRange']['Low']) + '歳～' + str(faceDetail['AgeRange']['High']) + '歳'

# 感情の取得
for emotions in faceDetail["Emotions"]:
typeNm = translationFunc(emotions['Type'])
confidenceNm = str(round(emotions["Confidence"], 2)) + "%"
label_name = label_name + " " + typeNm + "：" +confidenceNm
break

# 画像に年齢＋感情を表示させる
plt.text(bb["Left"] * img_width, bb["Top"] * img_height
, label_name
, fontdict=font_dict, fontname="MS Gothic")

plt.axis("off")
plt.imshow(img)
# 結果画像ファイルを保存
plt.savefig("result.png")

実行すると

rekognition.detect_facesで返却されたJsonの値をもとに、読み込んだ画像に枠線とラベルを出力し結果画像に保存されます。

今回はAgeRange（年齢）、Emotions（感情）を結果画像に出力してみました。

{'FaceDetails': [
{'BoundingBox': {'Width': 0.5237365365028381, 'Height': 0.5711398124694824, 'Left': 0.1613551378250122, 'Top': 0.1750694066286087
}, 'AgeRange': {'Low': 15, 'High': 27
}, 'Smile': {'Value': False, 'Confidence': 83.26225280761719
}, 'Eyeglasses': {'Value': False, 'Confidence': 99.42730712890625
}, 'Sunglasses': {'Value': False, 'Confidence': 99.72573852539062
}, 'Gender': {'Value': 'Female', 'Confidence': 99.2392578125
}, 'Beard': {'Value': False, 'Confidence': 98.81663513183594
}, 'Mustache': {'Value': False, 'Confidence': 99.68753051757812
}, 'EyesOpen': {'Value': True, 'Confidence': 97.44046020507812
}, 'MouthOpen': {'Value': False, 'Confidence': 97.19811248779297
}, 'Emotions': [
{'Type': 'CALM', 'Confidence': 72.99432373046875 },
{'Type': 'HAPPY', 'Confidence': 22.288368225097656 },
{'Type': 'ANGRY', 'Confidence': 1.6257643699645996 },
{'Type': 'SAD', 'Confidence': 1.382449984550476 },
{'Type': 'DISGUSTED', 'Confidence': 0.7320917844772339 },
{'Type': 'SURPRISED', 'Confidence': 0.3821593225002289 },
{'Type': 'CONFUSED', 'Confidence': 0.2983729839324951 },
{'Type': 'FEAR', 'Confidence': 0.296474426984787 }
], 'Landmarks': [
{'Type': 'eyeLeft', 'X': 0.26009565591812134, 'Y': 0.42786064743995667 },
{'Type': 'eyeRight', 'X': 0.4918273389339447, 'Y': 0.4259592890739441

実行した結果がこちらになります。