Detección de rostros en una imagen - Amazon Rekognition

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Detección de rostros en una imagen

Amazon Rekognition Image proporciona elDetectFacesLa operación busca rasgos faciales clave como los ojos, la nariz y la boca para detectar rostros en una imagen de entrada. La imagen de Amazon Rekognition detecta los 100 rostros de mayor tamaño en una imagen.

Puede proporcionar la imagen de entrada como una matriz de bytes de imagen (con codificación en base64) o especificar un objeto de Amazon S3. En este procedimiento cargará una imagen (JPEG o PNG) en su bucket de S3 y especificará el nombre de clave del objeto.

Para detectar rostros en una imagen

  1. Si aún no lo ha hecho:

    1. Crear o actualizar un usuario de IAM conAmazonRekognitionFullAccessy AmazonS3ReadOnlyAccesspermisos. Para obtener más información, consultePaso 1: Configurar una cuenta de AWS y crear un usuario de IAM.

    2. Instale y configure la CLI de AWS y los SDK de AWS. Para obtener más información, consulte Paso 2: Configurar la CLI de AWS y los SDK de AWS.

  2. Cargue una imagen (que contenga uno o varios rostros) en el bucket de S3.

    Para obtener instrucciones, consulteCarga de objetos en Amazon S3en laAmazon Simple Storage Service Guide User Guide.

  3. Utilice los siguientes ejemplos para llamar aDetectFaces.

    Java

    Este ejemplo muestra el rango de fechas estimado de los rostros detectados y muestra el código JSON para todos los atributos faciales detectados. Cambie el valor dephoto Por el nombre de archivo de la imagen. Cambie el valor debucket En el bucket de Amazon S3 donde se almacena la imagen.

    //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) package aws.example.rekognition.image; import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition; import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder; import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException; import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image; import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object; import com.amazonaws.services.rekognition.model.AgeRange; import com.amazonaws.services.rekognition.model.Attribute; import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectFacesRequest; import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectFacesResult; import com.amazonaws.services.rekognition.model.FaceDetail; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import java.util.List; public class DetectFaces { public static void main(String[] args) throws Exception { String photo = "input.jpg"; String bucket = "bucket"; AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient(); DetectFacesRequest request = new DetectFacesRequest() .withImage(new Image() .withS3Object(new S3Object() .withName(photo) .withBucket(bucket))) .withAttributes(Attribute.ALL); // Replace Attribute.ALL with Attribute.DEFAULT to get default values. try { DetectFacesResult result = rekognitionClient.detectFaces(request); List < FaceDetail > faceDetails = result.getFaceDetails(); for (FaceDetail face: faceDetails) { if (request.getAttributes().contains("ALL")) { AgeRange ageRange = face.getAgeRange(); System.out.println("The detected face is estimated to be between " + ageRange.getLow().toString() + " and " + ageRange.getHigh().toString() + " years old."); System.out.println("Here's the complete set of attributes:"); } else { // non-default attributes have null values. System.out.println("Here's the default set of attributes:"); } ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); System.out.println(objectMapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(face)); } } catch (AmazonRekognitionException e) { e.printStackTrace(); } } }
    AWS CLI

    Este ejemplo muestra la salida de JSON del objeto de la. detect-facesde la CLI de AWS. Reemplace fileCon el nombre de un archivo de imagen. Reemplace bucketPor el nombre del bucket de Amazon S3 que contiene el archivo de imagen.

    aws rekognition detect-faces \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"file"}}' \ --attributes "ALL"
    Python

    Este ejemplo muestra el rango de fechas estimado de los rostros detectados y muestra el código JSON para todos los atributos faciales detectados. Cambie el valor dephoto Por el nombre de archivo de la imagen. Cambie el valor debucket En el bucket de Amazon S3 donde se almacena la imagen.

    #Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) import boto3 import json def detect_faces(photo, bucket): client=boto3.client('rekognition') response = client.detect_faces(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}},Attributes=['ALL']) print('Detected faces for ' + photo) for faceDetail in response['FaceDetails']: print('The detected face is between ' + str(faceDetail['AgeRange']['Low']) + ' and ' + str(faceDetail['AgeRange']['High']) + ' years old') print('Here are the other attributes:') print(json.dumps(faceDetail, indent=4, sort_keys=True)) return len(response['FaceDetails']) def main(): photo='photo' bucket='bucket' face_count=detect_faces(photo, bucket) print("Faces detected: " + str(face_count)) if __name__ == "__main__": main()
    .NET

    Este ejemplo muestra el rango de fechas estimado de los rostros detectados y muestra el código JSON para todos los atributos faciales detectados. Cambie el valor dephoto Por el nombre de archivo de la imagen. Cambie el valor debucket En el bucket de Amazon S3 donde se almacena la imagen.

    //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) using System; using System.Collections.Generic; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; public class DetectFaces { public static void Example() { String photo = "input.jpg"; String bucket = "bucket"; AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); DetectFacesRequest detectFacesRequest = new DetectFacesRequest() { Image = new Image() { S3Object = new S3Object() { Name = photo, Bucket = bucket }, }, // Attributes can be "ALL" or "DEFAULT". // "DEFAULT": BoundingBox, Confidence, Landmarks, Pose, and Quality. // "ALL": See https://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/items/Rekognition/TFaceDetail.html Attributes = new List<String>() { "ALL" } }; try { DetectFacesResponse detectFacesResponse = rekognitionClient.DetectFaces(detectFacesRequest); bool hasAll = detectFacesRequest.Attributes.Contains("ALL"); foreach(FaceDetail face in detectFacesResponse.FaceDetails) { Console.WriteLine("BoundingBox: top={0} left={1} width={2} height={3}", face.BoundingBox.Left, face.BoundingBox.Top, face.BoundingBox.Width, face.BoundingBox.Height); Console.WriteLine("Confidence: {0}\nLandmarks: {1}\nPose: pitch={2} roll={3} yaw={4}\nQuality: {5}", face.Confidence, face.Landmarks.Count, face.Pose.Pitch, face.Pose.Roll, face.Pose.Yaw, face.Quality); if (hasAll) Console.WriteLine("The detected face is estimated to be between " + face.AgeRange.Low + " and " + face.AgeRange.High + " years old."); } } catch (Exception e) { Console.WriteLine(e.Message); } } }
    Ruby

    En este ejemplo, se muestra el rango de fechas estimado de los rostros detectados y se enumeran varios atributos faciales. Cambie el valor dephoto Por el nombre de archivo de la imagen. Cambie el valor debucket En el bucket de Amazon S3 donde se almacena la imagen.

    #Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) # Add to your Gemfile # gem 'aws-sdk-rekognition' require 'aws-sdk-rekognition' credentials = Aws::Credentials.new( ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'], ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] ) bucket = 'bucket' # the bucketname without s3:// photo = 'input.jpg'# the name of file client = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials attrs = { image: { s3_object: { bucket: bucket, name: photo }, }, attributes: ['ALL'] } response = client.detect_faces attrs puts "Detected faces for: #{photo}" response.face_details.each do |face_detail| low = face_detail.age_range.low high = face_detail.age_range.high puts "The detected face is between: #{low} and #{high} years old" puts "All other attributes:" puts " bounding_box.width: #{face_detail.bounding_box.width}" puts " bounding_box.height: #{face_detail.bounding_box.height}" puts " bounding_box.left: #{face_detail.bounding_box.left}" puts " bounding_box.top: #{face_detail.bounding_box.top}" puts " age.range.low: #{face_detail.age_range.low}" puts " age.range.high: #{face_detail.age_range.high}" puts " smile.value: #{face_detail.smile.value}" puts " smile.confidence: #{face_detail.smile.confidence}" puts " eyeglasses.value: #{face_detail.eyeglasses.value}" puts " eyeglasses.confidence: #{face_detail.eyeglasses.confidence}" puts " sunglasses.value: #{face_detail.sunglasses.value}" puts " sunglasses.confidence: #{face_detail.sunglasses.confidence}" puts " gender.value: #{face_detail.gender.value}" puts " gender.confidence: #{face_detail.gender.confidence}" puts " beard.value: #{face_detail.beard.value}" puts " beard.confidence: #{face_detail.beard.confidence}" puts " mustache.value: #{face_detail.mustache.value}" puts " mustache.confidence: #{face_detail.mustache.confidence}" puts " eyes_open.value: #{face_detail.eyes_open.value}" puts " eyes_open.confidence: #{face_detail.eyes_open.confidence}" puts " mout_open.value: #{face_detail.mouth_open.value}" puts " mout_open.confidence: #{face_detail.mouth_open.confidence}" puts " emotions[0].type: #{face_detail.emotions[0].type}" puts " emotions[0].confidence: #{face_detail.emotions[0].confidence}" puts " landmarks[0].type: #{face_detail.landmarks[0].type}" puts " landmarks[0].x: #{face_detail.landmarks[0].x}" puts " landmarks[0].y: #{face_detail.landmarks[0].y}" puts " pose.roll: #{face_detail.pose.roll}" puts " pose.yaw: #{face_detail.pose.yaw}" puts " pose.pitch: #{face_detail.pose.pitch}" puts " quality.brightness: #{face_detail.quality.brightness}" puts " quality.sharpness: #{face_detail.quality.sharpness}" puts " confidence: #{face_detail.confidence}" puts "------------" puts "" end
    Node.js

    En este ejemplo, se muestra el rango de fechas estimado de los rostros detectados y se enumeran varios atributos faciales. Cambie el valor dephoto Por el nombre de archivo de la imagen. Cambie el valor debucket En el bucket de Amazon S3 donde se almacena la imagen.

    //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) const AWS = require('aws-sdk') const bucket = 'bucket' // the bucketname without s3:// const photo = 'input.jpg' // the name of file const config = new AWS.Config({ accessKeyId: process.env.AWS_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.AWS_SECRET_ACCESS_KEY, region: process.env.AWS_REGION }) const client = new AWS.Rekognition(); const params = { Image: { S3Object: { Bucket: bucket, Name: photo }, }, Attributes: ['ALL'] } client.detectFaces(params, function(err, response) { if (err) { console.log(err, err.stack); // an error occurred } else { console.log(`Detected faces for: ${photo}`) response.FaceDetails.forEach(data => { let low = data.AgeRange.Low let high = data.AgeRange.High console.log(`The detected face is between: ${low} and ${high} years old`) console.log("All other attributes:") console.log(` BoundingBox.Width: ${data.BoundingBox.Width}`) console.log(` BoundingBox.Height: ${data.BoundingBox.Height}`) console.log(` BoundingBox.Left: ${data.BoundingBox.Left}`) console.log(` BoundingBox.Top: ${data.BoundingBox.Top}`) console.log(` Age.Range.Low: ${data.AgeRange.Low}`) console.log(` Age.Range.High: ${data.AgeRange.High}`) console.log(` Smile.Value: ${data.Smile.Value}`) console.log(` Smile.Confidence: ${data.Smile.Confidence}`) console.log(` Eyeglasses.Value: ${data.Eyeglasses.Value}`) console.log(` Eyeglasses.Confidence: ${data.Eyeglasses.Confidence}`) console.log(` Sunglasses.Value: ${data.Sunglasses.Value}`) console.log(` Sunglasses.Confidence: ${data.Sunglasses.Confidence}`) console.log(` Gender.Value: ${data.Gender.Value}`) console.log(` Gender.Confidence: ${data.Gender.Confidence}`) console.log(` Beard.Value: ${data.Beard.Value}`) console.log(` Beard.Confidence: ${data.Beard.Confidence}`) console.log(` Mustache.Value: ${data.Mustache.Value}`) console.log(` Mustache.Confidence: ${data.Mustache.Confidence}`) console.log(` EyesOpen.Value: ${data.EyesOpen.Value}`) console.log(` EyesOpen.Confidence: ${data.EyesOpen.Confidence}`) console.log(` MouthOpen.Value: ${data.MouthOpen.Value}`) console.log(` MouthOpen.Confidence: ${data.MouthOpen.Confidence}`) console.log(` Emotions[0].Type: ${data.Emotions[0].Type}`) console.log(` Emotions[0].Confidence: ${data.Emotions[0].Confidence}`) console.log(` Landmarks[0].Type: ${data.Landmarks[0].Type}`) console.log(` Landmarks[0].X: ${data.Landmarks[0].X}`) console.log(` Landmarks[0].Y: ${data.Landmarks[0].Y}`) console.log(` Pose.Roll: ${data.Pose.Roll}`) console.log(` Pose.Yaw: ${data.Pose.Yaw}`) console.log(` Pose.Pitch: ${data.Pose.Pitch}`) console.log(` Quality.Brightness: ${data.Quality.Brightness}`) console.log(` Quality.Sharpness: ${data.Quality.Sharpness}`) console.log(` Confidence: ${data.Confidence}`) console.log("------------") console.log("") }) // for response.faceDetails } // if });

Solicitud de operación DetectFaces

La entrada aDetectFaceses una imagen. En este ejemplo, la imagen se carga desde un bucket de Amazon S3. LaAttributesParámetro especifica que se deben devolver todos los atributos faciales. Para obtener más información, consulteTrabajar con imágenes.

{ "Image": { "S3Object": { "Bucket": "bucket", "Name": "input.jpg" } }, "Attributes": [ "ALL" ] }

Respuesta de la operación DetectFaces

DetectFacesdevuelve la siguiente información por cada rostro detectado:

  • Bounding Box: las coordenadas del cuadro delimitador que rodea el rostro.

  • Confianza: grado de confianza de que el cuadro delimitador contiene un rostro.

  • Puntos facialesUna matriz de referencias faciales. Para cada referencia (como el ojo izquierdo, el ojo derecho y la boca), la respuesta proporciona las coordenadas x, y.

  • Los atributos facialesUn conjunto de atributos faciales, como si el rostro tiene barba. Para cada atributo, la respuesta proporciona un valor. El valor puede ser de diferentes tipos, como un tipo booleano (si una persona lleva gafas), una cadena (si la persona es un hombre o una mujer), etc. Además, para la mayoría de los atributos la respuesta proporciona también una confianza en el valor detectado para el atributo.

  • CalidadCalidad Describe el brillo y la nitidez del rostro. Para obtener información acerca de cómo optimizar la detección de rostros, consulte Recomendaciones para imágenes de entrada de comparación facial.

  • Postura: describe la rotación del rostro dentro de la imagen.

  • EmocionesUn conjunto de emociones con confianza en el análisis.

A continuación se muestra un ejemplo de respuesta deDetectFacesLlamada a la API.

{ "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 } } ] }

Tenga en cuenta lo siguiente:

  • LaPoseLos datos de describen la rotación del rostro detectado. Puede usar la combinación de BoundingBoxyPosePara dibujar el cuadro delimitador en los rostros mostrados por la aplicación.

  • LaQualitydescribe el brillo y la nitidez del rostro. Tal vez le resulte útil comparar rostros de imágenes para encontrar el mejor.

  • La respuesta anterior muestra todas las facialeslandmarksEl servicio puede detectar, todos los atributos faciales y las emociones. Para obtener todos estos atributos en la respuesta, debe especificar elattributes Parámetro con valorALL. De forma predeterminada, elDetectFaces API devuelve solo los siguientes cinco atributos faciales: BoundingBox, Confidence,Pose,Qualityy landmarks. Los hitos predeterminados que se devuelve son: eyeLeft, eyeRight,nose,mouthLeft, y mouthRight.