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画像内の顔の検出
Amazon Rekognition イメージは、DetectFaces入力画像内の顔を検出するために、目、鼻、口などの主な顔の特徴を探して入力画像内の顔を検出するオペレーション。Amazon Rekognition Image では、イメージ内の顔を大きい順に 100 個まで検出します。
入力イメージとして、イメージのバイト配列 (base64 でエンコードされたイメージのバイト) を指定するか、Amazon S3 オブジェクトを指定できます。次の手順では、イメージ (JPEG または PNG) を S3 バケットにアップロードし、オブジェクトのキー名を指定します。
イメージ内の顔を検出するには
まだ実行していない場合:
を使用して IAM ユーザーを作成または更新するAmazonRekognitionFullAccessそしてAmazonS3ReadOnlyAccessアクセス許可。詳細については、「ステップ 1: AWS アカウントをセットアップし、IAM ユーザーを作成します。」を参照してください。
AWS CLI と AWS SDK をインストールして設定します。詳細については、「ステップ 2: をセットアップするAWS CLIそしてAWSSDK」を参照してください。
-
イメージ (1 つ以上の有名人の顔が含まれているもの) を S3 バケットにアップロードします。
手順については、以下を参照してください。Amazon S3 へのオブジェクトのアップロードのAmazon Simple Storage Service ユーザーガイド。
以下の例を使用して DetectFaces を呼び出します。
- Java
この例では、検出した顔の推定年齢範囲を表示し、すべての検出した顔属性の JSON を一覧表示します。photo の値は、イメージファイル名に変更します。の値を変更するにはbucketは、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに移動します。
//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();
}
}
}
- Java V2
-
このコードは、AWSドキュメント SDK の例 GitHub リポジトリ。完全な例を見るここに。
public static void detectFacesinImage(RekognitionClient rekClient,String sourceImage ) {
try {
InputStream sourceStream = new FileInputStream(new File(sourceImage));
SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream);
// Create an Image object for the source image.
Image souImage = Image.builder()
.bytes(sourceBytes)
.build();
DetectFacesRequest facesRequest = DetectFacesRequest.builder()
.attributes(Attribute.ALL)
.image(souImage)
.build();
DetectFacesResponse facesResponse = rekClient.detectFaces(facesRequest);
List<FaceDetail> faceDetails = facesResponse.faceDetails();
for (FaceDetail face : faceDetails) {
AgeRange ageRange = face.ageRange();
System.out.println("The detected face is estimated to be between "
+ ageRange.low().toString() + " and " + ageRange.high().toString()
+ " years old.");
System.out.println("There is a smile : "+face.smile().value().toString());
}
} catch (RekognitionException | FileNotFoundException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
- AWS CLI
-
この例では、detect-faces AWS CLI オペレーションの JSON 出力を表示します。fileは、イメージファイル名に置き換えます。置換bucketには、イメージファイルが含まれている Amazon S3 バケットの名前を使用します。
aws rekognition detect-faces \
--image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"file"}}' \
--attributes "ALL"
- Python
この例では、検出した顔の推定年齢範囲およびその他の属性を表示し、すべての検出した顔属性の JSON を一覧表示します。photo の値は、イメージファイル名に変更します。の値を変更するにはbucketは、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに移動します。
#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))
# Access predictions for individual face details and print them
print("Gender: " + str(faceDetail['Gender']))
print("Smile: " + str(faceDetail['Smile']))
print("Eyeglasses: " + str(faceDetail['Eyeglasses']))
print("Emotions: " + str(faceDetail['Emotions'][0]))
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
この例では、検出した顔の推定年齢範囲を表示し、すべての検出した顔属性の JSON を一覧表示します。photo の値は、イメージファイル名に変更します。の値を変更するにはbucketは、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに移動します。
//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
この例では、検出した顔の推定年齢範囲を表示し、さまざまな顔属性を一覧表示します。photo の値は、イメージファイル名に変更します。の値を変更するにはbucketは、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに移動します。
#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
この例では、検出した顔の推定年齢範囲を表示し、さまざまな顔属性を一覧表示します。photo の値は、イメージファイル名に変更します。の値を変更するにはbucketは、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに移動します。
TypeScript 定義を使用している場合は、import AWS from 'aws-sdk'の代わりにconst
AWS = require('aws-sdk')Node.js でプログラムを実行するため。ご相談ください。AWSSDK for JavaScript詳細については、をご覧ください。構成の設定方法によっては、で地域を指定する必要がある場合もあります。AWS.config.update({region:region});。
//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
});
DetectFaces オペレーションのリクエスト
DetectFaces への入力はイメージです。この例では、イメージが Amazon S3 バケットからロードされます。Attributes パラメータは、すべての顔属性を返すことを指定します。詳細については、「イメージの操作」を参照してください。
{
"Image": {
"S3Object": {
"Bucket": "bucket",
"Name": "input.jpg"
}
},
"Attributes": [
"ALL"
]
}
DetectFaces オペレーションのレスポンス
DetectFaces は、検出した顔ごとに以下の情報を返します。
-
境界ボックス— 顔を囲む境界ボックスの座標。
-
信頼度 – 境界ボックス内に顔が含まれている信頼度。
-
顔のランドマーク— 顔のランドマークの配列。ランドマーク (左目、右目、口など) ごとに X 座標と Y 座標がレスポンスで返されます。
-
顔の属性— 顔にひげがあるかどうかなどの顔の属性のセット。レスポンスでは、顔属性ごとに値が返されます。値は、ブール値 (サングラスをしているかどうか) や文字列 (男性か女性か) など、さまざまな型で返される場合があります。また、ほとんどの属性では検出した値の信頼度も返されます。
-
Quality – 顔の明るさとシャープネスを示します。できるだけ最良の顔検出を実現する方法については、「顔比較入力画像の推奨事項」を参照してください。
-
ポーズ – イメージ内の顔のローテーションを示します。
-
感情 – 感情と分析の信頼度のセット。
DetectFaces API コールのレスポンス例を以下に示します。
{
"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
}
}
]
}
以下の点に注意してください。
-
Pose データは、検出された顔のローテーションを示します。BoundingBox と Pose データを組み合わせると、アプリケーションで表示する顔の回りに境界ボックスを描画できます。
-
Quality は、顔の明るさとシャープネスを示します。複数のイメージ間で顔を比較し、最善の顔を見つける場合に役立ちます。
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前のレスポンスは、サービスが検出できるすべての顔の landmarks、顔属性、および感情を示しています。これらのすべてをレスポンスで取得するには、attributes パラメータを使用し、値として ALL を指定します。デフォルトでは、DetectFaces API が返す顔属性は BoundingBox、Confidence、Pose、Quality、および landmarks の 5 つのみです。デフォルトで返されるランドマークは、eyeLeft、eyeRight、nose、mouthLeft、および mouthRight です。
