Amazon Rekognition と Lambda を使用して Amazon S3 バケットのアセットにタグを付ける - Amazon Rekognition
前提条件IAM Lambda ロールを設定するプロジェクトの作成コードを書き込むプロジェクトをパッケージ化するLambda 関数をデプロイします。Lambda メソッドをテストする

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Amazon Rekognition と Lambda を使用して Amazon S3 バケットのアセットにタグを付ける

このチュートリアルでは、Amazon S3 バケットにあるデジタルアセットに自動的にタグ付けする AWS Lambda 関数を作成します。Lambda 関数は、指定された Amazon S3 バケット内のすべてのオブジェクトを読み取ります。バケット内の各オブジェクトについて、イメージを Amazon Rekognition サービスに渡して、一連のラベルを生成します。各ラベルは、イメージに適用されるタグを作成するために使用されます。Lambda 関数を実行すると、指定された Amazon S3 バケット内のすべてのイメージに基づいてタグが自動的に作成され、イメージに適用されます。

例えば、Lambda 関数を実行し、このイメージが Amazon S3 バケット内にあると仮定します。

曇り空を背景に噴火中の火山。溶岩が山側面を流れ落ちている。

その後、アプリケーションは自動的にタグを作成し、イメージにそれらを適用します。

Nature、Volcano、Eruption、Lava、Mountain、Outdoors などストレージコストの追跡用タグおよび数値を示す表。
注記

このチュートリアルで使用するサービスは、 AWS 無料利用枠の一部です。チュートリアルが終了したら、課金されないように、チュートリアル中に作成したリソースをすべて終了することをお勧めします。

このチュートリアルでは、 AWS SDK for Java バージョン 2 を使用します。追加の Java V2 チュートリアルについては、AWS ドキュメント SDK の例 GitHub リポジトリ を参照してください。

前提条件

開始する前に、AWS 「SDK for Java のセットアップ」の手順を完了する必要があります。次に、以下があることを確認します。

  • Java 1.8 JDK。

  • Maven 3.6 以上

  • ネイチャーイメージが入った Amazon S3 バケット 5-7 これらのイメージは Lambda 関数によって読み取られます。

IAM Lambda ロールを設定する

このチュートリアルでは、Amazon Rekognition および Amazon S3 サービスを使用します。Lambda 関数からこれらのサービスを呼び出すことを可能にするポリシーを持つために、lambda-support ロールを設定する。

ロールを設定するには

  1. にサインイン AWS Management Console し、https://console.aws.amazon.com/iam/ で IAM コンソールを開きます。

  2. ナビゲーションペインで、[Roles (ロール)]、[ロールの作成] の順に選択します。

  3. [AWS サービス]、[Lambda] の順に選択します。

  4. [アクセス許可] タブを選択します。

  5. AWSLambdaBasicExecutionRole を検索する。

  6. [次のタグ] を選択します。

  7. [Review] (レビュー) を選択します。

  8. そのロールに lambda-support という名前を付けます。

  9. [ロールの作成] を選択します。

  10. lambda-support を選択して、概要ページを表示します。

  11. [ポリシーのアタッチ] を選択します。

  12. ポリシーのリストから [AmazonRekognitionFullAccess] を選択します。

  13. Attach policy] (ポリシーのアタッチ) を選択してください。

  14. AmazonS3FullAccess を検索してから、添付ポリシー を選択します。

プロジェクトの作成

新しい Java プロジェクトを作成し、必要な設定と依存関係に必須の Maven pom.xml を構成します。pom.xml ファイルが次のようになっていることを確認します。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
     xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>org.example</groupId>
<artifactId>WorkflowTagAssets</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>java-basic-function</name>
<properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
</properties>
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
            <artifactId>bom</artifactId>
            <version>2.10.54</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
   <dependency>
        <groupId>com.amazonaws</groupId>
        <artifactId>aws-lambda-java-core</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.google.code.gson</groupId>
        <artifactId>gson</artifactId>
        <version>2.8.6</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-api</artifactId>
        <version>2.10.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-core</artifactId>
        <version>2.13.0</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-slf4j18-impl</artifactId>
        <version>2.13.3</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
        <artifactId>junit-jupiter-api</artifactId>
        <version>5.6.0</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
        <artifactId>junit-jupiter-engine</artifactId>
        <version>5.6.0</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.googlecode.json-simple</groupId>
        <artifactId>json-simple</artifactId>
        <version>1.1.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
        <artifactId>s3</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
        <artifactId>rekognition</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
            <version>2.22.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
            <version>3.2.2</version>
            <configuration>
                <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>shade</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
  </build>
 </project>

コードを書き込む

AWS Lambda ランタイム Java API を使用して、Lambda 関数を定義する Java クラスを作成します。この例では、ハンドラー という名前の Lambda 関数用の Java クラスが 1 つあり、このユースケースには追加のクラスが必要です。次の図は、プロジェクトの Java クラスを示します。すべての Java クラスが、com.example.tags という名前のパッケージに配置されていることに注目してください。

ワークフローのタグ付けアセットの Java クラスを示すプロジェクト構造。AnalyzePhotos、BucketItem、Handler、S3Service、WorkItem が表示されている。

コード用に次の Java クラスを作成します。

  • ハンドラーは Lambda Java ランタイム API を使用し、この AWS チュートリアルで説明するユースケースを実行します。実行されるアプリケーションロジックは、handleRequest メソッドにあります。

  • S3Service は、Amazon S3 API を使用して S3 オペレーションを実行します。

  • AnalyzePhotos では、Amazon Rekognition API を使用してイメージを分析します。

  • バケット項目 は、Amazon S3 バケット情報を格納するモデルを定義します。

  • 作業項目 は Amazon Rekognition データを格納するモデルを定義します。

ハンドラークラス

この Java コードは、Handler のクラスを表します。そのクラスは、Lambda 関数に渡されるフラグを読み取ります。s3Service.listBucketObjects メソッドは、各要素がオブジェクトキーを表す文字列値である リスト オブジェクトを返します。フラグの値が true の場合、リストを繰り返し処理し、s3Service.tagAssets メソッドを呼び出して、タグを各オブジェクトに適用することで、タグが適用されます。フラグの値が false の場合、タグを削除する s3Service.DeleteTagfromObject のメソッドが呼び出されます。また、LambdaLogger オブジェクトを使用して、Amazon CloudWatch のログにメッセージを記録できることに注目してください。

注記

バケット名をbucketName 変数に指定することを確認してください。

package com.example.tags;

import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.LambdaLogger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Handler implements RequestHandler<Map<String,String>, String> {

@Override
public String handleRequest(Map<String, String> event, Context context) {
    LambdaLogger logger = context.getLogger();
    String delFlag = event.get("flag");
    logger.log("FLAG IS: " + delFlag);
    S3Service s3Service = new S3Service();
    AnalyzePhotos photos = new AnalyzePhotos();

    String bucketName = "<Enter your bucket name>";
    List<String> myKeys = s3Service.listBucketObjects(bucketName);
    if (delFlag.compareTo("true") == 0) {

        // Create a List to store the data.
        List<ArrayList<WorkItem>> myList = new ArrayList<>();

        // loop through each element in the List and tag the assets.
        for (String key : myKeys) {

            byte[] keyData = s3Service.getObjectBytes(bucketName, key);

            // Analyze the photo and return a list where each element is a WorkItem.
            ArrayList<WorkItem> item = photos.detectLabels(keyData, key);
            myList.add(item);
        }

        s3Service.tagAssets(myList, bucketName);
        logger.log("All Assets in the bucket are tagged!");

    } else {

        // Delete all object tags.
        for (String key : myKeys) {
            s3Service.deleteTagFromObject(bucketName, key);
            logger.log("All Assets in the bucket are deleted!");
        }
     }
    return delFlag;
  }
 }

S3 サービスクラス

次のクラスは、Amazon S3 API を使用して S3 オペレーションを実行します。例えば、getObjectBytes メソッドは、イメージを表すバイト配列を返します。同様に、listBucketObjects メソッドは、各要素がキー名を指定する文字列値である リスト オブジェクトを返します。

 package com.example.tags;

 import software.amazon.awssdk.core.ResponseBytes;
 import software.amazon.awssdk.regions.Region;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.S3Client;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.GetObjectRequest;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.PutObjectTaggingRequest;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.GetObjectResponse;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.S3Exception;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.ListObjectsResponse;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.S3Object;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.GetObjectTaggingResponse;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.ListObjectsRequest;
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.Tagging;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.Tag;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.GetObjectTaggingRequest;
 import software.amazon.awssdk.services.s3.model.DeleteObjectTaggingRequest;

 public class S3Service {

 private S3Client getClient() {

    Region region = Region.US_WEST_2;
    return S3Client.builder()
            .region(region)
            .build();
 }

 public byte[] getObjectBytes(String bucketName, String keyName) {

    S3Client s3 = getClient();

    try {

        GetObjectRequest objectRequest = GetObjectRequest
                .builder()
                .key(keyName)
                .bucket(bucketName)
                .build();

        // Return the byte[] from this object.
        ResponseBytes<GetObjectResponse> objectBytes = s3.getObjectAsBytes(objectRequest);
        return objectBytes.asByteArray();

    } catch (S3Exception e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
    return null;
 }

 // Returns the names of all images in the given bucket.
 public List<String> listBucketObjects(String bucketName) {

    S3Client s3 = getClient();
    String keyName;

    List<String> keys = new ArrayList<>();

    try {
        ListObjectsRequest listObjects = ListObjectsRequest
                .builder()
                .bucket(bucketName)
                .build();

        ListObjectsResponse res = s3.listObjects(listObjects);
        List<S3Object> objects = res.contents();

        for (S3Object myValue: objects) {
            keyName = myValue.key();
            keys.add(keyName);
        }
        return keys;

    } catch (S3Exception e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
    return null;
 }

 // Tag assets with labels in the given list.
 public void tagAssets(List myList, String bucketName) {

    try {

        S3Client s3 = getClient();
        int len = myList.size();

        String assetName = "";
        String labelName = "";
        String labelValue = "";

        // Tag all the assets in the list.
        for (Object o : myList) {

            // Need to get the WorkItem from each list.
            List innerList = (List) o;
            for (Object value : innerList) {

                WorkItem workItem = (WorkItem) value;
                assetName = workItem.getKey();
                labelName = workItem.getName();
                labelValue = workItem.getConfidence();
                tagExistingObject(s3, bucketName, assetName, labelName, labelValue);
            }
        }

    } catch (S3Exception e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
 }

 // This method tags an existing object.
 private void tagExistingObject(S3Client s3, String bucketName, String key, String label, String LabelValue) {

    try {

        // First need to get existing tag set; otherwise the existing tags are overwritten.
        GetObjectTaggingRequest getObjectTaggingRequest = GetObjectTaggingRequest.builder()
                .bucket(bucketName)
                .key(key)
                .build();

        GetObjectTaggingResponse response = s3.getObjectTagging(getObjectTaggingRequest);

        // Get the existing immutable list - cannot modify this list.
        List<Tag> existingList = response.tagSet();
        ArrayList<Tag> newTagList = new ArrayList(new ArrayList<>(existingList));

        // Create a new tag.
        Tag myTag = Tag.builder()
                .key(label)
                .value(LabelValue)
                .build();

        // push new tag to list.
        newTagList.add(myTag);
        Tagging tagging = Tagging.builder()
                .tagSet(newTagList)
                .build();

        PutObjectTaggingRequest taggingRequest = PutObjectTaggingRequest.builder()
                .key(key)
                .bucket(bucketName)
                .tagging(tagging)
                .build();

        s3.putObjectTagging(taggingRequest);
        System.out.println(key + " was tagged with " + label);

    } catch (S3Exception e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
  }

 // Delete tags from the given object.
 public void deleteTagFromObject(String bucketName, String key) {

    try {

        DeleteObjectTaggingRequest deleteObjectTaggingRequest = DeleteObjectTaggingRequest.builder()
                .key(key)
                .bucket(bucketName)
                .build();

        S3Client s3 = getClient();
        s3.deleteObjectTagging(deleteObjectTaggingRequest);

    } catch (S3Exception e) {
        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
        System.exit(1);
    }
  }
}

AnalyzePhotos クラス

次の Java コードは、AnalyzePhotos のクラスを表します。このクラスは Amazon Rekognition API を使用して、イメージを分析します。

package com.example.tags;

import software.amazon.awssdk.auth.credentials.EnvironmentVariableCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Label;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AnalyzePhotos {

 // Returns a list of WorkItem objects that contains labels.
 public ArrayList<WorkItem> detectLabels(byte[] bytes, String key) {

    Region region = Region.US_EAST_2;
    RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
            .credentialsProvider(EnvironmentVariableCredentialsProvider.create())
            .region(region)
            .build();

    try {

        SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromByteArray(bytes);

        // Create an Image object for the source image.
        Image souImage = Image.builder()
                .bytes(sourceBytes)
                .build();

        DetectLabelsRequest detectLabelsRequest = DetectLabelsRequest.builder()
                .image(souImage)
                .maxLabels(10)
                .build();

        DetectLabelsResponse labelsResponse = rekClient.detectLabels(detectLabelsRequest);

        // Write the results to a WorkItem instance.
        List<Label> labels = labelsResponse.labels();
        ArrayList<WorkItem> list = new ArrayList<>();
        WorkItem item ;
        for (Label label: labels) {
            item = new WorkItem();
            item.setKey(key); // identifies the photo.
            item.setConfidence(label.confidence().toString());
            item.setName(label.name());
            list.add(item);
        }
        return list;

    } catch (RekognitionException e) {
        System.out.println(e.getMessage());
        System.exit(1);
    }
    return null ;
  }
}

バケット項目のクラス

次の Java コードは、Amazon S3 オブジェクトデータを格納する バケット項目 のクラスを表します。

package com.example.tags;

public class BucketItem {

 private String key;
 private String owner;
 private String date ;
 private String size ;


 public void setSize(String size) {
    this.size = size ;
 }

 public String getSize() {
    return this.size ;
 }

 public void setDate(String date) {
    this.date = date ;
 }

 public String getDate() {
    return this.date ;
 }

 public void setOwner(String owner) {
    this.owner = owner ;
 }

 public String getOwner() {
    return this.owner ;
 }

 public void setKey(String key) {
    this.key = key ;
 }

 public String getKey() {
    return this.key ;
 }
}

作業項目のクラス

次の Java コードは、作業項目 のクラスを表します。

 package com.example.tags;

 public class WorkItem {

 private String key;
 private String name;
 private String confidence ;

public void setKey (String key) {
    this.key = key;
}

public String getKey() {
    return this.key;
}

public void setName (String name) {
    this.name = name;
}

public String getName() {
    return this.name;
}

public void setConfidence (String confidence) {
    this.confidence = confidence;
}

public String getConfidence() {
    return this.confidence;
}

}

プロジェクトをパッケージ化する

次の Maven コマンドを使用して、プロジェクトを.jar (JAR) ファイルにパッケージ化します。

mvn package

JAR ファイルは、ターゲット フォルダ (プロジェクトフォルダの子フォルダ) の中にあります。

target フォルダを示すファイルエクスプローラーウィンドウ。WorkflowTagAssets-1.0-SNAPSHOT.jar などの JAR ファイルのほか、プロジェクトファイルおよびフォルダが表示されている。
注記

プロジェクトの POM ファイル内にある maven-shade-plugin の使用に注目してください。このプラグインは、必要な依存関係を含む JAR を作成する役割を担います。このプラグインなしでプロジェクトをパッケージ化しようとすると、必要な依存関係が JAR ファイル内に含まれず、ClassNotFoundException に直面します。

Lambda 関数をデプロイします。

  1. Lambdaのコンソールを開きます。

  2. [関数を作成] を選択します。

  3. Author from scratch (製作者を最初から) を選択します。

  4. 基本的な情報 セクションに、名前として cron と入力します。

  5. [Runtime] で、[Java 8] を選択します。

  6. [Use an existing role (既存のロールの使用)] を選択し、lambda-support (作成した IAM ロール) を選択します。

  7. [関数を作成] を選択します。

  8. [コードエントリタイプ] で、[.ZIP またはファイルをアップロード] を選択します。

  9. アップロード を選択し、作成した JAR ファイルを参照します。

  10. ハンドラー を使用する場合、関数の完全修飾名を入力します。例えば、com.example.tags.Handler:handleRequest (com.example.tags はパッケージを指定し、ハンドラー は :: およびメソッド名が続くクラスです）。

  11. [Save] を選択します。

Lambda メソッドをテストする

チュートリアルのこの時点で、Lambda 関数をテストできます。

  1. Lambda コンソールで、Test タブをクリックし、次の JSON を入力します。

    
                 {
"flag": "true"
 }
    フラグのキーと値のペアが表示されたテストイベント JSON エディタ。[削除] ボタン、[形式] ボタン、[呼び出し] ボタンがある。
    注記

    true を送るとデジタルアセットにタグを付け、false を送るとタグを削除します。

  2. [呼び出し ボタンを選択します。Lambda 関数が呼び出されると、成功したメッセージが表示されます。

    オペレーションが成功したことを示す実行結果メッセージ。[詳細] ボタンがある。

これで、Amazon S3 バケットにあるディフィラルアセットにタグを自動的に適用する AWS Lambda 関数が作成されました。このチュートリアルの冒頭で説明したように、必ずこのチュートリアルの実行中に作成したリソースをすべて終了し、課金されないようにしてください。

その他の AWS マルチサービスの例については、AWS 「Documentation SDK examples GitHub repository」を参照してください。