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AWS Rekognitionで画像内の物体名を取得する方法

技術

概要

AWS re:Invent 2016で発表された新機能の中にAWS Rekognitionという画像内の物体、シーン、および顔を検出するサービスが発表されました。
今更感ありますが、Rekognitionで画像内の物体名を取得する方法を書きます。

Lambdaでの処理

'use strict';
const AWS = require("aws-sdk");
AWS.config.region = 'us-west-2';
AWS.config.apiVersions = { 
  rekognition: '2016-06-27',
};
const rekognition = new AWS.Rekognition();

module.exports.handle = (event, context, callback) => {

  var params = { 
    Image: {
      S3Object: {
        Bucket: "BUCKET_NAME",
        Name: "OBJECT_KEY"
      }   
    }   
  };  
  rekognition.detectLabels(params, function(err, data) {
    if (err) console.log(err, err.stack); // an error occurred
    else     console.log(data);           // successful response
  });
};

こんだけ！！
基本的にはS3のバケットとオブジェクトのキーをparamsに指定するだけです。
処理速度は2秒かかることもあるので、バッチ処理以外ではあまり使えなさそうです。
また、当たり前ですが、固有名詞は出てきませんし、返却されるラベルは全て英語です。
そのため、例えば、東京タワーの画像を解析した場合BuildingとかTowerというラベルが返却されます。

注意事項

Rekognitionは使用できるリージョンがとても少ないです。記事投稿時点では下記の3リージョンでしか使用できません。

  • us-east-1
  • us-west-2
  • eu-west-2

Tokyoリージョンに来ることを期待！

まとめ

たった数十行で画像内の物体を検出できるとは、未来に生きている気がしました。

Rekognitionは他にも、人物の顔を認識して傾きとかを検出したり、人物画像同士の比較をし、同一人物かを検出したり、アダルト画像か検出したりできます。価格も100万枚まで1,000枚あたり1.00USDだったり、低価格なのも魅力です。

一方GCPのVision APIはAWSと比較して高機能である代わりに1,000ユニットあたり$1.50 と多少割高になります。

Rekognitionに存在しない機能を使いたい時はGCPを使う感じですかね。