パターン認識

Python で始める AWS Boto 入門

Maksim Pecherskiy

Instructor

Rekognition

Rekognition とは？

画像内の物体検出

画像からのテキスト抽出

なぜ自作しないのか？

Rekognition を使う場合:

• 迅速かつ良質
• コードを簡潔に
• 多くを認識したい

自作モデルを検討する場合:

• カスタム要件
• セキュリティ上の影響
• 大量処理

私はコンピュータビジョンの専門家ではありません

画像を S3 にアップロード

S3 クライアントを初期化

s3 = boto3.client(
  's3', region_name='us-east-1', 
  aws_access_key_id=AWS_KEY_ID, aws_secret_access_key=AWS_SECRET
)

ファイルをアップロード

s3.upload_file(
  Filename='report.jpg', Key='report.jpg', 
  Bucket='datacamp-img')

物体検出

クライアントを初期化

rekog = boto3.client(
  'rekognition',
  region_name='us-east-1', 
  aws_access_key_id=AWS_KEY_ID, 
  aws_secret_access_key=AWS_SECRET)

物体検出

検出を実行

response = rekog.detect_labels(
  Image={'S3Object': {
          'Bucket': 'datacamp-img', 
          'Name': 'report.jpg'
        },

    MaxLabels=10,
    MinConfidence=95
)

テキスト検出

検出を実行

response = rekog.detect_text(
  Image={'S3Object': 
          {
            'Bucket': 'datacamp-img', 
            'Name': 'report.jpg'
          }
        }
)

まとめ

• 画像の物体を検出
• インスタンス数をカウント
• 新しい AWS サービスを学ぶ

.detect_labels()

• 画像内のテキストを認識
• 単語 vs 行の検出
• いつ自作すべきか

.detect_text()

コンピュータビジョンに挑戦しましょう！

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