AWS rekognition : AWS rekognition 활용한 얼굴 인식 API

< AWS rekognition 활용한 얼굴 인식 API >

 

# Amazon Rekognition은 AWS에서 제공하는 이미지 및 비디오 분석 서비스로, 이 서비스는 기계 학습 모델을 사용하여 다양한 객체, 장면, 얼굴, 텍스트 등을 감지하고 분석할 수 있게 해준다.

 

# 주요 기능

1. 객체 및 장면 감지 (Object and Scene Detection):
   • 이미지나 비디오에서 사람, 동물, 차량 등 다양한 객체와 장면을 감지할 수 있습니다.
2. 텍스트 감지 (Text Detection):
   • 이미지와 비디오에서 텍스트를 감지하고 추출할 수 있습니다. OCR(Optical Character Recognition) 기능을 제공합니다.
3. 얼굴 감지 및 분석 (Face Detection and Analysis):
   • 이미지나 비디오에서 얼굴을 감지하고, 성별, 나이, 감정 등의 얼굴 속성을 분석할 수 있습니다.
4. 얼굴 비교 (Face Comparison):
   • 두 개의 얼굴 이미지를 비교하여 동일 인물인지 여부를 확인할 수 있습니다.
5. 유해 콘텐츠 감지 (Content Moderation):
   • 이미지와 비디오에서 폭력적이거나 성인용 콘텐츠 등 유해 콘텐츠를 감지할 수 있습니다.
6. 유사 이미지 검색 (Image and Video Search):
   • 대규모 이미지 및 비디오 컬렉션에서 유사한 이미지와 비디오를 검색할 수 있습니다.
7. 모션 감지 및 추적 (Activity and Movement Detection):
   • 비디오에서 사람의 동작과 활동을 감지하고 추적할 수 있습니다.
8. Custom Labels:
   • 사용자 정의 라벨을 생성하여 특정 비즈니스 요구에 맞춘 모델을 학습시키고 사용할 수 있습니다.

# 참고 URL : https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/rekognition/home?region=ap-northeast-2#/

https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/rekognition/home?region=ap-northeast-2#/

 

# 이중 얼굴 감지 및 분석 기능과 얼굴 비교 기능 구현!

 

# 이전에 작성했었던 S3 업로드 프로젝트에 파일을 추가하여 신규 클래스로 작성

- 참고 : https://sorktjrrb.tistory.com/170

Restful API : AWS boto3 로 S3에 파일 업로드 하기

 

# facedetection.py 파일 생성하여 작성

 

from flask import request

from flask_restful import Resource

from datetime import datetime

import boto3

from config import Config

class FaceDetectionResource(Resource):

    # 얼군인식 API

    def post(self) :

        # 1. 클라이언트로부터 데이터를 받아온다.

        file = request.files.get('photo')

        # 2 S3에 저장한다.

        if file is None :

            return {'error' : '파일을 업로드 하세요'}, 400

        current_time = datetime.now()

        new_file_name = current_time.isoformat().replace(':','_') + '.jpg'

        # 유저가 올린 파일의 이름을 새로운 파일 이름으로 변경한다.

        file.filename = new_file_name

        # S3에 업로드를 위해 boto3 라이브러리를 사용.        

        # boto3 라이브러리는, AWS의 모든 서비스를

        # 파이썬 코드로 작성할 수 있는 라이브러리이다. => pip install boto3 설치

        s3 = boto3.client( 's3',

                     aws_access_key_id = Config.AWS_ACCESS_KEY,

                     aws_secret_access_key = Config.AWS_SECRET_ACCESS_KEY)    

        try :

            s3.upload_fileobj(file, Config.S3_BUCKET,

                            file.filename,

                            ExtraArgs = {'ACL' : 'public-read', 'ContentType' : 'image/jpeg'} )

        except Exception as e :

                            print(e)

                            return {'error' : str(e)}, 500

       

        # 3 S3에 이미지가 있으니,

        # rekognition 을 이용해서,

        # object detection 한다.

        region = 'ap-northeast-2'

        faces_list = self.detect_faces(new_file_name,Config.S3_BUCKET,region)

    # 얼굴 감지 함수

    def detect_faces(self, photo, bucket, region):

        client = boto3.client('rekognition',

                     'ap-northeast-2',

                     aws_access_key_id = Config.AWS_ACCESS_KEY,

                     aws_secret_access_key = Config.AWS_SECRET_ACCESS_KEY)

        response = client.detect_faces(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}},

                                   Attributes=['ALL'])

        print('Detected faces for ' + photo)

        faces_list = []

        for faceDetail in response['FaceDetails']:

            face_info = {

                "성별": str(faceDetail['Gender']),

                '예상 연령대 ': str(faceDetail['AgeRange']['Low'])

                + ' ~ ' + str(faceDetail['AgeRange']['High']) + '세',

                "웃고있는가?": str(faceDetail['Smile']),

                "안경 착용 여부": str(faceDetail['Eyeglasses']),

                "얼굴 가려짐 여부": str(faceDetail['FaceOccluded']),

                "표정": str(faceDetail['Emotions'][0]),

                "눈 뜬 여부": str(faceDetail['EyesOpen'])

            }

            faces_list.append(face_info)

            print("성별: " + str(faceDetail['Gender']))

            print("웃고있는가?: " + str(faceDetail['Smile']))

            print("안경 착용 여부: " + str(faceDetail['Eyeglasses']))

            print("얼굴 가려짐 여부: " + str(faceDetail['FaceOccluded']))

            print("표정: " + str(faceDetail['Emotions'][0]))

            print('예상 연령대: ' + str(faceDetail['AgeRange']['Low'])

                + '세 ~ ' + str(faceDetail['AgeRange']['High']) + '세')            

            print("눈 뜬 여부" + str(faceDetail['EyesOpen']))

        return (faces_list)

   

    # S3로 저장후 불러오는 코드

    def post(self) :

        # 1 클라이언트로부터 데이터를 받아온다.

        file = request.files.get('photo')

        # 2 S3에 저장한다.

        if file is None :

            return {'error' : '파일을 업로드 하세요'}, 400

        current_time = datetime.now()

        new_file_name = current_time.isoformat().replace(':','_') + '.jpg'

        # 유저가 올린 파일의 이름을 새로운 파일 이름으로 변경한다.

        file.filename = new_file_name

        # S3에 업로드를 위해 boto3 라이브러리 사용      

        s3 = boto3.client( 's3',

                     aws_access_key_id = Config.AWS_ACCESS_KEY,

                     aws_secret_access_key = Config.AWS_SECRET_ACCESS_KEY)    

                     

        try :

            s3.upload_fileobj(file, Config.S3_BUCKET,

                              file.filename,

                              ExtraArgs = {'ACL' : 'public-read', 'ContentType' : 'image/jpeg'} )

        except Exception as e :

            print(e)

            return {'error' : str(e)}, 500

   

        # 3 S3에 이미지가 있으니,

        # rekognition 을 이용해서,

        # object detection 한다.

        region = 'ap-northeast-2'

        faces_list = self.detect_faces(new_file_name,Config.S3_BUCKET,region)

       

       

        # 추가된 리턴부분

        return {'result' : 'success',

            'list' : faces_list,

            'count' : len(faces_list)

            }, 200

 

 

# app.py 파일에도 연결 코드 작성

 

from flask import Flask

from flask_restful import Api

from resources.facematch import FaceMatchResource

from resources.image import FileUploadResource

from resources.rekognition import ObjectDetectionResource

from resources.facedetection import FaceDetectionResource

app = Flask(__name__)

api = Api(app)

# 경로와 리소스를 연결하는 코드 작성

api.add_resource( FileUploadResource , '/upload' )

api.add_resource( ObjectDetectionResource , '/object_detection' )

api.add_resource( FaceDetectionResource , '/face_detection' )

 

 

# 이제 flask run 실행 후 post man 으로 테스트!

 

# 다른 사진도 평가해보자!

 

# VS Code에 CMD 창에서도 결과를 확인할수 있다.

 

다음 게시글로 계속~!