[AWS]Rekognition - Flask Restful Api로 안면 감지 기능 사용하는 방법

 

본인은 flask 프레임워크로 restful api 를 활용할 예정이다.
앞에서의 환경설정을 먼저 한다는 가정하에 진행한다.

https://ruriruriya.tistory.com/171

[AWS]Rekognition - Flask RestFul Api에서 활용하기 위한 권한설정

 

1. post에 S3로 저장

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_ID,
                     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)

 

2. 얼굴 감지 함수 작성

def detect_faces(self, photo, bucket, region):   
        client = boto3.client('rekognition',
                     'ap-northeast-2',
                     aws_access_key_id = Config.AWS_ACCESS_KEY_ID,
                     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)

 

3. post에 S3로 저장 후 불러오는 코드 작성

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_ID,
                     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

 

4. 실행 결과

윤석렬 대통령의 사진을 감지 테스트 해보았다.

결과는 여러가지 기능 중에서 선택할 수 있기에
성별과 연령대를 넣어서 실행해보았더니
남자인 것과 연령대를 비슷하게 맞추었다. 신기하다..

VS code 터미널 창.

 

 

- 다수 인원이 들어갈 때

포스트맨 실행 응답을 보니

리스트가 2개로 나뉘어 나오고
성별 연령대 표정 안경여부 등이 잘 나오고 있다.

 

신기하다.

나중에 좀더 테스트 해보아야 겠다.