Esempio: disegnare riquadri di delimitazione attorno alle protezioni del viso

Gli esempi seguenti mostrano come disegnare dei riquadri di delimitazione attorno alle protezioni del viso rilevate sulle persone. Per un esempio che utilizza AWS Lambda Amazon DynamoDB, consulta l'archivio degli esempi di Documentation AWS SDK. GitHub

Per rilevare le coperture facciali, si utilizza l'operazione API non di storage DetectProtectiveEquipment. L'immagine viene caricata dal file system locale. Fornisci un'immagine di input a DetectProtectiveEquipment come matrice di byte dell'immagine (byte dell'immagine codificata in formato base64). Per ulteriori informazioni, consulta Lavorare con le immagini.

L'esempio visualizza un riquadro di delimitazione attorno alle protezioni del viso rilevate. Il riquadro di delimitazione è verde se la protezione del viso copre completamente la parte del corpo. Altrimenti viene visualizzato un riquadro di delimitazione rosso. Come avvertimento, se la confidenza di rilevamento è inferiore al valore di confidenza specificato, viene visualizzato un riquadro di delimitazione giallo all'interno del riquadro di delimitazione facciale. Se non viene rilevata una copertura facciale, attorno alla persona viene disegnato un riquadro di delimitazione rosso.

L’immagine output è simile a quello riportato di seguito.

Quattro operai in un magazzino, che indossano giubbotti ad alta visibilità, caschi, occhiali di sicurezza e mascherine. Le maschere sono circondate da scatole delimitative.

Per visualizzare i riquadri di delimitazione sulle protezioni del viso rilevate

Se non lo hai già fatto:
1. Crea o aggiorna un utente con le autorizzazioni AmazonRekognitionFullAccess. Per ulteriori informazioni, consulta Fase 1: impostazione di un account AWS e creazione di un utente.
2. Installa e configura il AWS CLI e il AWS SDKs. Per ulteriori informazioni, consulta Passaggio 2: configura AWS CLI e AWS SDKs.

Utilizzare i seguenti esempi per richiamare l'operazione DetectProtectiveEquipment. Per informazioni sulla visualizzazione dei riquadri di delimitazione in un'immagine, consultare Visualizzazione di riquadri di delimitazione.

Java

Nella funzione main, modificate quanto segue:

Il valore di photo del percorso e il nome di un file di immagine locale (PNG o JPEG).
Il valore del livello confidence di confidenza desiderato (50-100).



//Loads images, detects faces and draws bounding boxes.Determines exif orientation, if necessary.
package com.amazonaws.samples;


import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.*;

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.nio.ByteBuffer;
import com.amazonaws.util.IOUtils;

import com.amazonaws.client.builder.AwsClientBuilder;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.BoundingBox;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectProtectiveEquipmentRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectProtectiveEquipmentResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.EquipmentDetection;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentBodyPart;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentPerson;

// Calls DetectFaces and displays a bounding box around each detected image.
public class PPEBoundingBox extends JPanel {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    BufferedImage image;
    static int scale;
    DetectProtectiveEquipmentResult result;
    float confidence=80;

    public PPEBoundingBox(DetectProtectiveEquipmentResult ppeResult, BufferedImage bufImage, float requiredConfidence) throws Exception {
        super();
        scale = 2; // increase to shrink image size.

        result = ppeResult;
        image = bufImage;
        
        confidence=requiredConfidence;
    }
    // Draws the bounding box around the detected faces.
    public void paintComponent(Graphics g) {
        float left = 0;
        float top = 0;
        int height = image.getHeight(this);
        int width = image.getWidth(this);
        int offset=20;

        Graphics2D g2d = (Graphics2D) g; // Create a Java2D version of g.

        // Draw the image.
        g2d.drawImage(image, 0, 0, width / scale, height / scale, this);
        g2d.setColor(new Color(0, 212, 0));

        // Iterate through detected persons and display bounding boxes.
        List<ProtectiveEquipmentPerson> persons = result.getPersons();

        for (ProtectiveEquipmentPerson person: persons) {
            BoundingBox boxPerson = person.getBoundingBox();
            left = width * boxPerson.getLeft();
            top = height * boxPerson.getTop();
            Boolean foundMask=false;

            List<ProtectiveEquipmentBodyPart> bodyParts=person.getBodyParts();
            
            if (bodyParts.isEmpty()==false)
             {
                    //body parts detected

                    for (ProtectiveEquipmentBodyPart bodyPart: bodyParts) {

                        List<EquipmentDetection> equipmentDetections=bodyPart.getEquipmentDetections();

                        for (EquipmentDetection item: equipmentDetections) {

                            if (item.getType().contentEquals("FACE_COVER"))
                            {
                                // Draw green or red bounding box depending on mask coverage.
                                foundMask=true;
                                BoundingBox box =item.getBoundingBox();
                                left = width * box.getLeft();
                                top = height * box.getTop();
                                Color maskColor=new Color( 0, 212, 0);

                                if (item.getCoversBodyPart().getValue()==false) {
                                    // red bounding box
                                    maskColor=new Color( 255, 0, 0);
                                }
                                g2d.setColor(maskColor);
                                g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
                                        Math.round((width * box.getWidth()) / scale), Math.round((height * box.getHeight())) / scale);
                                
                                // Check confidence is > supplied confidence.
                                if (item.getCoversBodyPart().getConfidence()< confidence)
                                {
                                    // Draw a yellow bounding box inside face mask bounding box 
                                    maskColor=new Color( 255, 255, 0);
                                    g2d.setColor(maskColor);
                                    g2d.drawRect(Math.round((left + offset) / scale),
                                             Math.round((top + offset) / scale),
                                             Math.round((width * box.getWidth())- (offset * 2 ))/ scale,
                                             Math.round((height * box.getHeight()) -( offset* 2)) / scale);
                                }

                            }
                        }

                    }

                } 

            // Didn't find a mask, so draw person bounding box red
            if (foundMask==false) {

                left = width * boxPerson.getLeft();
                top = height * boxPerson.getTop();
                g2d.setColor(new Color(255, 0, 0));
                g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
                        Math.round(((width) * boxPerson.getWidth()) / scale), Math.round((height * boxPerson.getHeight())) / scale);
            }
         }  
         
    }


    public static void main(String arg[]) throws Exception {

        String photo = "photo";
        
        float confidence =80;

  
        int height = 0;
        int width = 0;

        BufferedImage image = null;
        ByteBuffer imageBytes;
        
        // Get image bytes for call to DetectProtectiveEquipment
        try (InputStream inputStream = new FileInputStream(new File(photo))) {
            imageBytes = ByteBuffer.wrap(IOUtils.toByteArray(inputStream));
        }
        
        //Get image for display
        InputStream imageBytesStream;
        imageBytesStream = new ByteArrayInputStream(imageBytes.array());

        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        image=ImageIO.read(imageBytesStream);
        ImageIO.write(image, "jpg", baos);
        width = image.getWidth();
        height = image.getHeight();
 
        //Get Rekognition client
        AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
        
       
        // Call DetectProtectiveEquipment
        DetectProtectiveEquipmentRequest request = new DetectProtectiveEquipmentRequest()
                .withImage(new Image()
                        .withBytes(imageBytes));

        DetectProtectiveEquipmentResult result = rekognitionClient.detectProtectiveEquipment(request);


        // Create frame and panel.
        JFrame frame = new JFrame("Detect PPE");
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        PPEBoundingBox panel = new PPEBoundingBox(result, image, confidence);
        panel.setPreferredSize(new Dimension(image.getWidth() / scale, image.getHeight() / scale));
        frame.setContentPane(panel);
        frame.pack();
        frame.setVisible(true);

    }
}

Java V2

Questo codice è tratto dal GitHub repository degli esempi di AWS Documentation SDK. Guarda l'esempio completo qui.


import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.*;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.*;
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.core.ResponseBytes;
import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.BoundingBox;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectProtectiveEquipmentRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.EquipmentDetection;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentBodyPart;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentPerson;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentSummarizationAttributes;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.s3.S3Client;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.s3.model.GetObjectRequest;
import software.amazon.awssdk.services.s3.model.GetObjectResponse;
import software.amazon.awssdk.services.s3.model.S3Exception;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectProtectiveEquipmentResponse;
//snippet-end:[rekognition.java2.display_mask.import]

/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class PPEBoundingBoxFrame extends JPanel {

 DetectProtectiveEquipmentResponse result;
 static BufferedImage image;
 static int scale;
 float confidence;

 public static void main(String[] args) throws Exception {

     final String usage = "\n" +
         "Usage: " +
         "   <sourceImage> <bucketName>\n\n" +
         "Where:\n" +
         "   sourceImage - The name of the image in an Amazon S3 bucket that shows a person wearing a mask (for example, masks.png). \n\n" +
         "   bucketName - The name of the Amazon S3 bucket (for example, amzn-s3-demo-bucket). \n\n";

     if (args.length != 2) {
         System.out.println(usage);
         System.exit(1);
     }

     String sourceImage = args[0];
     String bucketName = args[1];
     Region region = Region.US_EAST_1;
     S3Client s3 = S3Client.builder()
         .region(region)
         .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
         .build();

     RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
         .region(region)
         .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
         .build();

     displayGear(s3, rekClient, sourceImage, bucketName);
     s3.close();
     rekClient.close();
 }

 // snippet-start:[rekognition.java2.display_mask.main]
public static void displayGear(S3Client s3,
                                    RekognitionClient rekClient,
                                    String sourceImage,
                                    String bucketName) {
    float confidence = 80;
    byte[] data = getObjectBytes(s3, bucketName, sourceImage);
    InputStream is = new ByteArrayInputStream(data);

    try {
        ProtectiveEquipmentSummarizationAttributes summarizationAttributes = ProtectiveEquipmentSummarizationAttributes.builder()
            .minConfidence(70F)
            .requiredEquipmentTypesWithStrings("FACE_COVER")
            .build();

        SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(is);
        image = ImageIO.read(sourceBytes.asInputStream());

        // Create an Image object for the source image.
        software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image souImage = Image.builder()
            .bytes(sourceBytes)
            .build();

        DetectProtectiveEquipmentRequest request = DetectProtectiveEquipmentRequest.builder()
            .image(souImage)
            .summarizationAttributes(summarizationAttributes)
            .build();

        DetectProtectiveEquipmentResponse result = rekClient.detectProtectiveEquipment(request);
        JFrame frame = new JFrame("Detect PPE");
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        PPEBoundingBoxFrame panel = new PPEBoundingBoxFrame(result, image, confidence);
        panel.setPreferredSize(new Dimension(image.getWidth() / scale, image.getHeight() / scale));
        frame.setContentPane(panel);
        frame.pack();
        frame.setVisible(true);

    } catch (RekognitionException e) {
        e.printStackTrace();
        System.exit(1);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

 public static byte[] getObjectBytes (S3Client s3, String bucketName, String keyName) {

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

         ResponseBytes<GetObjectResponse> objectBytes = s3.getObjectAsBytes(objectRequest);
         return objectBytes.asByteArray();

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

 public PPEBoundingBoxFrame(DetectProtectiveEquipmentResponse ppeResult, BufferedImage bufImage, float requiredConfidence) {
     super();
     scale = 1; // increase to shrink image size.
     result = ppeResult;
     image = bufImage;
     confidence=requiredConfidence;
 }

 // Draws the bounding box around the detected masks.
 public void paintComponent(Graphics g) {
     float left = 0;
     float top = 0;
     int height = image.getHeight(this);
     int width = image.getWidth(this);
     int offset=20;

     Graphics2D g2d = (Graphics2D) g; // Create a Java2D version of g.

     // Draw the image.
     g2d.drawImage(image, 0, 0, width / scale, height / scale, this);
     g2d.setColor(new Color(0, 212, 0));

     // Iterate through detected persons and display bounding boxes.
     List<ProtectiveEquipmentPerson> persons = result.persons();
     for (ProtectiveEquipmentPerson person: persons) {

         List<ProtectiveEquipmentBodyPart> bodyParts=person.bodyParts();
         if (!bodyParts.isEmpty()){
             for (ProtectiveEquipmentBodyPart bodyPart: bodyParts) {
                 List<EquipmentDetection> equipmentDetections=bodyPart.equipmentDetections();
                 for (EquipmentDetection item: equipmentDetections) {

                     String myType = item.type().toString();
                     if (myType.compareTo("FACE_COVER") ==0) {

                         // Draw green bounding box depending on mask coverage.
                         BoundingBox box =item.boundingBox();
                         left = width * box.left();
                         top = height * box.top();
                         Color maskColor=new Color( 0, 212, 0);

                         if (item.coversBodyPart().equals(false)) {
                             // red bounding box.
                             maskColor=new Color( 255, 0, 0);
                         }
                         g2d.setColor(maskColor);
                         g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
                                 Math.round((width * box.width()) / scale), Math.round((height * box.height())) / scale);

                         // Check confidence is > supplied confidence.
                         if (item.coversBodyPart().confidence() < confidence) {
                             // Draw a yellow bounding box inside face mask bounding box.
                             maskColor=new Color( 255, 255, 0);
                             g2d.setColor(maskColor);
                             g2d.drawRect(Math.round((left + offset) / scale),
                                     Math.round((top + offset) / scale),
                                     Math.round((width * box.width())- (offset * 2 ))/ scale,
                                     Math.round((height * box.height()) -( offset* 2)) / scale);
                         }
                     }
                 }
             }
         }
    }
 }
 // snippet-end:[rekognition.java2.display_mask.main]
}

Python

Nella funzione main, modificate quanto segue:

Il valore di photo del percorso e il nome di un file di immagine locale (PNG o JPEG).
Il valore del livello confidence di confidenza desiderato (50-100).
Sostituisci il valore di profile_name nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.


#Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
#PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)

import boto3
import io
from PIL import Image, ImageDraw, ExifTags, ImageColor

def detect_ppe(photo, confidence):

    fill_green='#00d400'
    fill_red='#ff0000'
    fill_yellow='#ffff00'
    line_width=3

    #open image and get image data from stream.
    image = Image.open(open(photo,'rb'))
    stream = io.BytesIO()
    image.save(stream, format=image.format)    
    image_binary = stream.getvalue()
    imgWidth, imgHeight = image.size  
    draw = ImageDraw.Draw(image)  

    client=boto3.client('rekognition')

    response = client.detect_protective_equipment(Image={'Bytes': image_binary})

    for person in response['Persons']:
        
        found_mask=False

        for body_part in person['BodyParts']:
            ppe_items = body_part['EquipmentDetections']
                 
            for ppe_item in ppe_items:
                #found a mask 
                if ppe_item['Type'] == 'FACE_COVER':
                    fill_color=fill_green
                    found_mask=True
                    # check if mask covers face
                    if ppe_item['CoversBodyPart']['Value'] == False:
                        fill_color=fill='#ff0000'
                    # draw bounding box around mask
                    box = ppe_item['BoundingBox']
                    left = imgWidth * box['Left']
                    top = imgHeight * box['Top']
                    width = imgWidth * box['Width']
                    height = imgHeight * box['Height']
                    points = (
                            (left,top),
                            (left + width, top),
                            (left + width, top + height),
                            (left , top + height),
                            (left, top)
                        )
                    draw.line(points, fill=fill_color, width=line_width)

                     # Check if confidence is lower than supplied value       
                    if ppe_item['CoversBodyPart']['Confidence'] < confidence:
                        #draw warning yellow bounding box within face mask bounding box
                        offset=line_width+ line_width 
                        points = (
                                    (left+offset,top + offset),
                                    (left + width-offset, top+offset),
                                    ((left) + (width-offset), (top-offset) + (height)),
                                    (left+ offset , (top) + (height -offset)),
                                    (left + offset, top + offset)
                                )
                        draw.line(points, fill=fill_yellow, width=line_width)
                
        if found_mask==False:
            # no face mask found so draw red bounding box around body
            box = person['BoundingBox']
            left = imgWidth * box['Left']
            top = imgHeight * box['Top']
            width = imgWidth * box['Width']
            height = imgHeight * box['Height']
            points = (
                (left,top),
                (left + width, top),
                (left + width, top + height),
                (left , top + height),
                (left, top)
                )
            draw.line(points, fill=fill_red, width=line_width)

    image.show()

def main():
    photo='photo'
    confidence=80
    detect_ppe(photo, confidence)

if __name__ == "__main__":
    main()

CLI

Nel seguente esempio di CLI, modifica il valore degli argomenti elencati di seguito:

Il valore di photo del percorso e il nome di un file di immagine locale (PNG o JPEG).
Il valore del livello confidence di confidenza desiderato (50-100).
Sostituisci il valore di profile_name nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.



                                aws rekognition detect-protective-equipment  --image "{"S3Object":{"Bucket":"amzn-s3-demo-bucket","Name":"image-name"}}" --profile profile-name \ 
                                --summarization-attributes "{"MinConfidence":MinConfidenceNumber,"RequiredEquipmentTypes":["FACE_COVER"]}"

Se accedi alla CLI da un dispositivo Windows, usa le virgolette doppie anziché le virgolette singole ed evita le virgolette doppie interne tramite barra rovesciata (ovvero, \) per risolvere eventuali errori del parser che potresti riscontrare. Per un esempio, consulta quanto segue:



                                aws rekognition detect-protective-equipment  --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"amzn-s3-demo-bucket\",\"Name\":\"image-name\"}}" \ 
                                --profile profile-name --summarization-attributes "{\"MinConfidence\":MinConfidenceNumber,\"RequiredEquipmentTypes\":[\"FACE_COVER\"]}"

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Convenzioni dei documenti

Rilevamento dei DPI in un immagini

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