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AWS S3バケット

AWS S3バケットからRoboflowに画像をアップロード

AWS S3での画像データの保存とRoboflowへのアップロードを扱う際、一般的に2つの選択肢があります：署名付きURLを使用する方法、またはAWS CLIを使って画像をローカルにダウンロードし、ローカルからアップロードする方法です。どちらの方法を選ぶかは、データ処理や管理の具体的なニーズによります。

  • 署名付きURL：この方法は、画像をローカルマシンにダウンロードする手間や時間を避けたい場合に特に有利です。署名付きURLを使えば、S3からRoboflow APIへ直接画像データをアップロードでき、ローカルに保存する必要がありません。これにより、処理が高速化され、ローカルシステムへの負荷も減ります。

  • CLIローカル：画像をまずローカル環境にダウンロードしたい場合もあります。たとえば、アップロード前に画像を前処理したり手動で確認したい場合は、ローカルコピーがあると便利です。

どちらの方法を選ぶかは、データ転送速度、前処理の必要性、画像の手動検査など、具体的なユースケースの要件によって決まります。

AWS CLIのセットアップ

スクリプトを使用する前に、必要な認証情報でAWS CLIを設定してください。これにより、目的のS3バケットへアクセス・管理が可能になります。

AWS CLIの設定

  1. AWS CLIをインストールしたら、ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。

  2. 次のコマンドを実行します：

    aws configure

  3. AWS認証情報の入力を求められます：

    AWS Access Key ID [None]: YOUR_ACCESS_KEY
AWS Secret Access Key [None]: YOUR_SECRET_ACCESS_KEY
Default region name [None]: YOUR_PREFERRED_REGION (例: us-west-1)
Default output format [None]: json

オプション1：署名付きURL経由でアップロード：

Pythonのboto3を使って、S3バケット内の画像に対して署名付きURLを生成できます。

def generate_presigned_url(bucket_name: str, object_name: str, region: str = 'us-east-2') -> str:
    """S3オブジェクトの署名付きURLを生成します。"""
    s3 = boto3.client('s3', region_name=region, config=Config(signature_version='s3v4'))
    url = s3.generate_presigned_url('get_object',
                                    Params={'Bucket': bucket_name, 'Key': object_name},
                                    ExpiresIn=3600)
    return url

上記のコードスニペットでは、S3バケット名、S3バケット内の画像のオブジェクト名、AWSリージョンが必要です。画像の署名付きURLが生成され、返されます。

これを基に、S3バケット内の利用可能な全オブジェクトを取得し、それらをAPI経由でRoboflowにアップロードする完全なソリューションを作成できます。このソリューションの概要は以下の通りです：

import boto3
import requests
import urllib.parse
from botocore.config import Config

# ************* これらの変数を設定してください *************
S3_BUCKET_NAME = "YOUR_S3_BUCKET_NAME"
ROBOFLOW_API_KEY = "YOUR_ROBOFLOW_API_KEY"
ROBOFLOW_PROJECT_NAME = "YOUR_ROBOFLOW_PROJECT_NAME"
# ***********************************************

def generate_presigned_url(bucket_name: str, object_name: str, region: str = 'us-east-2') -> str:
    """S3オブジェクトの署名付きURLを生成します。"""
    s3 = boto3.client('s3', region_name=region, config=Config(signature_version='s3v4'))
    url = s3.generate_presigned_url('get_object',
                                    Params={'Bucket': bucket_name, 'Key': object_name},
                                    ExpiresIn=3600)
    return url

def get_s3_objects(bucket_name: str) -> list:
    """指定したS3バケット内のオブジェクトキー一覧を取得します。"""
    s3 = boto3.client('s3')
    objects = []
    response = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name)
    for obj in response['Contents']:
        objects.append(obj['Key'])
    return objects

def upload_to_roboflow(api_key: str, project_name: str, presigned_url: str, img_name='', split="train"):
    """画像をRoboflowにアップロードします。"""
    API_URL = "https://api.roboflow.com"
    if img_name == '':
        img_name = presigned_url.split("/")[-1]

    upload_url = "".join([
        API_URL + "/dataset/" + project_name + "/upload",
        "?api_key=" + api_key,
        "&name=" + img_name,
        "&split=" + split,
        "&image=" + urllib.parse.quote_plus(presigned_url),
    ])
    response = requests.post(upload_url)

    # レスポンスコードを確認
    if response.status_code == 200:
        print(f"{img_name} を {project_name} に正常にアップロードしました")
        return True
    else:
        print(f"{img_name} のアップロードに失敗しました。エラー: {response.content.decode('utf-8')}")
        return False

if __name__ == "__main__":
    # 利用可能な画像のリストを取得
    available_images = get_s3_objects(S3_BUCKET_NAME)
    
    # オプション：ここで画像をフィルタリング
    # 例：available_images = [img for img in available_images if "some_condition"]
    
    # 画像をRoboflowにアップロード
    for image in available_images:
        presigned_url = generate_presigned_url(S3_BUCKET_NAME, image)
        upload_to_roboflow(ROBOFLOW_API_KEY, ROBOFLOW_PROJECT_NAME, presigned_url)

オプション2：AWSからデータをローカルにダウンロード

AWSからデータをアップロードするには、まず awscli コマンドラインツールをインストールします。このツールを使うと、コマンドラインからAWSアカウントとやり取りできます。コマンドラインツールをインストールしたら、次のコマンドを実行します：

aws s3 sync s3://mybucket/folder_path .

置き換え mybucket バケット名と folder_path にはエクスポートしたいフォルダやファイル名を指定します。このコマンドはAWSから現在の作業ディレクトリにアセットをダウンロードします（.).

Roboflowにデータをアップロード

データをダウンロードしたので、次のいずれかの方法でRoboflowにアップロードできます： アップロードWebインターフェース または Roboflow CLI.

もご覧ください

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