Azure Blob Storage

Azure Blob Storage から Roboflow に画像をアップロードします

Azure Blob Storage における画像データの保存と Roboflow へのアップロードを扱う場合、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、または画像をローカルに手動でダウンロード（Azure CLI 経由）して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、データ処理や管理に関する特定のニーズによります。

サイン付き 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という余分なステップや時間の消費を避けたい場合に特に有利です。署名付き URL を使用すれば、画像データをローカルに保存することなく、Azure Blob Storage から直接 Roboflow API にアップロードできます。これにより処理が速くなり、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状況もあります。例えば、Roboflow にアップロードする前に画像を前処理したり手動で確認したりする必要がある場合、ローカルコピーを持っていることが有益です。

どの方法を選ぶかは、転送速度、前処理の必要性、画像の手動検査など、特定のユースケース要件によって決まります。

Azure 接続文字列

Storage Account を作成した後、Azure ポータルの「Security + networking」の「Access keys」セクションでアクセスキーまたは接続文字列を確認できます。これらの資格情報はアプリケーションの認証に使用されます。

オプション 1: サイン付き URL 経由でのアップロード:

Azure SDK for Python を使って、Azure Blob Storage の画像に対する署名付き URL を生成できます。

def get_blob_sas_url(blob_service_client, container_name: str, blob_name: str) -> str:
    """Azure Blob の SAS URL を生成する。"""
    from azure.storage.blob import generate_blob_sas, BlobSasPermissions
    from datetime import datetime, timedelta

    sas_token = generate_blob_sas(
        blob_service_client.account_name,
        container_name,
        blob_name,
        account_key=blob_service_client.credential.account_key,
        permission=BlobSasPermissions(read=True),
        expiry=datetime.utcnow() + timedelta(hours=1)
    )
    
    blob_url = f"https://{blob_service_client.account_name}.blob.core.windows.net/{container_name}/{blob_name}?{sas_token}"
    return blob_url

上のコードスニペットでは、blob service client、コンテナ名、blob 名が必要です。画像の署名付き URL が生成されて返されます。

これを基に、Azure Blob Storage の利用可能なオブジェクトをすべて取得し、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生成できます。このソリューションの概要は以下の通りです。

from azure.storage.blob import BlobServiceClient
import requests
import urllib.parse

# ************* これらの変数を設定してください *************
AZURE_CONNECTION_STRING = "YOUR_AZURE_CONNECTION_STRING"
AZURE_CONTAINER_NAME = "YOUR_AZURE_CONTAINER_NAME"
ROBOFLOW_API_KEY = "YOUR_ROBOFLOW_API_KEY"
ROBOFLOW_PROJECT_NAME = "YOUR_ROBOFLOW_PROJECT_NAME"
# ***********************************************

def get_blob_sas_url(blob_service_client, container_name: str, blob_name: str) -> str:
    """Azure Blob の SAS URL を生成する。"""
    from azure.storage.blob import generate_blob_sas, BlobSasPermissions
    from datetime import datetime, timedelta

    sas_token = generate_blob_sas(
        blob_service_client.account_name,
        container_name,
        blob_name,
        account_key=blob_service_client.credential.account_key,
        permission=BlobSasPermissions(read=True),
        expiry=datetime.utcnow() + timedelta(hours=1)
    )
    
    blob_url = f"https://{blob_service_client.account_name}.blob.core.windows.net/{container_name}/{blob_name}?{sas_token}"
    return blob_url

def get_azure_blob_objects(container_name: str) -> list:
    """指定した Azure Blob コンテナ内の blob 名の一覧を取得する。"""
    blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(AZURE_CONNECTION_STRING)
    container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
    
    blobs = []
    blob_list = container_client.list_blobs()
    for blob in blob_list:
        blobs.append(blob.name)
    return blobs

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"Successfully uploaded {img_name} to {project_name}")
        return True
    else:
        print(f"Failed to upload {img_name}. Error: {response.content.decode('utf-8')}")
        return False

if __name__ == "__main__":
    # 利用可能なブロブの一覧を取得
    available_blobs = get_azure_blob_objects(AZURE_CONTAINER_NAME)
    
    # 任意: ここでブロブをフィルタリングできます
    # 例: available_blobs = [blob for blob in available_blobs if "some_condition"]
    
    # Azure Blob Service Client を初期化
    blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(AZURE_CONNECTION_STRING)
    
    # ブロブを Roboflow にアップロード
    for blob in available_blobs:
        blob_url = get_blob_sas_url(blob_service_client, AZURE_CONTAINER_NAME, blob)
        upload_to_roboflow(ROBOFLOW_API_KEY, ROBOFLOW_PROJECT_NAME, blob_url)

オプション 2: Azure からローカルにデータをダウンロードする

まず、 azcopy コマンドラインユーティリティをインストールします。このユーティリティを使うと Azure Storage からファイルやフォルダをダウンロードできます。次に、Shared Access Signature を使って Azure アカウントで認証します。 Shared Access Signature トークンについての詳細は、 SAS トークンの取得方法 azcopy のドキュメントで確認できます。

設定が完了したら、ファイルやフォルダをダウンロードするために次のコマンドを実行します。 azcopy azcopy copy "C:\local\path" <sas-token> --recursive=true

C:\local\path

置き換えてください はダウンロードしたいフォルダまたはファイルのパスです。値 と置き換えてください <sas-token> は認証用の SAS トークンに置き換えてください。ファイルやフォルダを再帰的にダウンロードしたい場合は、上記のように --recursive=true 引数を指定します。そうでなければ、この引数を削除してください。 --recursive=true 引数のように指定します。

Roboflow にデータをアップロード

データをダウンロードしたら、以下を使用して Roboflow にアップロードできます、 Upload Web Interface または Roboflow CLI.

で投稿することもできます。

Roboflow プロジェクト ID を取得する

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Last updated 6 months ago

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