Criação de um arquivo de manifesto a partir de um CSV arquivo

Para criar um arquivo de manifesto a partir de um CSV arquivo

1. Crie um CSV arquivo com os seguintes campos em cada linha (uma linha por imagem). Não adicione uma linha de cabeçalho ao CSV arquivo.

   Campo 1	Campo 2	Campo n
   O nome da imagem ou o caminho do Amazon S3 para a imagem. Por exemplo, s3://my-bucket/flowers/train/camellia1.jpg. Não é possível ter uma mistura de imagens com o caminho do Amazon S3 e imagens sem ele.	O primeiro rótulo de nível de imagem para a imagem.	Um ou mais rótulos adicionais em nível de imagem separados por vírgulas. Adicione somente se quiser criar um arquivo de manifesto que seja compatível com a classificação de imagens com vários rótulos.

   Por exemplo, camellia1.jpg,camellia,with_leaves ou s3://my-bucket/flowers/train/camellia1.jpg,camellia,with_leaves

2. Salve o arquivo CSV.

3. Execute o seguinte script em Python. Forneça os seguintes argumentos:

   • csv_file— O CSV arquivo que você criou na etapa 1.

   • manifest_file: o nome do arquivo de manifesto que você deseja criar.

   • (Opcional) --s3_path s3://path_to_folder/: o caminho do Amazon S3 a ser adicionado aos nomes dos arquivos de imagem (campo 1). Use --s3_path se as imagens no campo 1 ainda não contiverem um caminho do S3.

   # Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   # SPDX-License-Identifier:  Apache-2.0
   
   from datetime import datetime, timezone
   import argparse
   import logging
   import csv
   import os
   import json
   
   """
   Purpose
   Amazon Rekognition Custom Labels model example used in the service documentation.
   Shows how to create an image-level (classification) manifest file from a CSV file.
   You can specify multiple image level labels per image.
   CSV file format is
   image,label,label,..
   If necessary, use the bucket argument to specify the S3 bucket folder for the images.
   https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/md-gt-cl-transform.html
   """
   
   logger = logging.getLogger(__name__)
   
   
   def check_duplicates(csv_file, deduplicated_file, duplicates_file):
       """
       Checks for duplicate images in a CSV file. If duplicate images
       are found, deduplicated_file is the deduplicated CSV file - only the first
       occurence of a duplicate is recorded. Other duplicates are recorded in duplicates_file.
       :param csv_file: The source CSV file.
       :param deduplicated_file: The deduplicated CSV file to create. If no duplicates are found
       this file is removed.
       :param duplicates_file: The duplicate images CSV file to create. If no duplicates are found
       this file is removed.
       :return: True if duplicates are found, otherwise false.
       """
   
       logger.info("Deduplicating %s", csv_file)
   
       duplicates_found = False
   
       # Find duplicates.
       with open(csv_file, 'r', newline='', encoding="UTF-8") as f,\
               open(deduplicated_file, 'w', encoding="UTF-8") as dedup,\
               open(duplicates_file, 'w', encoding="UTF-8") as duplicates:
   
           reader = csv.reader(f, delimiter=',')
           dedup_writer = csv.writer(dedup)
           duplicates_writer = csv.writer(duplicates)
   
           entries = set()
           for row in reader:
               # Skip empty lines.
               if not ''.join(row).strip():
                   continue
   
               key = row[0]
               if key not in entries:
                   dedup_writer.writerow(row)
                   entries.add(key)
               else:
                   duplicates_writer.writerow(row)
                   duplicates_found = True
   
       if duplicates_found:
           logger.info("Duplicates found check %s", duplicates_file)
   
       else:
           os.remove(duplicates_file)
           os.remove(deduplicated_file)
   
       return duplicates_found
   
   
   def create_manifest_file(csv_file, manifest_file, s3_path):
       """
       Reads a CSV file and creates a Custom Labels classification manifest file.
       :param csv_file: The source CSV file.
       :param manifest_file: The name of the manifest file to create.
       :param s3_path: The S3 path to the folder that contains the images.
       """
       logger.info("Processing CSV file %s", csv_file)
   
       image_count = 0
       label_count = 0
   
       with open(csv_file, newline='', encoding="UTF-8") as csvfile,\
               open(manifest_file, "w", encoding="UTF-8") as output_file:
   
           image_classifications = csv.reader(
               csvfile, delimiter=',', quotechar='|')
   
           # Process each row (image) in CSV file.
           for row in image_classifications:
               source_ref = str(s3_path)+row[0]
   
               image_count += 1
   
               # Create JSON for image source ref.
               json_line = {}
               json_line['source-ref'] = source_ref
   
               # Process each image level label.
               for index in range(1, len(row)):
                   image_level_label = row[index]
   
                   # Skip empty columns.
                   if image_level_label == '':
                       continue
                   label_count += 1
   
                  # Create the JSON line metadata.
                   json_line[image_level_label] = 1
                   metadata = {}
                   metadata['confidence'] = 1
                   metadata['job-name'] = 'labeling-job/' + image_level_label
                   metadata['class-name'] = image_level_label
                   metadata['human-annotated'] = "yes"
                   metadata['creation-date'] = \
                       datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
                   metadata['type'] = "groundtruth/image-classification"
   
                   json_line[f'{image_level_label}-metadata'] = metadata
   
                   # Write the image JSON Line.
               output_file.write(json.dumps(json_line))
               output_file.write('\n')
   
       output_file.close()
       logger.info("Finished creating manifest file %s\nImages: %s\nLabels: %s",
                   manifest_file, image_count, label_count)
   
       return image_count, label_count
   
   
   def add_arguments(parser):
       """
       Adds command line arguments to the parser.
       :param parser: The command line parser.
       """
   
       parser.add_argument(
           "csv_file", help="The CSV file that you want to process."
       )
   
       parser.add_argument(
           "--s3_path", help="The S3 bucket and folder path for the images."
           " If not supplied, column 1 is assumed to include the S3 path.", required=False
       )
   
   
   def main():
   
       logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                           format="%(levelname)s: %(message)s")
   
       try:
   
           # Get command line arguments
           parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS)
           add_arguments(parser)
           args = parser.parse_args()
   
           s3_path = args.s3_path
           if s3_path is None:
               s3_path = ''
   
           # Create file names.
           csv_file = args.csv_file
           file_name = os.path.splitext(csv_file)[0]
           manifest_file = f'{file_name}.manifest'
           duplicates_file = f'{file_name}-duplicates.csv'
           deduplicated_file = f'{file_name}-deduplicated.csv'
   
           # Create manifest file, if there are no duplicate images.
           if check_duplicates(csv_file, deduplicated_file, duplicates_file):
               print(f"Duplicates found. Use {duplicates_file} to view duplicates "
                     f"and then update {deduplicated_file}. ")
               print(f"{deduplicated_file} contains the first occurence of a duplicate. "
                     "Update as necessary with the correct label information.")
               print(f"Re-run the script with {deduplicated_file}")
           else:
               print("No duplicates found. Creating manifest file.")
   
               image_count, label_count = create_manifest_file(csv_file,
                                                               manifest_file,
                                                               s3_path)
   
               print(f"Finished creating manifest file: {manifest_file} \n"
                     f"Images: {image_count}\nLabels: {label_count}")
   
       except FileNotFoundError as err:
           logger.exception("File not found: %s", err)
           print(f"File not found: {err}. Check your input CSV file.")
   
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   
   
   

4. Se planeja usar um conjunto de dados de teste, repita as etapas de 1 a 3 para criar um arquivo de manifesto para seu conjunto de dados de teste.

5. Se necessário, copie as imagens para o caminho do bucket do Amazon S3 que você especificou na coluna 1 do CSV arquivo (ou especificado na linha de --s3_path comando). É possível usar o seguinte comando AWS do S3.

   aws s3 cp --recursive your-local-folder s3://your-target-S3-location

6. Faça upload dos arquivos de manifesto para o bucket do Amazon S3 que você deseja usar para armazenar o arquivo de manifesto.

   nota

   Certifique-se de que o Amazon Rekognition Custom Labels tenha acesso ao bucket do Amazon S3 referenciado no campo das linhas do arquivo de manifesto. source-ref JSON Para obter mais informações, consulte Como acessar os buckets externos do Amazon S3. Se seu trabalho do Ground Truth armazena imagens no bucket do console do Amazon Rekognition Custom Labels, você não precisa adicionar permissões.

7. Siga as instruções em Criação de um conjunto de dados com um arquivo de manifesto SageMaker do Ground Truth (Console) para criar um conjunto de dados com o arquivo de manifesto carregado. Para a etapa 8, na localização do arquivo.manifest, insira o Amazon URL S3 para a localização do arquivo manifesto. Se você estiver usando o AWS SDK, façaCriação de um conjunto de dados com um arquivo de manifesto SageMaker do Ground Truth () SDK.