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[Docker] MongoDBとFaissを使って類似画像を検索する
[Docker] MongoDBとFaissを使って類似画像を検索する
はじめに
プロジェクトごとにMongoDBを使い分けられる環境をDockerで作成してあります。
この記事では、Docker上に構築されたデータベースから、Faissを使って類似画像を検索していこうと思います。
新しいコンテナを作成する
docker run --name new-mongodb-3 -p 27019:27017 -d mongo:latest
コンテナの確認
docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
bc80d5f77ba2 mongo:latest "docker-entrypoint.s…" 17 seconds ago Up 16 seconds 0.0.0.0:27019->27017/tcp, :::27019->27017/tcp new-mongodb-3
追加解説：ポートマッピング
-pオプションで指定する値27019:27017は、「ホストマシンの27019ポートをコンテナ内部の27017ポートにマッピングする」という意味です。
-
27019: ホストマシン（あなたのPCやサーバー）のポート -
27017: コンテナ内部でMongoDBが動作するポート
0.0.0.0:27019->27017/tcp, :::27019->27017/tcpとは？
-
0.0.0.0:27019->27017/tcp: IPv4アドレスでのアクセスを意味します。外部からはホストマシンの27019ポートにアクセスすると、コンテナ内の27017ポートに転送されます。 -
:::27019->27017/tcp: IPv6アドレスでのアクセスを意味します。基本的にはIPv4と同様の動作をします。
MongoDBに接続するPythonコード
MongoDBに接続する際には、上記のポートマッピング設定に基づいてPythonコードを書きます。
from pymongo import MongoClient
# MongoDBが動いているDockerコンテナに接続
client = MongoClient('localhost', 27019)
# 既存のデータベース名をリストで取得
database_names = client.list_database_names()
# データベース名を出力
print("Existing databases:")
for db_name in database_names:
print(db_name)
このコードでは、MongoClient('localhost', 27019)として、ホストマシンの27019ポートに接続しています。この27019ポートは、Dockerコンテナ内の27017ポートにマッピングされているため、実際にはコンテナ内のMongoDBに接続することになります。
出力結果
Existing databases:
admin
config
local
これらはMongoDBにデフォルトで存在するシステムデータベースです。
-
admin: 管理用のデータベースで、ユーザー認証やロールの情報が格納 -
config: シャーディング（データの分散配置）に関する設定情報が格納 -
local: 各MongoDBインスタンス固有のデータが格納
この状態であれば、ユーザーが作成したデータベースは存在していません。
新しいデータベースを作成する場合は、Pythonのpymongoライブラリを使って簡単に作成できます。
データベースを設計する
コレクションの設計
今回のプロジェクトでは、npKnown.npzから取得したファイル名と512次元ベクトルデータを格納するコレクションを作成します。このコレクションをknown_vectorsと名付けます。
フィールドの設計
known_vectorsコレクションには以下のフィールドを持たせます。
-
file_name: ファイル名を格納するフィールド（String型） -
vector: 512次元ベクトルデータを格納するフィールド（Array型）
Pythonでコレクションを作成するテンプレート
Pythonのpymongoライブラリを使って、新しいコレクションとフィールドを作成します。
大まかな流れは以下のコードの通りです。（このコードは実行しません）
from pymongo import MongoClient
# MongoDBに接続
client = MongoClient('localhost', 27019)
# 新しいデータベースとコレクションを作成（データベース名：my_database, コレクション名：known_vectors）
db = client['my_database']
collection = db['known_vectors']
# サンプルデータを挿入（実際にはnpKnown.npzからデータを読み込む）
sample_data = {
"file_name": "sample_file",
"vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.512] # 512次元ベクトル
}
collection.insert_one(sample_data)
# 挿入したデータを確認
for doc in collection.find({}):
print(doc)
このようにして、MongoDBに新しいデータベースとコレクションを作成し、データを格納できます。
MongoDBにデータを格納する
格納されたデータの確認
from pymongo import MongoClient
# MongoDBに接続
client = MongoClient('localhost', 27019)
# データベースとコレクションを選択
db = client['face_recognition_db']
collection = db['known_faces']
# コレクションを消去
# collection.drop()
# コレクション内のドキュメント数をカウント
count = collection.count_documents({})
print(f"Number of documents in 'known_faces' collection: {count}")
# コレクションから2件のドキュメントを取得して表示
for doc in collection.find().limit(2):
print(doc)
出力結果
Number of documents in 'known_faces' collection: 59422
{'_id': ObjectId('6517a1c2eb9f7c5d01bf3688'), 'file_name': '風間杜夫_0uGH.jpg.png_default.png_0.png_0_align_resize.png', 'vector': [[-2.002249002456665, 1.1896134614944458, -2.685077667236328, -0.35192739963531494, -4.17877721786499, 2.763749599456787, 0.7297924160957336, -1.7906469106674194, 0.9215985536575317, -0.9142802953720093, -1.0857841968536377,
（中略）
0.6890649795532227, -2.702629327774048, 1.0395612716674805, -1.9293512105941772, 1.8116620779037476, -0.49356165528297424, -2.5102062225341797, -2.5021908283233643, 1.2771133184432983, 0.052276045083999634, 2.0962891578674316, 1.2408920526504517, -0.6889671683311462]]}
{'_id': ObjectId('6517a1c2eb9f7c5d01bf3689'), 'file_name': '風間杜夫_BNcF.jpg.png_default.png_0.png_0_align_resize.png', 'vector': [[-2.548264980316162, 2.27040433883667, 0.3865867555141449, -0.43443238735198975, -0.9933996796607971, 1.4334064722061157, -0.7523462772369385, 1.9946444034576416, 1.1201945543289185, 1.3821269273757935, 1.2295866012573242,
（中略）
0.8671872615814209, 0.6558080911636353, -0.8653426766395569, 1.4265012741088867, 3.138498306274414, 0.05671160668134689, -0.868281364440918, -1.763211965560913, -1.2924718856811523, 0.6372048854827881, -1.6095494031906128, 0.24598270654678345, 0.018475055694580078, 0.3127145767211914]]}
約6万件のデータがMongoDBに格納されました。
faissを使って検索する
検索対象顔画像
生成AIで作成された顔画像を検索対象とします。
実装
出力結果
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処理時間: 0分 6.07秒
まとめ
わずか6秒で、約6万件のデータから類似画像を検索できました。
検索結果は、最大の類似度が0.4709だったこともあり、やはりリアルの人物にはそっくりな方はおられませんでした。
しかし、どこかで見たお顔なんですよね。誰だろう。
今回の記事では、Docker上に構築されたデータベースから、Faissを使って類似画像を検索する方法を紹介しました。
以上です。
ありがとうございました。
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