工場の図面をAIに読ませたい

npm install tiff.js

// frontend/src/utils/imageConverter.ts

export async function convertTiffToDataUrl(file: File): Promise<string> {
  // ファイルをArrayBufferとして読み込む
  const buffer = await file.arrayBuffer();

  // tiff.jsでデコード
  const tiff = new window.Tiff({ buffer: new Uint8Array(buffer) });

  // 最初のページをCanvasに描画
  const canvas = tiff.toCanvas();

  // Data URLに変換（PNG形式）
  return canvas.toDataURL('image/png', 1.0);
}

// frontend/src/components/ImageUpload.tsx

const handleFileChange = async (file: File) => {
  let previewUrl: string;

  if (file.type === 'image/tiff') {
    // TIFFはブラウザで変換してプレビュー
    previewUrl = await convertTiffToDataUrl(file);
  } else {
    // その他の形式はそのまま
    previewUrl = URL.createObjectURL(file);
  }

  setPreview(previewUrl);
};

Lambda Layer（道具箱）
├── Pillow（画像処理）
└── PyMuPDF（PDF処理）

↓ 共有

Lambda関数A（画像アップロード）
Lambda関数B（画像分析）
Lambda関数C（レポート生成）

# backend/services/image_converter.py

from PIL import Image
import io
import base64

# 最大解像度（Bedrockの推奨値）
MAX_DIMENSION = 8192

def convert_to_png(image_bytes: bytes, content_type: str) -> list[str]:
    """
    各種画像形式をPNG（base64）に変換

    Args:
        image_bytes: 画像のバイナリデータ
        content_type: MIMEタイプ

    Returns:
        base64エンコードされたPNG画像のリスト
    """
    results = []

    if content_type == 'application/pdf':
        # PDFは専用処理
        results = convert_pdf_pages(image_bytes)
    else:
        # TIFF、BMP、その他
        img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))

        # マルチページTIFFの処理
        for page_num in range(getattr(img, 'n_frames', 1)):
            if hasattr(img, 'seek'):
                img.seek(page_num)

            # RGBに変換（透過チャンネル対応）
            if img.mode in ('RGBA', 'P'):
                img = img.convert('RGB')

            # リサイズ（必要な場合）
            img = resize_if_needed(img)

            # PNG形式でbase64エンコード
            buffer = io.BytesIO()
            img.save(buffer, format='PNG', optimize=True)
            base64_data = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()

            results.append(base64_data)

    return results


def resize_if_needed(img: Image.Image) -> Image.Image:
    """
    大きすぎる画像をリサイズ
    """
    width, height = img.size

    if width <= MAX_DIMENSION and height <= MAX_DIMENSION:
        return img

    # アスペクト比を維持してリサイズ
    ratio = min(MAX_DIMENSION / width, MAX_DIMENSION / height)
    new_size = (int(width * ratio), int(height * ratio))

    return img.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)

def safe_convert(image_bytes: bytes, content_type: str) -> list[str]:
    """
    エラーに強い変換処理
    """
    try:
        return convert_to_png(image_bytes, content_type)
    except Exception as e:
        logger.warning(f"画像変換に失敗: {e}")
        # 空のリストを返して処理を継続
        # （画像なしでもテキストで回答可能）
        return []

def compress_for_bedrock(img: Image.Image, max_size_mb: float = 4.5) -> str:
    """
    Bedrockの制限に合わせて圧縮

    Args:
        img: PIL Image
        max_size_mb: 最大サイズ（MB）

    Returns:
        base64エンコードされた画像
    """
    max_size_bytes = int(max_size_mb * 1024 * 1024)

    # まずPNGで試す（高品質）
    buffer = io.BytesIO()
    img.save(buffer, format='PNG', optimize=True)

    if buffer.tell() <= max_size_bytes:
        return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()

    # PNGでダメならJPEGで圧縮
    quality = 95
    while quality >= 50:
        buffer = io.BytesIO()
        img.save(buffer, format='JPEG', quality=quality)

        if buffer.tell() <= max_size_bytes:
            return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()

        quality -= 5

    # それでもダメならリサイズ
    ratio = 0.9
    while ratio >= 0.3:
        new_size = (int(img.width * ratio), int(img.height * ratio))
        resized = img.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)

        buffer = io.BytesIO()
        resized.save(buffer, format='JPEG', quality=85)

        if buffer.tell() <= max_size_bytes:
            return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()

        ratio -= 0.1

    raise ValueError("画像を制限サイズ内に収められません")

# layers/download-pillow.py

import subprocess
import os

# Linux用のwheelをダウンロード
packages = [
    'Pillow',
    'PyMuPDF',  # PDF処理用
]

for package in packages:
    subprocess.run([
        'pip', 'download',
        '--platform', 'manylinux2014_x86_64',
        '--python-version', '312',
        '--only-binary', ':all:',
        '-d', './wheels',
        package
    ])

// infrastructure/lib/image-analysis-stack.ts

const pillowLayer = new lambda.LayerVersion(this, 'PillowLayer', {
  code: lambda.Code.fromAsset('layers/pillow'),
  compatibleRuntimes: [lambda.Runtime.PYTHON_3_12],
  description: 'Pillow and PyMuPDF for image processing',
});

const imageHandler = new lambda.Function(this, 'ImageHandler', {
  runtime: lambda.Runtime.PYTHON_3_12,
  handler: 'handler.main',
  code: lambda.Code.fromAsset('backend'),
  layers: [pillowLayer],  // Layerを追加
  memorySize: 1024,  // 画像処理にはメモリが必要
  timeout: cdk.Duration.seconds(30),
});