Weitere AWS SDK-Beispiele sind im GitHub Repo [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) verfügbar.
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# Amazon Rekognition Rekognition-Beispiele mit AWS CLI
Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von Amazon Rekognition Aktionen ausführen und allgemeine Szenarien implementieren. AWS Command Line Interface
*Aktionen* sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Während Aktionen Ihnen zeigen, wie Sie einzelne Service-Funktionen aufrufen, können Sie Aktionen im Kontext der zugehörigen Szenarien anzeigen.
Jedes Beispiel enthält einen Link zum vollständigen Quellcode, wo Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kodex finden.
**Topics**
+ [Aktionen](#actions)
## Aktionen
### `compare-faces`
Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie. `compare-faces`
Weitere Informationen finden Sie unter [Vergleich von Gesichtern in Bildern](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces-comparefaces.html).
**AWS CLI**
**So vergleichen Sie Gesichter in zwei Bildern**
Der folgende `compare-faces`-Befehl vergleicht Gesichter in zwei Bildern, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert sind.
```
aws rekognition compare-faces \
--source-image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"source.jpg"}}' \
--target-image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"target.jpg"}}'
```
Ausgabe:
```
{
"UnmatchedFaces": [],
"FaceMatches": [
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.12368916720151901,
"Top": 0.16007372736930847,
"Left": 0.5901257991790771,
"Height": 0.25140416622161865
},
"Confidence": 100.0,
"Pose": {
"Yaw": -3.7351467609405518,
"Roll": -0.10309021919965744,
"Pitch": 0.8637830018997192
},
"Quality": {
"Sharpness": 95.51618957519531,
"Brightness": 65.29893493652344
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.26721030473709106,
"X": 0.6204193830490112,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.26831310987472534,
"X": 0.6776827573776245,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.3514654338359833,
"X": 0.6241428852081299,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.35258132219314575,
"X": 0.6713621020317078,
"Type": "mouthRight"
},
{
"Y": 0.3140771687030792,
"X": 0.6428444981575012,
"Type": "nose"
}
]
},
"Similarity": 100.0
}
],
"SourceImageFace": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.12368916720151901,
"Top": 0.16007372736930847,
"Left": 0.5901257991790771,
"Height": 0.25140416622161865
},
"Confidence": 100.0
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Vergleichen von Gesichtern in Bildern](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces-comparefaces.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CompareFaces](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/compare-faces.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `create-collection`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`create-collection`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/create-collection-procedure.html).
**AWS CLI**
**So erstellen Sie eine Sammlung**
Der folgende `create-collection`-Befehl erstellt eine Sammlung mit dem angegebenen Namen.
```
aws rekognition create-collection \
--collection-id "MyCollection"
```
Ausgabe:
```
{
"CollectionArn": "aws:rekognition:us-west-2:123456789012:collection/MyCollection",
"FaceModelVersion": "4.0",
"StatusCode": 200
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/create-collection-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateCollection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/create-collection.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `create-stream-processor`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`create-stream-processor`.
**AWS CLI**
**So erstellen Sie einen neuen Stream-Prozessor**
Im folgenden Beispiel für `create-stream-processor` wird ein neuer Stream-Prozessor mit der angegebenen Konfiguration erstellt.
```
aws rekognition create-stream-processor --name my-stream-processor\
--input '{"KinesisVideoStream":{"Arn":"arn:aws:kinesisvideo:us-west-2:123456789012:stream/macwebcam/1530559711205"}}'\
--stream-processor-output '{"KinesisDataStream":{"Arn":"arn:aws:kinesis:us-west-2:123456789012:stream/AmazonRekognitionRekStream"}}'\
--role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/AmazonRekognitionDetect\
--settings '{"FaceSearch":{"CollectionId":"MyCollection","FaceMatchThreshold":85.5}}'
```
Ausgabe:
```
{
"StreamProcessorArn": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:streamprocessor/my-stream-processor"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Arbeiten mit Streaming-Videos](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateStreamProcessor](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/create-stream-processor.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-collection`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-collection`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Löschen einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/delete-collection-procedure.html).
**AWS CLI**
**So löschen Sie eine Sammlung**
Der folgende `delete-collection`-Befehl löscht die angegebene Sammlung.
```
aws rekognition delete-collection \
--collection-id MyCollection
```
Ausgabe:
```
{
"StatusCode": 200
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Löschen einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/delete-collection-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch Amazon für Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteCollection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/delete-collection.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-faces`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-faces`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Löschen von Gesichtern aus einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/delete-faces-procedure.html).
**AWS CLI**
**So löschen Sie Gesichter aus einer Sammlung**
Der folgende `delete-faces`-Befehl löscht das angegebene Gesicht aus einer Sammlung.
```
aws rekognition delete-faces \
--collection-id MyCollection
--face-ids '["0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0"]'
```
Ausgabe:
```
{
"DeletedFaces": [
"0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0"
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Löschen von Gesichtern in einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/delete-faces-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteFaces](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/delete-faces.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-stream-processor`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-stream-processor`.
**AWS CLI**
**So löschen Sie einen Stream-Prozessor**
Der folgende `delete-stream-processor`-Befehl löscht den angegebenen Streamprozessor.
```
aws rekognition delete-stream-processor \
--name my-stream-processor
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Arbeiten mit Streaming-Videos](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteStreamProcessor](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/delete-stream-processor.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `describe-collection`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`describe-collection`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Beschreiben einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/describe-collection-procedure.html).
**AWS CLI**
**So beschreiben Sie eine Sammlung**
Im folgenden Beispiel für `describe-collection` werden die Details für die angegebene Sammlung angezeigt.
```
aws rekognition describe-collection \
--collection-id MyCollection
```
Ausgabe:
```
{
"FaceCount": 200,
"CreationTimestamp": 1569444828.274,
"CollectionARN": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:collection/MyCollection",
"FaceModelVersion": "4.0"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Beschreiben einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/describe-collection-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeCollection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/describe-collection.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `describe-stream-processor`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`describe-stream-processor`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie Informationen über einen Stream-Prozessor ab**
Der folgende `describe-stream-processor`-Befehl zeigt Details zum angegebenen Stream-Prozessor an.
```
aws rekognition describe-stream-processor \
--name my-stream-processor
```
Ausgabe:
```
{
"Status": "STOPPED",
"Name": "my-stream-processor",
"LastUpdateTimestamp": 1532449292.712,
"Settings": {
"FaceSearch": {
"FaceMatchThreshold": 80.0,
"CollectionId": "my-collection"
}
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/AmazonRekognitionDetectStream",
"StreamProcessorArn": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:streamprocessor/my-stream-processpr",
"Output": {
"KinesisDataStream": {
"Arn": "arn:aws:kinesis:us-west-2:123456789012:stream/AmazonRekognitionRekStream"
}
},
"Input": {
"KinesisVideoStream": {
"Arn": "arn:aws:kinesisvideo:us-west-2:123456789012:stream/macwebcam/123456789012"
}
},
"CreationTimestamp": 1532449292.712
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Arbeiten mit Streaming-Videos](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeStreamProcessor](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/describe-stream-processor.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `detect-faces`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`detect-faces`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Gesichtern in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces-detect-images.html).
**AWS CLI**
**So erkennen Sie Gesichter in einem Bild**
Der folgende `detect-faces`-Befehl erkennt Gesichter im angegebenen Bild, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.
```
aws rekognition detect-faces \
--image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"MyFriend.jpg"}}' \
--attributes "ALL"
```
Ausgabe:
```
{
"FaceDetails": [
{
"Confidence": 100.0,
"Eyeglasses": {
"Confidence": 98.91107940673828,
"Value": false
},
"Sunglasses": {
"Confidence": 99.7966537475586,
"Value": false
},
"Gender": {
"Confidence": 99.56611633300781,
"Value": "Male"
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.26721030473709106,
"X": 0.6204193830490112,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.26831310987472534,
"X": 0.6776827573776245,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.3514654338359833,
"X": 0.6241428852081299,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.35258132219314575,
"X": 0.6713621020317078,
"Type": "mouthRight"
},
{
"Y": 0.3140771687030792,
"X": 0.6428444981575012,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.24662546813488007,
"X": 0.6001564860343933,
"Type": "leftEyeBrowLeft"
},
{
"Y": 0.24326619505882263,
"X": 0.6303644776344299,
"Type": "leftEyeBrowRight"
},
{
"Y": 0.23818562924861908,
"X": 0.6146903038024902,
"Type": "leftEyeBrowUp"
},
{
"Y": 0.24373626708984375,
"X": 0.6640064716339111,
"Type": "rightEyeBrowLeft"
},
{
"Y": 0.24877218902111053,
"X": 0.7025929093360901,
"Type": "rightEyeBrowRight"
},
{
"Y": 0.23938551545143127,
"X": 0.6823262572288513,
"Type": "rightEyeBrowUp"
},
{
"Y": 0.265746533870697,
"X": 0.6112898588180542,
"Type": "leftEyeLeft"
},
{
"Y": 0.2676128149032593,
"X": 0.6317071914672852,
"Type": "leftEyeRight"
},
{
"Y": 0.262735515832901,
"X": 0.6201658248901367,
"Type": "leftEyeUp"
},
{
"Y": 0.27025148272514343,
"X": 0.6206279993057251,
"Type": "leftEyeDown"
},
{
"Y": 0.268223375082016,
"X": 0.6658390760421753,
"Type": "rightEyeLeft"
},
{
"Y": 0.2672517001628876,
"X": 0.687832236289978,
"Type": "rightEyeRight"
},
{
"Y": 0.26383838057518005,
"X": 0.6769183874130249,
"Type": "rightEyeUp"
},
{
"Y": 0.27138751745224,
"X": 0.676596462726593,
"Type": "rightEyeDown"
},
{
"Y": 0.32283174991607666,
"X": 0.6350004076957703,
"Type": "noseLeft"
},
{
"Y": 0.3219289481639862,
"X": 0.6567046642303467,
"Type": "noseRight"
},
{
"Y": 0.3420318365097046,
"X": 0.6450609564781189,
"Type": "mouthUp"
},
{
"Y": 0.3664324879646301,
"X": 0.6455618143081665,
"Type": "mouthDown"
},
{
"Y": 0.26721030473709106,
"X": 0.6204193830490112,
"Type": "leftPupil"
},
{
"Y": 0.26831310987472534,
"X": 0.6776827573776245,
"Type": "rightPupil"
},
{
"Y": 0.26343393325805664,
"X": 0.5946047306060791,
"Type": "upperJawlineLeft"
},
{
"Y": 0.3543180525302887,
"X": 0.6044883728027344,
"Type": "midJawlineLeft"
},
{
"Y": 0.4084877669811249,
"X": 0.6477024555206299,
"Type": "chinBottom"
},
{
"Y": 0.3562754988670349,
"X": 0.707981526851654,
"Type": "midJawlineRight"
},
{
"Y": 0.26580461859703064,
"X": 0.7234612107276917,
"Type": "upperJawlineRight"
}
],
"Pose": {
"Yaw": -3.7351467609405518,
"Roll": -0.10309021919965744,
"Pitch": 0.8637830018997192
},
"Emotions": [
{
"Confidence": 8.74203109741211,
"Type": "SURPRISED"
},
{
"Confidence": 2.501944065093994,
"Type": "ANGRY"
},
{
"Confidence": 0.7378743290901184,
"Type": "DISGUSTED"
},
{
"Confidence": 3.5296201705932617,
"Type": "HAPPY"
},
{
"Confidence": 1.7162904739379883,
"Type": "SAD"
},
{
"Confidence": 9.518536567687988,
"Type": "CONFUSED"
},
{
"Confidence": 0.45474427938461304,
"Type": "FEAR"
},
{
"Confidence": 72.79895782470703,
"Type": "CALM"
}
],
"AgeRange": {
"High": 48,
"Low": 32
},
"EyesOpen": {
"Confidence": 98.93987274169922,
"Value": true
},
"BoundingBox": {
"Width": 0.12368916720151901,
"Top": 0.16007372736930847,
"Left": 0.5901257991790771,
"Height": 0.25140416622161865
},
"Smile": {
"Confidence": 93.4493179321289,
"Value": false
},
"MouthOpen": {
"Confidence": 90.53053283691406,
"Value": false
},
"Quality": {
"Sharpness": 95.51618957519531,
"Brightness": 65.29893493652344
},
"Mustache": {
"Confidence": 89.85221099853516,
"Value": false
},
"Beard": {
"Confidence": 86.1991195678711,
"Value": true
}
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Gesichtern in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces-detect-images.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectFaces](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/detect-faces.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `detect-labels`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`detect-labels`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Labels in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/labels-detect-labels-image.html).
**AWS CLI**
**So erkennen Sie ein Label in einem Bild**
Im folgenden `detect-labels`-Beispiel werden Szenen und Objekte in einem Bild, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist, erkannt.
```
aws rekognition detect-labels \
--image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"image"}}'
```
Ausgabe:
```
{
"Labels": [
{
"Instances": [],
"Confidence": 99.15271759033203,
"Parents": [
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Automobile"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 99.15271759033203,
"Parents": [
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Vehicle"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 99.15271759033203,
"Parents": [],
"Name": "Transportation"
},
{
"Instances": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.10616336017847061,
"Top": 0.5039216876029968,
"Left": 0.0037978808395564556,
"Height": 0.18528179824352264
},
"Confidence": 99.15271759033203
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.2429988533258438,
"Top": 0.5251884460449219,
"Left": 0.7309805154800415,
"Height": 0.21577216684818268
},
"Confidence": 99.1286392211914
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.14233611524105072,
"Top": 0.5333095788955688,
"Left": 0.6494812965393066,
"Height": 0.15528248250484467
},
"Confidence": 98.48368072509766
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.11086395382881165,
"Top": 0.5354844927787781,
"Left": 0.10355594009160995,
"Height": 0.10271988064050674
},
"Confidence": 96.45606231689453
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.06254628300666809,
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],
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{
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"Name": "Human"
},
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"Name": "Person"
},
{
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{
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},
{
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"Left": 0.04757237061858177,
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},
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},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.016197510063648224,
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"Left": 0.6472989320755005,
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},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.020207518711686134,
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"Left": 0.7295016646385193,
"Height": 0.07059963047504425
},
"Confidence": 83.34547424316406
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.020280985161662102,
"Top": 0.6171894669532776,
"Left": 0.08744934946298599,
"Height": 0.05297485366463661
},
"Confidence": 79.9981460571289
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.018318990245461464,
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"Left": 0.6836880445480347,
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},
"Confidence": 78.87144470214844
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.021310249343514442,
"Top": 0.6167286038398743,
"Left": 0.004064912907779217,
"Height": 0.08317798376083374
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"Confidence": 75.89361572265625
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.03604431077837944,
"Top": 0.7030032277107239,
"Left": 0.9254803657531738,
"Height": 0.04569442570209503
},
"Confidence": 64.402587890625
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.009834849275648594,
"Top": 0.5821820497512817,
"Left": 0.28094568848609924,
"Height": 0.01964157074689865
},
"Confidence": 62.79907989501953
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.01475677452981472,
"Top": 0.6137543320655823,
"Left": 0.5950819253921509,
"Height": 0.039063986390829086
},
"Confidence": 59.40483474731445
}
],
"Confidence": 93.24951934814453,
"Parents": [
{
"Name": "Machine"
}
],
"Name": "Wheel"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 92.61514282226562,
"Parents": [],
"Name": "Road"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 92.37877655029297,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
}
],
"Name": "Sport"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 92.37877655029297,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
}
],
"Name": "Sports"
},
{
"Instances": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.12326609343290329,
"Top": 0.6332163214683533,
"Left": 0.44815489649772644,
"Height": 0.058117982000112534
},
"Confidence": 92.37877655029297
}
],
"Confidence": 92.37877655029297,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
},
{
"Name": "Sport"
}
],
"Name": "Skateboard"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 90.62931060791016,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
}
],
"Name": "Pedestrian"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 88.81334686279297,
"Parents": [],
"Name": "Asphalt"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 88.81334686279297,
"Parents": [],
"Name": "Tarmac"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 88.23201751708984,
"Parents": [],
"Name": "Path"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 80.26520538330078,
"Parents": [],
"Name": "Urban"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 80.26520538330078,
"Parents": [
{
"Name": "Building"
},
{
"Name": "Urban"
}
],
"Name": "Town"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 80.26520538330078,
"Parents": [],
"Name": "Building"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 80.26520538330078,
"Parents": [
{
"Name": "Building"
},
{
"Name": "Urban"
}
],
"Name": "City"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 78.37934875488281,
"Parents": [
{
"Name": "Car"
},
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Parking Lot"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 78.37934875488281,
"Parents": [
{
"Name": "Car"
},
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Parking"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 74.37590026855469,
"Parents": [
{
"Name": "Building"
},
{
"Name": "Urban"
},
{
"Name": "City"
}
],
"Name": "Downtown"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 69.84622955322266,
"Parents": [
{
"Name": "Road"
}
],
"Name": "Intersection"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 57.68518829345703,
"Parents": [
{
"Name": "Sports Car"
},
{
"Name": "Car"
},
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Coupe"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 57.68518829345703,
"Parents": [
{
"Name": "Car"
},
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Sports Car"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 56.59492111206055,
"Parents": [
{
"Name": "Path"
}
],
"Name": "Sidewalk"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 56.59492111206055,
"Parents": [
{
"Name": "Path"
}
],
"Name": "Pavement"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 55.58770751953125,
"Parents": [
{
"Name": "Building"
},
{
"Name": "Urban"
}
],
"Name": "Neighborhood"
}
],
"LabelModelVersion": "2.0"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Labels in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/labels-detect-labels-image.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectLabels](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/detect-labels.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `detect-moderation-labels`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`detect-moderation-labels`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von unangemessenen Bildern](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/procedure-moderate-images.html).
**AWS CLI**
**So erkennen Sie unsicherer Inhalte in einem Bild**
Der folgende `detect-moderation-labels`-Befehl erkennt unsichere Inhalte im angegebenen Bild, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.
```
aws rekognition detect-moderation-labels \
--image "S3Object={Bucket=MyImageS3Bucket,Name=gun.jpg}"
```
Ausgabe:
```
{
"ModerationModelVersion": "3.0",
"ModerationLabels": [
{
"Confidence": 97.29618072509766,
"ParentName": "Violence",
"Name": "Weapon Violence"
},
{
"Confidence": 97.29618072509766,
"ParentName": "",
"Name": "Violence"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen unsicherer Bilder](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/procedure-moderate-images.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectModerationLabels](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/detect-moderation-labels.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `detect-text`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`detect-text`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Text in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/text-detecting-text-procedure.html).
**AWS CLI**
**So erkennen Sie Text in einem Bild**
Der folgende `detect-text`-Befehl erkennt Text im angegebenen Bild.
```
aws rekognition detect-text \
--image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"ExamplePicture.jpg"}}'
```
Ausgabe:
```
{
"TextDetections": [
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.24624845385551453,
"Top": 0.28288066387176514,
"Left": 0.391388863325119,
"Height": 0.022687450051307678
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.28288066387176514,
"X": 0.391388863325119
},
{
"Y": 0.2826388478279114,
"X": 0.6376373171806335
},
{
"Y": 0.30532628297805786,
"X": 0.637677013874054
},
{
"Y": 0.305568128824234,
"X": 0.39142853021621704
}
]
},
"Confidence": 94.35709381103516,
"DetectedText": "ESTD 1882",
"Type": "LINE",
"Id": 0
},
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.33933889865875244,
"Top": 0.32603850960731506,
"Left": 0.34534579515457153,
"Height": 0.07126858830451965
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.32603850960731506,
"X": 0.34534579515457153
},
{
"Y": 0.32633158564567566,
"X": 0.684684693813324
},
{
"Y": 0.3976001739501953,
"X": 0.684575080871582
},
{
"Y": 0.3973070979118347,
"X": 0.345236212015152
}
]
},
"Confidence": 99.95779418945312,
"DetectedText": "BRAINS",
"Type": "LINE",
"Id": 1
},
{
"Confidence": 97.22098541259766,
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.061079490929841995,
"Top": 0.2843210697174072,
"Left": 0.391391396522522,
"Height": 0.021029088646173477
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.2843210697174072,
"X": 0.391391396522522
},
{
"Y": 0.2828207015991211,
"X": 0.4524524509906769
},
{
"Y": 0.3038259446620941,
"X": 0.4534534513950348
},
{
"Y": 0.30532634258270264,
"X": 0.3923923969268799
}
]
},
"DetectedText": "ESTD",
"ParentId": 0,
"Type": "WORD",
"Id": 2
},
{
"Confidence": 91.49320983886719,
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.07007007300853729,
"Top": 0.2828207015991211,
"Left": 0.5675675868988037,
"Height": 0.02250562608242035
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.2828207015991211,
"X": 0.5675675868988037
},
{
"Y": 0.2828207015991211,
"X": 0.6376376152038574
},
{
"Y": 0.30532634258270264,
"X": 0.6376376152038574
},
{
"Y": 0.30532634258270264,
"X": 0.5675675868988037
}
]
},
"DetectedText": "1882",
"ParentId": 0,
"Type": "WORD",
"Id": 3
},
{
"Confidence": 99.95779418945312,
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.33933934569358826,
"Top": 0.32633158564567566,
"Left": 0.3453453481197357,
"Height": 0.07127484679222107
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.32633158564567566,
"X": 0.3453453481197357
},
{
"Y": 0.32633158564567566,
"X": 0.684684693813324
},
{
"Y": 0.39759939908981323,
"X": 0.6836836934089661
},
{
"Y": 0.39684921503067017,
"X": 0.3453453481197357
}
]
},
"DetectedText": "BRAINS",
"ParentId": 1,
"Type": "WORD",
"Id": 4
}
]
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectText](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/detect-text.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-celebrity-info`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-celebrity-info`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie Informationen über einen Prominenten ab**
Der folgende `get-celebrity-info`-Befehl zeigt Informationen über den angegebenen Prominenten an. Der Parameter `id` stammt aus einem früheren Aufruf von `recognize-celebrities`.
```
aws rekognition get-celebrity-info --id nnnnnnn
```
Ausgabe:
```
{
"Name": "Celeb A",
"Urls": [
"www.imdb.com/name/aaaaaaaaa"
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Abrufen von Informationen über einen Prominenten](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/get-celebrity-info-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetCelebrityInfo](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/get-celebrity-info.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-celebrity-recognition`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-celebrity-recognition`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie die Ergebnisse einer Operation zur Erkennung von Prominenten ab**
Mit dem folgenden `get-celebrity-recognition` Befehl werden die Ergebnisse einer Operation zur Erkennung von Prominenten angezeigt, die Sie zuvor mit einem Anruf gestartet haben`start-celebrity-recognition`.
```
aws rekognition get-celebrity-recognition \
--job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef
```
Ausgabe:
```
{
"NextToken": "3D01ClxlCiT31VsRDkAO3IybLb/h5AtDWSGuhYi+N1FIJwwPtAkuKzDhL2rV3GcwmNt77+12",
"Celebrities": [
{
"Timestamp": 0,
"Celebrity": {
"Confidence": 96.0,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.70333331823349,
"Top": 0.16750000417232513,
"Left": 0.19555555284023285,
"Height": 0.3956249952316284
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.31031012535095215,
"X": 0.441436767578125,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.3081788718700409,
"X": 0.6437258720397949,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.39542075991630554,
"X": 0.5572493076324463,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.4597957134246826,
"X": 0.4579732120037079,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.45688048005104065,
"X": 0.6349081993103027,
"Type": "mouthRight"
}
],
"Pose": {
"Yaw": 8.943398475646973,
"Roll": -2.0309247970581055,
"Pitch": -0.5674862861633301
},
"Quality": {
"Sharpness": 99.40211486816406,
"Brightness": 89.47132110595703
},
"Confidence": 99.99861145019531
},
"Name": "CelebrityA",
"Urls": [
"www.imdb.com/name/111111111"
],
"Id": "nnnnnn"
}
},
{
"Timestamp": 467,
"Celebrity": {
"Confidence": 99.0,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.6877777576446533,
"Top": 0.18437500298023224,
"Left": 0.20555555820465088,
"Height": 0.3868750035762787
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.31895750761032104,
"X": 0.4411413371562958,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.3140959143638611,
"X": 0.6523157954216003,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.4016456604003906,
"X": 0.5682755708694458,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.46894142031669617,
"X": 0.4597797095775604,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.46971091628074646,
"X": 0.6286435127258301,
"Type": "mouthRight"
}
],
"Pose": {
"Yaw": 10.433465957641602,
"Roll": -3.347442388534546,
"Pitch": 1.3709543943405151
},
"Quality": {
"Sharpness": 99.5531005859375,
"Brightness": 88.5764389038086
},
"Confidence": 99.99148559570312
},
"Name": "Jane Celebrity",
"Urls": [
"www.imdb.com/name/111111111"
],
"Id": "nnnnnn"
}
}
],
"JobStatus": "SUCCEEDED",
"VideoMetadata": {
"Format": "QuickTime / MOV",
"FrameRate": 29.978118896484375,
"Codec": "h264",
"DurationMillis": 4570,
"FrameHeight": 1920,
"FrameWidth": 1080
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Prominenten in einem gespeicherten Video](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/celebrities-video-sqs.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetCelebrityRecognition](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/get-celebrity-recognition.html)unter *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-content-moderation`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-content-moderation`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie die Ergebnisse einer Operation zu unsicherem Inhalt ab**
Der folgende `get-content-moderation`-Befehl zeigt die Ergebnisse einer unsicheren Inhaltsoperation an, den Sie zuvor durch einen Aufruf von `start-content-moderation` gestartet haben.
```
aws rekognition get-content-moderation \
--job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef
```
Ausgabe:
```
{
"NextToken": "dlhcKMHMzpCBGFukz6IO3JMcWiJAamCVhXHt3r6b4b5Tfbyw3q7o+Jeezt+ZpgfOnW9FCCgQ",
"ModerationLabels": [
{
"Timestamp": 0,
"ModerationLabel": {
"Confidence": 97.39583587646484,
"ParentName": "",
"Name": "Violence"
}
},
{
"Timestamp": 0,
"ModerationLabel": {
"Confidence": 97.39583587646484,
"ParentName": "Violence",
"Name": "Weapon Violence"
}
}
],
"JobStatus": "SUCCEEDED",
"VideoMetadata": {
"Format": "QuickTime / MOV",
"FrameRate": 29.97515869140625,
"Codec": "h264",
"DurationMillis": 6039,
"FrameHeight": 1920,
"FrameWidth": 1080
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen unsicherer gespeicherter Videos](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/procedure-moderate-videos.html) im *Amazon Rekognition* Developer Guide.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetContentModeration](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/get-content-moderation.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-face-detection`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-face-detection`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie die Ergebnisse einer Gesichtserkennung ab**
Der folgende `get-face-detection`-Befehl zeigt die Ergebnisse einer Gesichtserkennung an, die Sie zuvor durch einen Aufruf von `start-face-detection` gestartet haben.
```
aws rekognition get-face-detection \
--job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef
```
Ausgabe:
```
{
"Faces": [
{
"Timestamp": 467,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.1560753583908081,
"Top": 0.13555361330509186,
"Left": -0.0952017530798912,
"Height": 0.6934483051300049
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.4013825058937073,
"X": -0.041750285774469376,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.41695496439933777,
"X": 0.027979329228401184,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.6375303268432617,
"X": -0.04034662991762161,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.6497718691825867,
"X": 0.013960429467260838,
"Type": "mouthRight"
},
{
"Y": 0.5238034129142761,
"X": 0.008022055961191654,
"Type": "nose"
}
],
"Pose": {
"Yaw": -58.07863998413086,
"Roll": 1.9384294748306274,
"Pitch": -24.66305160522461
},
"Quality": {
"Sharpness": 83.14741516113281,
"Brightness": 25.75942611694336
},
"Confidence": 87.7622299194336
}
},
{
"Timestamp": 967,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.28559377789497375,
"Top": 0.19436298310756683,
"Left": 0.024553587660193443,
"Height": 0.7216082215309143
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.4650231599807739,
"X": 0.16269078850746155,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.4843238294124603,
"X": 0.2782580852508545,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.71530681848526,
"X": 0.1741468608379364,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.7310671210289001,
"X": 0.26857468485832214,
"Type": "mouthRight"
},
{
"Y": 0.582602322101593,
"X": 0.2566150426864624,
"Type": "nose"
}
],
"Pose": {
"Yaw": 11.487052917480469,
"Roll": 5.074230670928955,
"Pitch": 15.396159172058105
},
"Quality": {
"Sharpness": 73.32209777832031,
"Brightness": 54.96497344970703
},
"Confidence": 99.99998474121094
}
}
],
"NextToken": "OzL223pDKy9116O/02KXRqFIEAwxjy4PkgYcm3hSo0rdysbXg5Ex0eFgTGEj0ADEac6S037U",
"JobStatus": "SUCCEEDED",
"VideoMetadata": {
"Format": "QuickTime / MOV",
"FrameRate": 29.970617294311523,
"Codec": "h264",
"DurationMillis": 6806,
"FrameHeight": 1080,
"FrameWidth": 1920
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Gesichtern in einem gespeicherten Video](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces-sqs-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetFaceDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/get-face-detection.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-face-search`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-face-search`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie die Ergebnisse einer Gesichtssuche ab**
Der folgende `get-face-search`-Befehl zeigt die Ergebnisse einer Gesichtssuche an, die Sie zuvor durch einen Aufruf von `start-face-search` gestartet haben.
```
aws rekognition get-face-search \
--job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef
```
Ausgabe:
```
{
"Persons": [
{
"Timestamp": 467,
"FaceMatches": [],
"Person": {
"Index": 0,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.1560753583908081,
"Top": 0.13555361330509186,
"Left": -0.0952017530798912,
"Height": 0.6934483051300049
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.4013825058937073,
"X": -0.041750285774469376,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.41695496439933777,
"X": 0.027979329228401184,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.6375303268432617,
"X": -0.04034662991762161,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.6497718691825867,
"X": 0.013960429467260838,
"Type": "mouthRight"
},
{
"Y": 0.5238034129142761,
"X": 0.008022055961191654,
"Type": "nose"
}
],
"Pose": {
"Yaw": -58.07863998413086,
"Roll": 1.9384294748306274,
"Pitch": -24.66305160522461
},
"Quality": {
"Sharpness": 83.14741516113281,
"Brightness": 25.75942611694336
},
"Confidence": 87.7622299194336
}
}
},
{
"Timestamp": 967,
"FaceMatches": [
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.12368900328874588,
"Top": 0.16007399559020996,
"Left": 0.5901259779930115,
"Height": 0.2514039874076843
},
"FaceId": "056a95fa-2060-4159-9cab-7ed4daa030fa",
"ExternalImageId": "image3.jpg",
"Confidence": 100.0,
"ImageId": "08f8a078-8929-37fd-8e8f-aadf690e8232"
},
"Similarity": 98.44476318359375
}
],
"Person": {
"Index": 1,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.28559377789497375,
"Top": 0.19436298310756683,
"Left": 0.024553587660193443,
"Height": 0.7216082215309143
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.4650231599807739,
"X": 0.16269078850746155,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.4843238294124603,
"X": 0.2782580852508545,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.71530681848526,
"X": 0.1741468608379364,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.7310671210289001,
"X": 0.26857468485832214,
"Type": "mouthRight"
},
{
"Y": 0.582602322101593,
"X": 0.2566150426864624,
"Type": "nose"
}
],
"Pose": {
"Yaw": 11.487052917480469,
"Roll": 5.074230670928955,
"Pitch": 15.396159172058105
},
"Quality": {
"Sharpness": 73.32209777832031,
"Brightness": 54.96497344970703
},
"Confidence": 99.99998474121094
}
}
}
],
"NextToken": "5bkgcezyuaqhtWk3C8OTW6cjRghrwV9XDMivm5B3MXm+Lv6G+L+GejyFHPhoNa/ldXIC4c/d",
"JobStatus": "SUCCEEDED",
"VideoMetadata": {
"Format": "QuickTime / MOV",
"FrameRate": 29.970617294311523,
"Codec": "h264",
"DurationMillis": 6806,
"FrameHeight": 1080,
"FrameWidth": 1920
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Suchen in gespeicherten Videos nach Gesichtern](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/procedure-person-search-videos.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetFaceSearch](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/get-face-search.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-label-detection`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-label-detection`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie die Ergebnisse einer Objekt- und Szenenerkennung ab**
Der folgende `get-label-detection`-Befehl zeigt die Ergebnisse einer Objekt- und Szenenerkennungsoperation an, die Sie zuvor durch einen Aufruf von `start-label-detection` gestartet haben.
```
aws rekognition get-label-detection \
--job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef
```
Ausgabe:
```
{
"Labels": [
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Instances": [],
"Confidence": 50.19071578979492,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
},
{
"Name": "Crowd"
}
],
"Name": "Audience"
}
},
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Instances": [],
"Confidence": 55.74115753173828,
"Parents": [
{
"Name": "Room"
},
{
"Name": "Indoors"
},
{
"Name": "School"
}
],
"Name": "Classroom"
}
}
],
"JobStatus": "SUCCEEDED",
"LabelModelVersion": "2.0",
"VideoMetadata": {
"Format": "QuickTime / MOV",
"FrameRate": 29.970617294311523,
"Codec": "h264",
"DurationMillis": 6806,
"FrameHeight": 1080,
"FrameWidth": 1920
},
"NextToken": "BMugzAi4L72IERzQdbpyMQuEFBsjlo5W0Yx3mfG+sR9mm98E1/CpObenspRfs/5FBQFs4X7G"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Labels in einem Video](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/labels-detecting-labels-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetLabelDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/get-label-detection.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-person-tracking`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-person-tracking`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie die Ergebnisse einer Personenpfadoperation ab**
Der folgende `get-person-tracking`-Befehl zeigt die Ergebnisse einer Personenpfadoperation an, die Sie zuvor durch einen Aufruf von `start-person-tracking` gestartet haben.
```
aws rekognition get-person-tracking \
--job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef
```
Ausgabe:
```
{
"Persons": [
{
"Timestamp": 500,
"Person": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.4151041805744171,
"Top": 0.07870370149612427,
"Left": 0.0,
"Height": 0.9212962985038757
},
"Index": 0
}
},
{
"Timestamp": 567,
"Person": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.4755208194255829,
"Top": 0.07777778059244156,
"Left": 0.0,
"Height": 0.9194444417953491
},
"Index": 0
}
}
],
"NextToken": "D/vRIYNyhG79ugdta3f+8cRg9oSRo+HigGOuxRiYpTn0ExnqTi1CJektVAc4HrAXDv25eHYk",
"JobStatus": "SUCCEEDED",
"VideoMetadata": {
"Format": "QuickTime / MOV",
"FrameRate": 29.970617294311523,
"Codec": "h264",
"DurationMillis": 6806,
"FrameHeight": 1080,
"FrameWidth": 1920
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Pfade von Personen](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/persons.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetPersonTracking](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/get-person-tracking.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `index-faces`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`index-faces`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Hinzufügen von Gesichtern zu einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/add-faces-to-collection-procedure.html).
**AWS CLI**
**So fügen Sie Gesichter zu einer Sammlung hinzu**
Mit dem folgenden `index-faces`-Befehl werden die in einem Bild gefundenen Gesichter der angegebenen Sammlung hinzugefügt.
```
aws rekognition index-faces \
--image '{"S3Object":{"Bucket":"MyVideoS3Bucket","Name":"MyPicture.jpg"}}' \
--collection-id MyCollection \
--max-faces 1 \
--quality-filter "AUTO" \
--detection-attributes "ALL" \
--external-image-id "MyPicture.jpg"
```
Ausgabe:
```
{
"FaceRecords": [
{
"FaceDetail": {
"Confidence": 99.993408203125,
"Eyeglasses": {
"Confidence": 99.11750030517578,
"Value": false
},
"Sunglasses": {
"Confidence": 99.98249053955078,
"Value": false
},
"Gender": {
"Confidence": 99.92769622802734,
"Value": "Male"
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.26750367879867554,
"X": 0.6202793717384338,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.26642778515815735,
"X": 0.6787431836128235,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.31361380219459534,
"X": 0.6421601176261902,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.3495299220085144,
"X": 0.6216195225715637,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.35194727778434753,
"X": 0.669899046421051,
"Type": "mouthRight"
},
{
"Y": 0.26844894886016846,
"X": 0.6210268139839172,
"Type": "leftPupil"
},
{
"Y": 0.26707562804222107,
"X": 0.6817160844802856,
"Type": "rightPupil"
},
{
"Y": 0.24834522604942322,
"X": 0.6018546223640442,
"Type": "leftEyeBrowLeft"
},
{
"Y": 0.24397172033786774,
"X": 0.6172008514404297,
"Type": "leftEyeBrowUp"
},
{
"Y": 0.24677404761314392,
"X": 0.6339119076728821,
"Type": "leftEyeBrowRight"
},
{
"Y": 0.24582654237747192,
"X": 0.6619398593902588,
"Type": "rightEyeBrowLeft"
},
{
"Y": 0.23973053693771362,
"X": 0.6804757118225098,
"Type": "rightEyeBrowUp"
},
{
"Y": 0.24441994726657867,
"X": 0.6978968977928162,
"Type": "rightEyeBrowRight"
},
{
"Y": 0.2695908546447754,
"X": 0.6085202693939209,
"Type": "leftEyeLeft"
},
{
"Y": 0.26716896891593933,
"X": 0.6315826177597046,
"Type": "leftEyeRight"
},
{
"Y": 0.26289820671081543,
"X": 0.6202316880226135,
"Type": "leftEyeUp"
},
{
"Y": 0.27123287320137024,
"X": 0.6205548048019409,
"Type": "leftEyeDown"
},
{
"Y": 0.2668408751487732,
"X": 0.6663622260093689,
"Type": "rightEyeLeft"
},
{
"Y": 0.26741549372673035,
"X": 0.6910083889961243,
"Type": "rightEyeRight"
},
{
"Y": 0.2614026665687561,
"X": 0.6785826086997986,
"Type": "rightEyeUp"
},
{
"Y": 0.27075251936912537,
"X": 0.6789616942405701,
"Type": "rightEyeDown"
},
{
"Y": 0.3211299479007721,
"X": 0.6324167847633362,
"Type": "noseLeft"
},
{
"Y": 0.32276326417922974,
"X": 0.6558475494384766,
"Type": "noseRight"
},
{
"Y": 0.34385165572166443,
"X": 0.6444970965385437,
"Type": "mouthUp"
},
{
"Y": 0.3671635091304779,
"X": 0.6459195017814636,
"Type": "mouthDown"
}
],
"Pose": {
"Yaw": -9.54541015625,
"Roll": -0.5709401965141296,
"Pitch": 0.6045494675636292
},
"Emotions": [
{
"Confidence": 39.90074157714844,
"Type": "HAPPY"
},
{
"Confidence": 23.38753890991211,
"Type": "CALM"
},
{
"Confidence": 5.840933322906494,
"Type": "CONFUSED"
}
],
"AgeRange": {
"High": 63,
"Low": 45
},
"EyesOpen": {
"Confidence": 99.80887603759766,
"Value": true
},
"BoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618015021085739,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770642817020416
},
"Smile": {
"Confidence": 99.69740295410156,
"Value": false
},
"MouthOpen": {
"Confidence": 99.97393798828125,
"Value": false
},
"Quality": {
"Sharpness": 95.54405975341797,
"Brightness": 63.867706298828125
},
"Mustache": {
"Confidence": 97.05007934570312,
"Value": false
},
"Beard": {
"Confidence": 87.34505462646484,
"Value": false
}
},
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618015021085739,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770642817020416
},
"FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f",
"ExternalImageId": "example-image.jpg",
"Confidence": 99.993408203125,
"ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0"
}
}
],
"UnindexedFaces": [],
"FaceModelVersion": "3.0",
"OrientationCorrection": "ROTATE_0"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Gesichter zu einer Sammlung hinzufügen](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/add-faces-to-collection-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [IndexFaces](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/index-faces.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `list-collections`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-collections`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Sammlungen auflisten](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/list-collection-procedure.html).
**AWS CLI**
**So listen Sie die verfügbaren Sammlungen auf**
Der folgende `list-collections` Befehl listet die verfügbaren Sammlungen im AWS Konto auf.
```
aws rekognition list-collections
```
Ausgabe:
```
{
"FaceModelVersions": [
"2.0",
"3.0",
"3.0",
"3.0",
"4.0",
"1.0",
"3.0",
"4.0",
"4.0",
"4.0"
],
"CollectionIds": [
"MyCollection1",
"MyCollection2",
"MyCollection3",
"MyCollection4",
"MyCollection5",
"MyCollection6",
"MyCollection7",
"MyCollection8",
"MyCollection9",
"MyCollection10"
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Auflisten von Sammlungen](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/list-collection-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListCollections](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/list-collections.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `list-faces`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-faces`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Gesichter in einer Sammlung auflisten](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/list-faces-in-collection-procedure.html).
**AWS CLI**
**So listen Sie Gesichter in einer Sammlung auf**
Der folgende `list-faces`-Befehl listet die Gesichter in der angegebenen Sammlung auf.
```
aws rekognition list-faces \
--collection-id MyCollection
```
Ausgabe:
```
{
"FaceModelVersion": "3.0",
"Faces": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.5216310024261475,
"Top": 0.3256250023841858,
"Left": 0.13394300639629364,
"Height": 0.3918749988079071
},
"FaceId": "0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0",
"ExternalImageId": "image1.jpg",
"Confidence": 100.0,
"ImageId": "f976e487-3719-5e2d-be8b-ea2724c26991"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.5074880123138428,
"Top": 0.3774999976158142,
"Left": 0.18302799761295319,
"Height": 0.3812499940395355
},
"FaceId": "086261e8-6deb-4bc0-ac73-ab22323cc38d",
"ExternalImageId": "image2.jpg",
"Confidence": 99.99930572509766,
"ImageId": "ae1593b0-a8f6-5e24-a306-abf529e276fa"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.5574039816856384,
"Top": 0.37187498807907104,
"Left": 0.14559100568294525,
"Height": 0.4181250035762787
},
"FaceId": "11c4bd3c-19c5-4eb8-aecc-24feb93a26e1",
"ExternalImageId": "image3.jpg",
"Confidence": 99.99960327148438,
"ImageId": "80739b4d-883f-5b78-97cf-5124038e26b9"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618019938468933,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770599603652954
},
"FaceId": "13692fe4-990a-4679-b14a-5ac23d135eab",
"ExternalImageId": "image4.jpg",
"Confidence": 99.99340057373047,
"ImageId": "8df18239-9ad1-5acd-a46a-6581ff98f51b"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.5307819843292236,
"Top": 0.2862499952316284,
"Left": 0.1564060002565384,
"Height": 0.3987500071525574
},
"FaceId": "2eb5f3fd-e2a9-4b1c-a89f-afa0a518fe06",
"ExternalImageId": "image5.jpg",
"Confidence": 99.99970245361328,
"ImageId": "3c314792-197d-528d-bbb6-798ed012c150"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.5773710012435913,
"Top": 0.34437501430511475,
"Left": 0.12396000325679779,
"Height": 0.4337500035762787
},
"FaceId": "57189455-42b0-4839-a86c-abda48b13174",
"ExternalImageId": "image6.jpg",
"Confidence": 100.0,
"ImageId": "0aff2f37-e7a2-5dbc-a3a3-4ef6ec18eaa0"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.5349419713020325,
"Top": 0.29124999046325684,
"Left": 0.16389399766921997,
"Height": 0.40187498927116394
},
"FaceId": "745f7509-b1fa-44e0-8b95-367b1359638a",
"ExternalImageId": "image7.jpg",
"Confidence": 99.99979400634766,
"ImageId": "67a34327-48d1-5179-b042-01e52ccfeada"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.41499999165534973,
"Top": 0.09187500178813934,
"Left": 0.28083300590515137,
"Height": 0.3112500011920929
},
"FaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac",
"ExternalImageId": "image8.jpg",
"Confidence": 99.99769592285156,
"ImageId": "a294da46-2cb1-5cc4-9045-61d7ca567662"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.48166701197624207,
"Top": 0.20999999344348907,
"Left": 0.21250000596046448,
"Height": 0.36125001311302185
},
"FaceId": "bd4ceb4d-9acc-4ab7-8ef8-1c2d2ba0a66a",
"ExternalImageId": "image9.jpg",
"Confidence": 99.99949645996094,
"ImageId": "5e1a7588-e5a0-5ee3-bd00-c642518dfe3a"
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618019938468933,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770599603652954
},
"FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f",
"ExternalImageId": "image10.jpg",
"Confidence": 99.99340057373047,
"ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Auflisten von Gesichtern in einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/list-faces-in-collection-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListFaces](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/list-faces.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `list-stream-processors`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-stream-processors`.
**AWS CLI**
**So listen Sie die Stream-Prozessoren in Ihrem Konto auf**
Der folgende `list-stream-processors`-Befehl listet die Stream-Prozessoren in Ihrem Konto und deren jeweiligen Status auf.
```
aws rekognition list-stream-processors
```
Ausgabe:
```
{
"StreamProcessors": [
{
"Status": "STOPPED",
"Name": "my-stream-processor"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Arbeiten mit Streaming-Videos](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListStreamProcessors](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/list-stream-processors.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `recognize-celebrities`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`recognize-celebrities`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Prominenten in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/celebrities-procedure-image.html).
**AWS CLI**
**So erkennen Sie Prominente in einem Bild**
Der folgende `recognize-celebrities`-Befehl erkennt Prominente in dem angegebenen Bild, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist:
```
aws rekognition recognize-celebrities \
--image "S3Object={Bucket=MyImageS3Bucket,Name=moviestars.jpg}"
```
Ausgabe:
```
{
"UnrecognizedFaces": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.14416666328907013,
"Top": 0.07777778059244156,
"Left": 0.625,
"Height": 0.2746031880378723
},
"Confidence": 99.9990234375,
"Pose": {
"Yaw": 10.80408763885498,
"Roll": -12.761146545410156,
"Pitch": 10.96889877319336
},
"Quality": {
"Sharpness": 94.1185531616211,
"Brightness": 79.18367004394531
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.18220913410186768,
"X": 0.6702951788902283,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.16337193548679352,
"X": 0.7188183665275574,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.20739148557186127,
"X": 0.7055801749229431,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.2889308035373688,
"X": 0.687512218952179,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.2706988751888275,
"X": 0.7250053286552429,
"Type": "mouthRight"
}
]
}
],
"CelebrityFaces": [
{
"MatchConfidence": 100.0,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.14000000059604645,
"Top": 0.1190476194024086,
"Left": 0.82833331823349,
"Height": 0.2666666805744171
},
"Confidence": 99.99359130859375,
"Pose": {
"Yaw": -10.509642601013184,
"Roll": -14.51749324798584,
"Pitch": 13.799399375915527
},
"Quality": {
"Sharpness": 78.74752044677734,
"Brightness": 42.201324462890625
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.2290833294391632,
"X": 0.8709492087364197,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.20639978349208832,
"X": 0.9153988361358643,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.25417643785476685,
"X": 0.8907724022865295,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.32729196548461914,
"X": 0.8876466155052185,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.3115464746952057,
"X": 0.9238573312759399,
"Type": "mouthRight"
}
]
},
"Name": "Celeb A",
"Urls": [
"www.imdb.com/name/aaaaaaaaa"
],
"Id": "1111111"
},
{
"MatchConfidence": 97.0,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.13333334028720856,
"Top": 0.24920634925365448,
"Left": 0.4449999928474426,
"Height": 0.2539682686328888
},
"Confidence": 99.99979400634766,
"Pose": {
"Yaw": 6.557040691375732,
"Roll": -7.316643714904785,
"Pitch": 9.272967338562012
},
"Quality": {
"Sharpness": 83.23492431640625,
"Brightness": 78.83267974853516
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.3625510632991791,
"X": 0.48898839950561523,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.35366007685661316,
"X": 0.5313721299171448,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.3894785940647125,
"X": 0.5173314809799194,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.44889405369758606,
"X": 0.5020005702972412,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.4408611059188843,
"X": 0.5351271629333496,
"Type": "mouthRight"
}
]
},
"Name": "Celeb B",
"Urls": [
"www.imdb.com/name/bbbbbbbbb"
],
"Id": "2222222"
},
{
"MatchConfidence": 100.0,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.12416666746139526,
"Top": 0.2968254089355469,
"Left": 0.2150000035762787,
"Height": 0.23650793731212616
},
"Confidence": 99.99958801269531,
"Pose": {
"Yaw": 7.801797866821289,
"Roll": -8.326810836791992,
"Pitch": 7.844768047332764
},
"Quality": {
"Sharpness": 86.93206024169922,
"Brightness": 79.81291198730469
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.4027804136276245,
"X": 0.2575301229953766,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.3934555947780609,
"X": 0.2956969439983368,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.4309830069541931,
"X": 0.2837020754814148,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.48186683654785156,
"X": 0.26812544465065,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.47338807582855225,
"X": 0.29905644059181213,
"Type": "mouthRight"
}
]
},
"Name": "Celeb C",
"Urls": [
"www.imdb.com/name/ccccccccc"
],
"Id": "3333333"
},
{
"MatchConfidence": 97.0,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.11916666477918625,
"Top": 0.3698412775993347,
"Left": 0.008333333767950535,
"Height": 0.22698412835597992
},
"Confidence": 99.99999237060547,
"Pose": {
"Yaw": 16.38478660583496,
"Roll": -1.0260354280471802,
"Pitch": 5.975185394287109
},
"Quality": {
"Sharpness": 83.23492431640625,
"Brightness": 61.408443450927734
},
"Landmarks": [
{
"Y": 0.4632347822189331,
"X": 0.049406956881284714,
"Type": "eyeLeft"
},
{
"Y": 0.46388113498687744,
"X": 0.08722897619009018,
"Type": "eyeRight"
},
{
"Y": 0.5020678639411926,
"X": 0.0758260041475296,
"Type": "nose"
},
{
"Y": 0.544157862663269,
"X": 0.054029736667871475,
"Type": "mouthLeft"
},
{
"Y": 0.5463630557060242,
"X": 0.08464983850717545,
"Type": "mouthRight"
}
]
},
"Name": "Celeb D",
"Urls": [
"www.imdb.com/name/ddddddddd"
],
"Id": "4444444"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Prominenten in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/celebrities-procedure-image.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [RecognizeCelebrities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/recognize-celebrities.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `search-faces-by-image`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`search-faces-by-image`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Nach einem Gesicht suchen (Bild)](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/search-face-with-image-procedure.html).
**AWS CLI**
**So suchen Sie nach Gesichtern in einer Sammlung, die dem größten Gesicht in einem Bild entsprechen.**
Mit dem folgenden `search-faces-by-image`-Befehl wird in einer Sammlung nach Gesichtern gesucht, die dem größten Gesicht im angegebenen Bild entsprechen:
```
aws rekognition search-faces-by-image \
--image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"ExamplePerson.jpg"}}' \
--collection-id MyFaceImageCollection
{
"SearchedFaceBoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618015021085739,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770642817020416
},
"SearchedFaceConfidence": 99.993408203125,
"FaceMatches": [
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618019938468933,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770599603652954
},
"FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f",
"ExternalImageId": "example-image.jpg",
"Confidence": 99.99340057373047,
"ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0"
},
"Similarity": 99.97913360595703
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618019938468933,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770599603652954
},
"FaceId": "13692fe4-990a-4679-b14a-5ac23d135eab",
"ExternalImageId": "image3.jpg",
"Confidence": 99.99340057373047,
"ImageId": "8df18239-9ad1-5acd-a46a-6581ff98f51b"
},
"Similarity": 99.97913360595703
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.41499999165534973,
"Top": 0.09187500178813934,
"Left": 0.28083300590515137,
"Height": 0.3112500011920929
},
"FaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac",
"ExternalImageId": "image2.jpg",
"Confidence": 99.99769592285156,
"ImageId": "a294da46-2cb1-5cc4-9045-61d7ca567662"
},
"Similarity": 99.18069458007812
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.48166701197624207,
"Top": 0.20999999344348907,
"Left": 0.21250000596046448,
"Height": 0.36125001311302185
},
"FaceId": "bd4ceb4d-9acc-4ab7-8ef8-1c2d2ba0a66a",
"ExternalImageId": "image1.jpg",
"Confidence": 99.99949645996094,
"ImageId": "5e1a7588-e5a0-5ee3-bd00-c642518dfe3a"
},
"Similarity": 98.66607666015625
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5349419713020325,
"Top": 0.29124999046325684,
"Left": 0.16389399766921997,
"Height": 0.40187498927116394
},
"FaceId": "745f7509-b1fa-44e0-8b95-367b1359638a",
"ExternalImageId": "image9.jpg",
"Confidence": 99.99979400634766,
"ImageId": "67a34327-48d1-5179-b042-01e52ccfeada"
},
"Similarity": 98.24278259277344
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5307819843292236,
"Top": 0.2862499952316284,
"Left": 0.1564060002565384,
"Height": 0.3987500071525574
},
"FaceId": "2eb5f3fd-e2a9-4b1c-a89f-afa0a518fe06",
"ExternalImageId": "image10.jpg",
"Confidence": 99.99970245361328,
"ImageId": "3c314792-197d-528d-bbb6-798ed012c150"
},
"Similarity": 98.10665893554688
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5074880123138428,
"Top": 0.3774999976158142,
"Left": 0.18302799761295319,
"Height": 0.3812499940395355
},
"FaceId": "086261e8-6deb-4bc0-ac73-ab22323cc38d",
"ExternalImageId": "image6.jpg",
"Confidence": 99.99930572509766,
"ImageId": "ae1593b0-a8f6-5e24-a306-abf529e276fa"
},
"Similarity": 98.10526275634766
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5574039816856384,
"Top": 0.37187498807907104,
"Left": 0.14559100568294525,
"Height": 0.4181250035762787
},
"FaceId": "11c4bd3c-19c5-4eb8-aecc-24feb93a26e1",
"ExternalImageId": "image5.jpg",
"Confidence": 99.99960327148438,
"ImageId": "80739b4d-883f-5b78-97cf-5124038e26b9"
},
"Similarity": 97.94659423828125
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5773710012435913,
"Top": 0.34437501430511475,
"Left": 0.12396000325679779,
"Height": 0.4337500035762787
},
"FaceId": "57189455-42b0-4839-a86c-abda48b13174",
"ExternalImageId": "image8.jpg",
"Confidence": 100.0,
"ImageId": "0aff2f37-e7a2-5dbc-a3a3-4ef6ec18eaa0"
},
"Similarity": 97.93476867675781
}
],
"FaceModelVersion": "3.0"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Suchen nach einem Gesicht mithilfe eines Bildes](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/search-face-with-image-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [SearchFacesByImage](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/search-faces-by-image.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `search-faces`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`search-faces`.
Weitere Informationen finden Sie unter [Nach einem Gesicht suchen (Gesichts-ID)](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/search-face-with-id-procedure.html).
**AWS CLI**
**So suchen Sie nach Gesichtern in einer Sammlung, die einer Gesichts-ID entsprechen.**
Mit dem folgenden `search-faces`-Befehl wird in einer Sammlung nach Gesichtern gesucht, die der angegebenen Gesichts-ID entsprechen.
```
aws rekognition search-faces \
--face-id 8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac \
--collection-id MyCollection
```
Ausgabe:
```
{
"SearchedFaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac",
"FaceModelVersion": "3.0",
"FaceMatches": [
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.48166701197624207,
"Top": 0.20999999344348907,
"Left": 0.21250000596046448,
"Height": 0.36125001311302185
},
"FaceId": "bd4ceb4d-9acc-4ab7-8ef8-1c2d2ba0a66a",
"ExternalImageId": "image1.jpg",
"Confidence": 99.99949645996094,
"ImageId": "5e1a7588-e5a0-5ee3-bd00-c642518dfe3a"
},
"Similarity": 99.30997467041016
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618019938468933,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770599603652954
},
"FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f",
"ExternalImageId": "example-image.jpg",
"Confidence": 99.99340057373047,
"ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0"
},
"Similarity": 99.24862670898438
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.18562500178813934,
"Top": 0.1618019938468933,
"Left": 0.5575000047683716,
"Height": 0.24770599603652954
},
"FaceId": "13692fe4-990a-4679-b14a-5ac23d135eab",
"ExternalImageId": "image3.jpg",
"Confidence": 99.99340057373047,
"ImageId": "8df18239-9ad1-5acd-a46a-6581ff98f51b"
},
"Similarity": 99.24862670898438
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5349419713020325,
"Top": 0.29124999046325684,
"Left": 0.16389399766921997,
"Height": 0.40187498927116394
},
"FaceId": "745f7509-b1fa-44e0-8b95-367b1359638a",
"ExternalImageId": "image9.jpg",
"Confidence": 99.99979400634766,
"ImageId": "67a34327-48d1-5179-b042-01e52ccfeada"
},
"Similarity": 96.73158264160156
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5307819843292236,
"Top": 0.2862499952316284,
"Left": 0.1564060002565384,
"Height": 0.3987500071525574
},
"FaceId": "2eb5f3fd-e2a9-4b1c-a89f-afa0a518fe06",
"ExternalImageId": "image10.jpg",
"Confidence": 99.99970245361328,
"ImageId": "3c314792-197d-528d-bbb6-798ed012c150"
},
"Similarity": 96.48291015625
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5074880123138428,
"Top": 0.3774999976158142,
"Left": 0.18302799761295319,
"Height": 0.3812499940395355
},
"FaceId": "086261e8-6deb-4bc0-ac73-ab22323cc38d",
"ExternalImageId": "image6.jpg",
"Confidence": 99.99930572509766,
"ImageId": "ae1593b0-a8f6-5e24-a306-abf529e276fa"
},
"Similarity": 96.43287658691406
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5574039816856384,
"Top": 0.37187498807907104,
"Left": 0.14559100568294525,
"Height": 0.4181250035762787
},
"FaceId": "11c4bd3c-19c5-4eb8-aecc-24feb93a26e1",
"ExternalImageId": "image5.jpg",
"Confidence": 99.99960327148438,
"ImageId": "80739b4d-883f-5b78-97cf-5124038e26b9"
},
"Similarity": 95.25305938720703
},
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.5773710012435913,
"Top": 0.34437501430511475,
"Left": 0.12396000325679779,
"Height": 0.4337500035762787
},
"FaceId": "57189455-42b0-4839-a86c-abda48b13174",
"ExternalImageId": "image8.jpg",
"Confidence": 100.0,
"ImageId": "0aff2f37-e7a2-5dbc-a3a3-4ef6ec18eaa0"
},
"Similarity": 95.22837829589844
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Suchen nach einem Gesicht mit der Gesichts-ID](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/search-face-with-id-procedure.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [SearchFaces](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/search-faces.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `start-celebrity-recognition`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-celebrity-recognition`.
**AWS CLI**
**So starten Sie die Erkennung von Prominenten in einem gespeicherten Video**
Der folgende `start-celebrity-recognition`-Befehl startet einen Job zur Suche nach Prominenten in der angegebenen Videodatei, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.
```
aws rekognition start-celebrity-recognition \
--video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"
```
Ausgabe:
```
{
"JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Prominenten in einem gespeicherten Video](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/celebrities-video-sqs.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartCelebrityRecognition](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/start-celebrity-recognition.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `start-content-moderation`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-content-moderation`.
**AWS CLI**
**So starten Sie die Erkennung unsicherer Inhalte in einem gespeicherten Video**
Der folgende `start-content-moderation`-Befehl startet eine Aufgabe zur Erkennung von unsicheren Inhalten in der angegebenen Videodatei, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.
```
aws rekognition start-content-moderation \
--video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"
```
Ausgabe:
```
{
"JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen unsicherer gespeicherter Videos](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/procedure-moderate-videos.html) im *Amazon Rekognition* Developer Guide.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartContentModeration](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/start-content-moderation.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `start-face-detection`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-face-detection`.
**AWS CLI**
**So erkennen Sie Gesichter in einem Video**
Der folgende `start-face-detection`-Befehl startet eine Aufgabe zur Erkennung von Gesichtern in der angegebenen Videodatei, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.
```
aws rekognition start-face-detection
--video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"
```
Ausgabe:
```
{
"JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Gesichtern in einem gespeicherten Video](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces-sqs-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartFaceDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/start-face-detection.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `start-face-search`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-face-search`.
**AWS CLI**
**So suchen Sie nach Gesichtern in einer Sammlung, die mit Gesichtern übereinstimmen, die in einem Video erkannt werden**
Der folgende `start-face-search`-Befehl startet eine Aufgabe zur Erkennung von Gesichtern in einer Sammlung, die Gesichtern entsprechen, die in dem angegebenen Video erkannt werden, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.
```
aws rekognition start-face-search \
--video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}" \
--collection-id collection
```
Ausgabe:
```
{
"JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Suchen in gespeicherten Videos nach Gesichtern](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/procedure-person-search-videos.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartFaceSearch](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/start-face-search.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `start-label-detection`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-label-detection`.
**AWS CLI**
**So erkennen Sie Objekte und Szenen in einem Video**
Der folgende `start-label-detection`-Befehl startet eine Aufgabe zur Erkennung von Objekten und Szenen in der angegebenen Videodatei, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.
```
aws rekognition start-label-detection \
--video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"
```
Ausgabe:
```
{
"JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Labels in einem Video](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/labels-detecting-labels-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartLabelDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/start-label-detection.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `start-person-tracking`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-person-tracking`.
**AWS CLI**
**So starten Sie die Pfadfindung von Personen in einem gespeicherten Video**
Der folgende `start-person-tracking`-Befehl startet eine Aufgabe zur Pfadfindung von Personen in dem angegebenen Video, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist:
```
aws rekognition start-person-tracking \
--video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"
```
Ausgabe:
```
{
"JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Pfade von Personen](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/persons.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Rekognition*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartPersonTracking](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/start-person-tracking.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `start-stream-processor`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-stream-processor`.
**AWS CLI**
**So starten Sie den Stream-Prozessor**
Der folgende `start-stream-processor`-Befehl startet den angegebenen Videostream-Prozessor.
```
aws rekognition start-stream-processor \
--name my-stream-processor
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Arbeiten mit Streaming-Videos](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartStreamProcessor](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/start-stream-processor.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `stop-stream-processor`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`stop-stream-processor`.
**AWS CLI**
**So beenden Sie einen laufenden Stream-Prozessor**
Der folgende `stop-stream-processor`-Befehl stoppt den angegebenen Stream-Prozessor.
```
aws rekognition stop-stream-processor \
--name my-stream-processor
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Arbeiten mit Streaming-Videos](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video.html) im *Amazon Rekognition Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StopStreamProcessor](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rekognition/stop-stream-processor.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.