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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# Verwendung `DetectModerationLabels` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DetectModerationLabels` verwendet wird.
Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von unangemessenen Bildern](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/procedure-moderate-images.html).
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#### [ .NET ]
**SDK für .NET**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Rekognition/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Rekognition;
using Amazon.Rekognition.Model;
///
/// Uses the Amazon Rekognition Service to detect unsafe content in a
/// JPEG or PNG format image.
///
public class DetectModerationLabels
{
public static async Task Main(string[] args)
{
string photo = "input.jpg";
string bucket = "amzn-s3-demo-bucket";
var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
var detectModerationLabelsRequest = new DetectModerationLabelsRequest()
{
Image = new Image()
{
S3Object = new S3Object()
{
Name = photo,
Bucket = bucket,
},
},
MinConfidence = 60F,
};
try
{
var detectModerationLabelsResponse = await rekognitionClient.DetectModerationLabelsAsync(detectModerationLabelsRequest);
Console.WriteLine("Detected labels for " + photo);
foreach (ModerationLabel label in detectModerationLabelsResponse.ModerationLabels)
{
Console.WriteLine($"Label: {label.Name}");
Console.WriteLine($"Confidence: {label.Confidence}");
Console.WriteLine($"Parent: {label.ParentName}");
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine(ex.Message);
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/rekognition-2016-06-27/DetectModerationLabels)in der *AWS SDK für .NET API-Referenz*.
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#### [ CLI ]
**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*.
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#### [ Java ]
**SDK für Java 2.x**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/rekognition/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.*;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.InputStream;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectModerationLabels {
public static void main(String[] args) {
final String usage = """
Usage:
Where:
bucketName - The name of the S3 bucket where the images are stored.
sourceImage - The name of the image (for example, pic1.png).\s
""";
if (args.length != 2) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String bucketName = args[0];
String sourceImage = args[1];
Region region = Region.US_WEST_2;
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.region(region)
.build();
detectModLabels(rekClient, bucketName, sourceImage);
rekClient.close();
}
/**
* Detects moderation labels in an image stored in an Amazon S3 bucket.
*
* @param rekClient the Amazon Rekognition client to use for the detection
* @param bucketName the name of the Amazon S3 bucket where the image is stored
* @param sourceImage the name of the image file to be analyzed
*
* @throws RekognitionException if there is an error during the image detection process
*/
public static void detectModLabels(RekognitionClient rekClient, String bucketName, String sourceImage) {
try {
S3Object s3ObjectTarget = S3Object.builder()
.bucket(bucketName)
.name(sourceImage)
.build();
Image targetImage = Image.builder()
.s3Object(s3ObjectTarget)
.build();
DetectModerationLabelsRequest moderationLabelsRequest = DetectModerationLabelsRequest.builder()
.image(targetImage)
.minConfidence(60F)
.build();
DetectModerationLabelsResponse moderationLabelsResponse = rekClient
.detectModerationLabels(moderationLabelsRequest);
List labels = moderationLabelsResponse.moderationLabels();
System.out.println("Detected labels for image");
for (ModerationLabel label : labels) {
System.out.println("Label: " + label.name()
+ "\n Confidence: " + label.confidence().toString() + "%"
+ "\n Parent:" + label.parentName());
}
} catch (RekognitionException e) {
e.printStackTrace();
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/rekognition-2016-06-27/DetectModerationLabels)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*.
------
#### [ Kotlin ]
**SDK für Kotlin**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen.
```
suspend fun detectModLabels(sourceImage: String) {
val myImage =
Image {
this.bytes = (File(sourceImage).readBytes())
}
val request =
DetectModerationLabelsRequest {
image = myImage
minConfidence = 60f
}
RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
val response = rekClient.detectModerationLabels(request)
response.moderationLabels?.forEach { label ->
println("Label: ${label.name} - Confidence: ${label.confidence} % Parent: ${label.parentName}")
}
}
}
```
+ API-Details finden Sie [DetectModerationLabels](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*.
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#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class RekognitionImage:
"""
Encapsulates an Amazon Rekognition image. This class is a thin wrapper
around parts of the Boto3 Amazon Rekognition API.
"""
def __init__(self, image, image_name, rekognition_client):
"""
Initializes the image object.
:param image: Data that defines the image, either the image bytes or
an Amazon S3 bucket and object key.
:param image_name: The name of the image.
:param rekognition_client: A Boto3 Rekognition client.
"""
self.image = image
self.image_name = image_name
self.rekognition_client = rekognition_client
def detect_moderation_labels(self):
"""
Detects moderation labels in the image. Moderation labels identify content
that may be inappropriate for some audiences.
:return: The list of moderation labels found in the image.
"""
try:
response = self.rekognition_client.detect_moderation_labels(
Image=self.image
)
labels = [
RekognitionModerationLabel(label)
for label in response["ModerationLabels"]
]
logger.info(
"Found %s moderation labels in %s.", len(labels), self.image_name
)
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't detect moderation labels in %s.", self.image_name
)
raise
else:
return labels
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/rekognition-2016-06-27/DetectModerationLabels)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/rek#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
" Create S3 object reference for the image
DATA(lo_s3object) = NEW /aws1/cl_reks3object(
iv_bucket = iv_s3_bucket
iv_name = iv_s3_key ).
" Create image object
DATA(lo_image) = NEW /aws1/cl_rekimage(
io_s3object = lo_s3object ).
" Detect moderation labels
oo_result = lo_rek->detectmoderationlabels(
io_image = lo_image ).
DATA(lt_moderation_labels) = oo_result->get_moderationlabels( ).
DATA(lv_mod_count) = lines( lt_moderation_labels ).
DATA(lv_msg10) = |{ lv_mod_count } moderation label(s) detected.|.
MESSAGE lv_msg10 TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_rekinvalids3objectex.
MESSAGE 'Invalid S3 object.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_rekinvalidparameterex.
MESSAGE 'Invalid parameter value.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
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