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Die Bild- und Videooperationen von Rekognition verstehen
Amazon Rekognition bietet zwei primäre API Sets für die Bild- und Videoanalyse:
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Amazon Rekognition Image: Dies API ist für die Analyse von Bildern konzipiert.
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Amazon Rekognition Video: Dies API konzentriert sich auf die Analyse sowohl gespeicherter als auch gestreamter Videos.
Beide APIs können verschiedene Entitäten wie Gesichter und Objekte erkennen. Ein umfassendes Verständnis der unterstützten Vergleichs- und Erkennungstypen finden Sie im Abschnitt überGrundlegendes zu den Analysearten von Rekognition.
Funktionsweise von Amazon Rekognition Image
Amazon Rekognition Image-Operationen sind synchron. Die Eingabe und die Antwort sind formatiert. JSON Die Amazon-Rekognition-Image-Operationen analysieren ein Eingabebild, das im JPG- oder PNG-Bildformat vorliegt. Das an eine Amazon-Rekognition-Image-Operation übergebene Bild kann in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert werden. Wenn Sie das nicht verwenden AWSCLI, können Sie auch Base64-kodierte Bildbytes direkt an einen Amazon Rekognition Rekognition-Vorgang übergeben. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Bildern.
Amazon-Rekognition-Video-Operationen
Amazon Rekognition Video API erleichtert die Analyse von Videos, die entweder in einem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert oder über Amazon Kinesis Video Streams gestreamt wurden.
Beachten Sie bei gespeicherten Videooperationen Folgendes:
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Die Operationen sind asynchron.
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Die Analyse muss mit einem Startvorgang eingeleitet werden (z. B. StartFaceDetectionfür die Gesichtserkennung in gespeicherten Videos).
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Der Abschlussstatus der Analyse wird zu einem SNS Amazon-Thema veröffentlicht.
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Um die Ergebnisse einer Analyse abzurufen, verwenden Sie die entsprechende „Get“ -Operation (z. B. GetFaceDetection).
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Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit gespeicherten Videoanalysen.
Für die Analyse von Streaming-Videos:
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Zu den Funktionen gehören die Gesichtssuche in Rekognition-Videosammlungen und die Erkennung von Bezeichnungen (Objekt oder Konzept).
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Analyseergebnisse für Etiketten werden als Amazon SNS - und Amazon S3 S3-Benachrichtigungen gesendet.
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Die Ergebnisse der Gesichtssuche werden in einen Kinesis-Datenstream ausgegeben.
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Die Verwaltung der Streaming-Videoanalyse erfolgt über einen Amazon Rekognition Video Video-Stream-Prozessor (z. B. erstellen Sie einen Prozessor mit CreateStreamProcessor).
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Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Streaming-Videoereignissen.
Bei jeder Videoanalyse werden Metadaten über das zu analysierende Video sowie eine Auftrags-ID und ein Auftrags-Tag zurückgegeben. Funktionen wie Labelerkennung und Inhaltsmoderation für Videos ermöglichen das Sortieren nach Zeitstempel oder Labelnamen und das Aggregieren von Ergebnissen nach Zeitstempel oder Segment.
Nicht-speicherbasierte und speicherbasierte Operationen
Die Amazon-Rekognition-Operationen sind in die folgenden Kategorien unterteilt.
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APIVorgänge ohne Speicherung — Bei diesen Vorgängen speichert Amazon Rekognition keine Informationen. Sie stellen Eingabebilder und -videos bereit, die Operation führt die Analyse durch und liefert die Ergebnisse. Dabei werden aber keine Informationen von Amazon Rekognition gespeichert. Weitere Informationen finden Sie unter Nicht speicherbasierte Operationen.
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Speicherbasierter API Betrieb — Amazon Rekognition Rekognition-Server können erkannte Gesichtsinformationen in Containern speichern, die als Sammlungen bezeichnet werden. Amazon Rekognition bietet zusätzliche API Funktionen, mit denen Sie die persistenten Gesichtsinformationen nach passenden Gesichtern durchsuchen können. Weitere Informationen finden Sie unter Speicherbasierte Operationen API.
Verwenden von AWS SDK oder HTTP zum Aufrufen von Amazon Rekognition Rekognition-Vorgängen API
Sie können Amazon Rekognition API Rekognition-Operationen entweder mit AWS SDK oder direkt über aufrufen. HTTP Sofern Sie keinen guten Grund haben, dies nicht zu tun, sollten Sie immer den verwenden. AWS SDK Die Java-Beispiele in diesem Abschnitt verwenden die AWSSDK. Eine Java-Projektdatei wird nicht bereitgestellt, aber Sie können das AWSToolkit for Eclipse verwenden, um AWS Anwendungen mit Java zu entwickeln.
Das. NETBeispiele in diesem Abschnitt verwenden die AWS SDK for .NET. Sie können das verwenden AWS Toolkit for Visual Studio, um AWS Anwendungen zu entwickeln mit. NET. Es enthält hilfreiche Vorlagen und den AWS Explorer für die Bereitstellung von Anwendungen und die Verwaltung von Diensten.
Die APIReferenz in diesem Handbuch behandelt das Aufrufen von Amazon Rekognition Rekognition-Operationen mithilfe von. HTTP Informationen zur Java-Referenz finden Sie unter AWS SDK for Java.
Die Amazon Rekognition Service-Endpunkte, die Sie verwenden können, sind unter AWSRegionen und Endpunkte dokumentiert.
Verwenden POST HTTP Sie Operationen, wenn Sie Amazon Rekognition mit HTTP aufrufen.
