Analysieren von Bildern, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert sind

So erkennen Sie Labels in einem Bild

1. Wenn Sie dies noch nicht getan haben:

   1. Erstellen oder aktualisieren Sie einen Benutzer mit AmazonRekognitionFullAccess- und AmazonS3ReadOnlyAccess-Berechtigungen. Weitere Informationen finden Sie unter Schritt 1: Einrichten eines AWS-Kontos und Erstellen eines Benutzers.

   2. Installieren und konfigurieren Sie das AWS CLI und das AWS SDKs. Weitere Informationen finden Sie unter Schritt 2: Richten Sie das AWS CLI und ein AWS SDKs. Stellen Sie sicher, dass Sie dem Benutzer, der die API-Operationen aufruft, die richtigen Berechtigungen für den programmatischen Zugriff erteilt haben. Eine Anleitung dazu finden Sie unter Erteilen programmgesteuerten Zugriffs.

2. Laden Sie ein Bild mit einem oder mehreren Objekten wie Bäumen, Häusern und einem Boot auf Ihren S3-Bucket hoch. Das Bild muss entweder im JPG- oder PNG-Format vorliegen.

   Weitere Anleitungen finden Sie unter Upload eines Objekts in Amazon S3 im Benutzerhandbuch für Amazon Simple Storage Service.

3. Verwenden Sie die folgenden Beispiele zum Aufrufen der DetectLabels-Operation.

   Java

   Dieses Beispiel zeigt eine Liste von Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie die Werte von bucket und photo durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   package com.amazonaws.samples;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsResult;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Label;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
   import java.util.List;
   
   public class DetectLabels {
   
      public static void main(String[] args) throws Exception {
   
         String photo = "input.jpg";
         String bucket = "bucket";
   
   
         AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
   
         DetectLabelsRequest request = new DetectLabelsRequest()
              .withImage(new Image()
              .withS3Object(new S3Object()
              .withName(photo).withBucket(bucket)))
              .withMaxLabels(10)
              .withMinConfidence(75F);
   
         try {
            DetectLabelsResult result = rekognitionClient.detectLabels(request);
            List <Label> labels = result.getLabels();
   
            System.out.println("Detected labels for " + photo);
            for (Label label: labels) {
               System.out.println(label.getName() + ": " + label.getConfidence().toString());
            }
         } catch(AmazonRekognitionException e) {
            e.printStackTrace();
         }
      }
   }

   AWS CLI

   Dieses Beispiel zeigt die JSON-Ausgabe von der detect-labels-CLI-Operation an. Ersetzen Sie die Werte von bucket und photo durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben. Ersetzen Sie den Wert von profile_name in der Zeile, die die Rekognition-Sitzung erstellt, durch den Namen Ihres Entwicklerprofils.

   aws rekognition detect-labels --image '{ "S3Object": { "Bucket": "bucket-name", "Name": "file-name" } }' \
   --features GENERAL_LABELS IMAGE_PROPERTIES \
   --settings '{"ImageProperties": {"MaxDominantColors":1}, {"GeneralLabels":{"LabelInclusionFilters":["Cat"]}}}' \
   --profile profile-name \
   --region us-east-1 

   Wenn Sie Windows verwenden, müssen Sie möglicherweise die Escaped Anführungszeichen verwenden, wie im Beispiel unten gezeigt.

   aws rekognition detect-labels --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"file-name\"}}" --features GENERAL_LABELS IMAGE_PROPERTIES --settings "{\"GeneralLabels\":{\"LabelInclusionFilters\":[\"Car\"]}}" --profile profile-name --region us-east-1

   Java V2

   Dieser Code stammt aus dem AWS Documentation SDK Examples GitHub Repository. Das vollständige Beispiel finden Sie hier.

   //snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels.import]
   import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
   import software.amazon.awssdk.regions.Region;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsResponse;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Label;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object;
   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 DetectLabels {
   
       public static void main(String[] args) {
   
           final String usage = "\n" +
               "Usage: " +
               "   <bucket> <image>\n\n" +
               "Where:\n" +
               "   bucket - The name of the Amazon S3 bucket that contains the image (for example, ,ImageBucket)." +
               "   image - The name of the image located in the Amazon S3 bucket (for example, Lake.png). \n\n";
   
           if (args.length != 2) {
               System.out.println(usage);
               System.exit(1);
           }
   
           String bucket = args[0];
           String image = args[1];
           Region region = Region.US_WEST_2;
           RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
               .region(region)
               .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
               .build();
   
           getLabelsfromImage(rekClient, bucket, image);
           rekClient.close();
       }
   
       // snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels_s3.main]
       public static void getLabelsfromImage(RekognitionClient rekClient, String bucket, String image) {
   
           try {
               S3Object s3Object = S3Object.builder()
                   .bucket(bucket)
                   .name(image)
                   .build() ;
   
               Image myImage = Image.builder()
                   .s3Object(s3Object)
                   .build();
   
               DetectLabelsRequest detectLabelsRequest = DetectLabelsRequest.builder()
                   .image(myImage)
                   .maxLabels(10)
                   .build();
   
               DetectLabelsResponse labelsResponse = rekClient.detectLabels(detectLabelsRequest);
               List<Label> labels = labelsResponse.labels();
               System.out.println("Detected labels for the given photo");
               for (Label label: labels) {
                   System.out.println(label.name() + ": " + label.confidence().toString());
               }
   
           } catch (RekognitionException e) {
               System.out.println(e.getMessage());
               System.exit(1);
           }
       }
    // snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.main]
   }

   Python

   Dieses Beispiel zeigt die Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie die Werte von bucket und photo durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben. Ersetzen Sie den Wert von profile_name in der Zeile, die die Rekognition-Sitzung erstellt, durch den Namen Ihres Entwicklerprofils.

   #Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   import boto3
   
   def detect_labels(photo, bucket):
   
        session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
        client = session.client('rekognition')
   
        response = client.detect_labels(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}},
        MaxLabels=10,
        # Uncomment to use image properties and filtration settings
        #Features=["GENERAL_LABELS", "IMAGE_PROPERTIES"],
        #Settings={"GeneralLabels": {"LabelInclusionFilters":["Cat"]},
        # "ImageProperties": {"MaxDominantColors":10}}
        )
   
        print('Detected labels for ' + photo)
        print()
        for label in response['Labels']:
            print("Label: " + label['Name'])
            print("Confidence: " + str(label['Confidence']))
            print("Instances:")
   
            for instance in label['Instances']:
                print(" Bounding box")
                print(" Top: " + str(instance['BoundingBox']['Top']))
                print(" Left: " + str(instance['BoundingBox']['Left']))
                print(" Width: " + str(instance['BoundingBox']['Width']))
                print(" Height: " + str(instance['BoundingBox']['Height']))
                print(" Confidence: " + str(instance['Confidence']))
                print()
   
            print("Parents:")
            for parent in label['Parents']:
               print(" " + parent['Name'])
   
            print("Aliases:")
            for alias in label['Aliases']:
                print(" " + alias['Name'])
   
                print("Categories:")
            for category in label['Categories']:
                print(" " + category['Name'])
                print("----------")
                print()
   
        if "ImageProperties" in str(response):
            print("Background:")
            print(response["ImageProperties"]["Background"])
            print()
            print("Foreground:")
            print(response["ImageProperties"]["Foreground"])
            print()
            print("Quality:")
            print(response["ImageProperties"]["Quality"])
            print()
   
        return len(response['Labels'])
   
   def main():
       photo = 'photo-name'
       bucket = 'amzn-s3-demo-bucket'
       label_count = detect_labels(photo, bucket)
       print("Labels detected: " + str(label_count))
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   

   Node.Js

   In diesem Beispiel werden Informationen über in einem Bild erkannte Labels angezeigt.

   Ändern Sie den Wert von photo in den Pfad und Dateinamen einer Bilddatei mit einem oder mehreren prominenten Gesichtern. Ändern Sie den Wert von bucket in den Namen des S3-Buckets, der die angegebene Bilddatei enthält. Ändern Sie den Wert von REGION in den Namen der Region, die Ihrem Konto zugeordnet ist. Ersetzen Sie den Wert von profile_name in der Zeile, die die Rekognition-Sitzung erstellt, durch den Namen Ihres Entwicklerprofils.

   // Import required AWS SDK clients and commands for Node.js
   import { DetectLabelsCommand } from  "@aws-sdk/client-rekognition";
   import  { RekognitionClient } from "@aws-sdk/client-rekognition";
   
   import {fromIni} from '@aws-sdk/credential-providers';
   
   // Set the AWS Region.
   const REGION = "region-name"; //e.g. "us-east-1"
   
   // Create SNS service object.
   const rekogClient = new RekognitionClient({
     region: REGION,
     credentials: fromIni({
          profile: 'profile-name',
     }),
   });
   
   const bucket = 'bucket-name'
   const photo = 'photo-name'
   
   // Set params
   const params = {For example, to grant
       Image: {
         S3Object: {
           Bucket: bucket,
           Name: photo
         },
       },
     }
   
   const detect_labels = async () => {
       try {
           const response = await rekogClient.send(new DetectLabelsCommand(params));
           console.log(response.Labels)
           response.Labels.forEach(label =>{
               console.log(`Confidence: ${label.Confidence}`)
               console.log(`Name: ${label.Name}`)
               console.log('Instances:')
               label.Instances.forEach(instance => {
                   console.log(instance)
               })
               console.log('Parents:')
               label.Parents.forEach(name => {
                   console.log(name)
               })
               console.log("-------")
           })
           return response; // For unit tests.
         } catch (err) {
           console.log("Error", err);
         }
   };
   
   detect_labels();

   .NET

   Dieses Beispiel zeigt eine Liste von Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie die Werte von bucket und photo durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   using System;
   using Amazon.Rekognition;
   using Amazon.Rekognition.Model;
   
   public class DetectLabels
   {
       public static void Example()
       {
           String photo = "input.jpg";
           String bucket = "amzn-s3-demo-bucket";
   
           AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
   
           DetectLabelsRequest detectlabelsRequest = new DetectLabelsRequest()
           {
               Image = new Image()
               {
                   S3Object = new S3Object()
                   {
                       Name = photo,
                       Bucket = bucket
                   },
               },
               MaxLabels = 10,
               MinConfidence = 75F
           };
   
           try
           {
               DetectLabelsResponse detectLabelsResponse = rekognitionClient.DetectLabels(detectlabelsRequest);
               Console.WriteLine("Detected labels for " + photo);
               foreach (Label label in detectLabelsResponse.Labels)
                   Console.WriteLine("{0}: {1}", label.Name, label.Confidence);
           }
           catch (Exception e)
           {
               Console.WriteLine(e.Message);
           }
       }
   }

   Ruby

   Dieses Beispiel zeigt eine Liste von Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie die Werte von bucket und photo durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben.

   
   
      # Add to your Gemfile
      # gem 'aws-sdk-rekognition'
      require 'aws-sdk-rekognition'
      credentials = Aws::Credentials.new(
         ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'],
         ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY']
      )
      bucket = 'bucket' # the bucket name without s3://
      photo  = 'photo' # the name of file
      client   = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials
      attrs = {
        image: {
          s3_object: {
            bucket: bucket,
            name: photo
          },
        },
        max_labels: 10
      }
     response = client.detect_labels attrs
     puts "Detected labels for: #{photo}"
     response.labels.each do |label|
       puts "Label:      #{label.name}"
       puts "Confidence: #{label.confidence}"
       puts "Instances:"
       label['instances'].each do |instance|
         box = instance['bounding_box']
         puts "  Bounding box:"
         puts "    Top:        #{box.top}"
         puts "    Left:       #{box.left}"
         puts "    Width:      #{box.width}"
         puts "    Height:     #{box.height}"
         puts "  Confidence: #{instance.confidence}"
       end
       puts "Parents:"
       label.parents.each do |parent|
         puts "  #{parent.name}"
       end
       puts "------------"
       puts ""
     end

   anchoranchoranchoranchoranchoranchoranchor
   • Java
   • AWS CLI
   • Java V2
   • Python
   • Node.Js
   • .NET
   • Ruby

   Dieses Beispiel zeigt eine Liste von Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie die Werte von bucket und photo durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   package com.amazonaws.samples;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsResult;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Label;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
   import java.util.List;
   
   public class DetectLabels {
   
      public static void main(String[] args) throws Exception {
   
         String photo = "input.jpg";
         String bucket = "bucket";
   
   
         AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
   
         DetectLabelsRequest request = new DetectLabelsRequest()
              .withImage(new Image()
              .withS3Object(new S3Object()
              .withName(photo).withBucket(bucket)))
              .withMaxLabels(10)
              .withMinConfidence(75F);
   
         try {
            DetectLabelsResult result = rekognitionClient.detectLabels(request);
            List <Label> labels = result.getLabels();
   
            System.out.println("Detected labels for " + photo);
            for (Label label: labels) {
               System.out.println(label.getName() + ": " + label.getConfidence().toString());
            }
         } catch(AmazonRekognitionException e) {
            e.printStackTrace();
         }
      }
   }