Erkennen von Text in einem gespeicherten Video

So erkennen Sie Text in einem Video, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist (SDK)

1. Führen Sie die Schritte unter Analysieren eines in einem Amazon S3 S3-Bucket gespeicherten Videos mit Java oder Python (SDK) aus.

2. Fügen Sie in Schritt 1 den folgenden Code zur Klasse VideoDetect hinzu.

   Java

   //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.)
   
   
   private static void StartTextDetection(String bucket, String video) throws Exception{
              
       NotificationChannel channel= new NotificationChannel()
               .withSNSTopicArn(snsTopicArn)
               .withRoleArn(roleArn);
       
       StartTextDetectionRequest req = new StartTextDetectionRequest()
               .withVideo(new Video()
                       .withS3Object(new S3Object()
                           .withBucket(bucket)
                           .withName(video)))
               .withNotificationChannel(channel);
       
       
       StartTextDetectionResult startTextDetectionResult = rek.startTextDetection(req);
       startJobId=startTextDetectionResult.getJobId();
       
   } 
   
   private static void GetTextDetectionResults() throws Exception{
       
       int maxResults=10;
       String paginationToken=null;
       GetTextDetectionResult textDetectionResult=null;
       
       do{
           if (textDetectionResult !=null){
               paginationToken = textDetectionResult.getNextToken();
   
           }
           
       
           textDetectionResult = rek.getTextDetection(new GetTextDetectionRequest()
                .withJobId(startJobId)
                .withNextToken(paginationToken)
                .withMaxResults(maxResults));
       
           VideoMetadata videoMetaData=textDetectionResult.getVideoMetadata();
               
           System.out.println("Format: " + videoMetaData.getFormat());
           System.out.println("Codec: " + videoMetaData.getCodec());
           System.out.println("Duration: " + videoMetaData.getDurationMillis());
           System.out.println("FrameRate: " + videoMetaData.getFrameRate());
               
               
           //Show text, confidence values
           List<TextDetectionResult> textDetections = textDetectionResult.getTextDetections();
   
   
           for (TextDetectionResult text: textDetections) {
               long seconds=text.getTimestamp()/1000;
               System.out.println("Sec: " + Long.toString(seconds) + " ");
               TextDetection detectedText=text.getTextDetection();
               
               System.out.println("Text Detected: " + detectedText.getDetectedText());
                   System.out.println("Confidence: " + detectedText.getConfidence().toString());
                   System.out.println("Id : " + detectedText.getId());
                   System.out.println("Parent Id: " + detectedText.getParentId());
                   System.out.println("Bounding Box" + detectedText.getGeometry().getBoundingBox().toString());
                   System.out.println("Type: " + detectedText.getType());
                   System.out.println();
           }
       } while (textDetectionResult !=null && textDetectionResult.getNextToken() != null);
         
           
   }

   Ersetzen Sie in der Funktion main die folgenden Zeilen:

           StartLabelDetection(bucket, video);
   
           if (GetSQSMessageSuccess()==true)
           	GetLabelDetectionResults();

   mit:

           StartTextDetection(bucket, video);
   
           if (GetSQSMessageSuccess()==true)
           	GetTextDetectionResults();

   Java V2

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

   //snippet-start:[rekognition.java2.recognize_video_text.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.S3Object;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.NotificationChannel;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Video;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StartTextDetectionRequest;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StartTextDetectionResponse;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.GetTextDetectionResponse;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.GetTextDetectionRequest;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.VideoMetadata;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.TextDetectionResult;
   import java.util.List;
   //snippet-end:[rekognition.java2.recognize_video_text.import]
   
   /**
   * 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 DetectTextVideo {
   
    private static String startJobId ="";
    public static void main(String[] args) {
   
        final String usage = "\n" +
            "Usage: " +
            "   <bucket> <video> <topicArn> <roleArn>\n\n" +
            "Where:\n" +
            "   bucket - The name of the bucket in which the video is located (for example, (for example, myBucket). \n\n"+
            "   video - The name of video (for example, people.mp4). \n\n" +
            "   topicArn - The ARN of the Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) topic. \n\n" +
            "   roleArn - The ARN of the AWS Identity and Access Management (IAM) role to use. \n\n" ;
   
        if (args.length != 4) {
            System.out.println(usage);
            System.exit(1);
        }
   
        String bucket = args[0];
        String video = args[1];
        String topicArn = args[2];
        String roleArn = args[3];
   
        Region region = Region.US_EAST_1;
        RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
            .region(region)
            .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
            .build();
   
        NotificationChannel channel = NotificationChannel.builder()
            .snsTopicArn(topicArn)
            .roleArn(roleArn)
            .build();
   
        startTextLabels(rekClient, channel, bucket, video);
        GetTextResults(rekClient);
        System.out.println("This example is done!");
        rekClient.close();
    }
   
    // snippet-start:[rekognition.java2.recognize_video_text.main]
    public static void startTextLabels(RekognitionClient rekClient,
                                   NotificationChannel channel,
                                   String bucket,
                                   String video) {
        try {
            S3Object s3Obj = S3Object.builder()
                .bucket(bucket)
                .name(video)
                .build();
   
            Video vidOb = Video.builder()
                .s3Object(s3Obj)
                .build();
   
            StartTextDetectionRequest labelDetectionRequest = StartTextDetectionRequest.builder()
                .jobTag("DetectingLabels")
                .notificationChannel(channel)
                .video(vidOb)
                .build();
   
            StartTextDetectionResponse labelDetectionResponse = rekClient.startTextDetection(labelDetectionRequest);
            startJobId = labelDetectionResponse.jobId();
   
        } catch (RekognitionException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
   
    public static void GetTextResults(RekognitionClient rekClient) {
   
        try {
            String paginationToken=null;
            GetTextDetectionResponse textDetectionResponse=null;
            boolean finished = false;
            String status;
            int yy=0 ;
   
            do{
                if (textDetectionResponse !=null)
                    paginationToken = textDetectionResponse.nextToken();
   
                GetTextDetectionRequest recognitionRequest = GetTextDetectionRequest.builder()
                    .jobId(startJobId)
                    .nextToken(paginationToken)
                    .maxResults(10)
                    .build();
   
                // Wait until the job succeeds.
                while (!finished) {
                    textDetectionResponse = rekClient.getTextDetection(recognitionRequest);
                    status = textDetectionResponse.jobStatusAsString();
   
                    if (status.compareTo("SUCCEEDED") == 0)
                        finished = true;
                    else {
                        System.out.println(yy + " status is: " + status);
                        Thread.sleep(1000);
                    }
                    yy++;
                }
   
                finished = false;
   
                // Proceed when the job is done - otherwise VideoMetadata is null.
                VideoMetadata videoMetaData=textDetectionResponse.videoMetadata();
                System.out.println("Format: " + videoMetaData.format());
                System.out.println("Codec: " + videoMetaData.codec());
                System.out.println("Duration: " + videoMetaData.durationMillis());
                System.out.println("FrameRate: " + videoMetaData.frameRate());
                System.out.println("Job");
   
                List<TextDetectionResult> labels= textDetectionResponse.textDetections();
                for (TextDetectionResult detectedText: labels) {
                    System.out.println("Confidence: " + detectedText.textDetection().confidence().toString());
                    System.out.println("Id : " + detectedText.textDetection().id());
                    System.out.println("Parent Id: " + detectedText.textDetection().parentId());
                    System.out.println("Type: " + detectedText.textDetection().type());
                    System.out.println("Text: " + detectedText.textDetection().detectedText());
                    System.out.println();
                }
   
            } while (textDetectionResponse !=null && textDetectionResponse.nextToken() != null);
   
        } catch(RekognitionException | InterruptedException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
    // snippet-end:[rekognition.java2.recognize_video_text.main]
   }

   Python

   #Copyright 2019 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.)
   
       def StartTextDetection(self):
           response=self.rek.start_text_detection(Video={'S3Object': {'Bucket': self.bucket, 'Name': self.video}},
               NotificationChannel={'RoleArn': self.roleArn, 'SNSTopicArn': self.snsTopicArn})
   
           self.startJobId=response['JobId']
           print('Start Job Id: ' + self.startJobId)
     
       def GetTextDetectionResults(self):
           maxResults = 10
           paginationToken = ''
           finished = False
   
           while finished == False:
               response = self.rek.get_text_detection(JobId=self.startJobId,
                                               MaxResults=maxResults,
                                               NextToken=paginationToken)
   
               print('Codec: ' + response['VideoMetadata']['Codec'])
               
               print('Duration: ' + str(response['VideoMetadata']['DurationMillis']))
               print('Format: ' + response['VideoMetadata']['Format'])
               print('Frame rate: ' + str(response['VideoMetadata']['FrameRate']))
               print()
   
               for textDetection in response['TextDetections']:
                   text=textDetection['TextDetection']
   
                   print("Timestamp: " + str(textDetection['Timestamp']))
                   print("   Text Detected: " + text['DetectedText'])
                   print("   Confidence: " +  str(text['Confidence']))
                   print ("      Bounding box")
                   print ("        Top: " + str(text['Geometry']['BoundingBox']['Top']))
                   print ("        Left: " + str(text['Geometry']['BoundingBox']['Left']))
                   print ("        Width: " +  str(text['Geometry']['BoundingBox']['Width']))
                   print ("        Height: " +  str(text['Geometry']['BoundingBox']['Height']))
                   print ("   Type: " + str(text['Type']) )
                   print()
   
               if 'NextToken' in response:
                   paginationToken = response['NextToken']
               else:
                   finished = True

   Ersetzen Sie in der Funktion main die folgenden Zeilen:

       analyzer.StartLabelDetection()
       if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True:
           analyzer.GetLabelDetectionResults()

   mit:

       analyzer.StartTextDetection()
       if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True:
           analyzer.GetTextDetectionResults()

   CLI

   Führen Sie den folgenden AWS CLI Befehl aus, um mit der Texterkennung in einem Video zu beginnen.

    aws rekognition start-text-detection --video "{"S3Object":{"Bucket":"bucket-name","Name":"video-name"}}"\
    --notification-channel "{"SNSTopicArn":"topic-arn","RoleArn":"role-arn"}" \
    --region region-name --profile profile-name

   Aktualisieren Sie die folgenden Werte:

   • Ändern Sie bucket-name und video-name in den Amazon-S3-Bucket-Namen und den Dateinamen, die Sie in Schritt 2 angegeben haben.

   • Ändern Sie region-name in die von Ihnen verwendete AWS-Region.

   • Ersetzen Sie den Wert von profile-name mit dem Namen Ihres Entwicklerprofils.

   • Ändern Sie topic-ARN in den ARN des Amazon-SNS-Themas, das Sie in Schritt 3 von Amazon Rekognition Video konfigurieren erstellt haben.

   • Ändern Sie role-ARN in den ARN der IAM-Servicerolle, die Sie in Schritt 7 von Amazon Rekognition Video konfigurieren erstellt haben.

   Wenn Sie auf einem Windows-Gerät auf die CLI zugreifen, verwenden Sie doppelte Anführungszeichen anstelle von einfachen Anführungszeichen und maskieren Sie die inneren doppelten Anführungszeichen durch einen Backslash (d. h. \), um eventuell auftretende Parserfehler zu beheben. Ein Beispiel finden Sie unten:

   aws rekognition start-text-detection --video \
    "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"video-name\"}}" \
    --notification-channel "{\"SNSTopicArn\":\"topic-arn\",\"RoleArn\":\"role-arn\"}" \
    --region region-name --profile profile-name

   Nachdem Sie das vorangegangene Codebeispiel ausgeführt haben, kopieren Sie die zurückgegebene jobID und geben Sie sie an den folgenden GetTextDetection-Befehl weiter, um Ihre Ergebnisse zu erhalten, und ersetzen Sie job-id-number durch jobID, die Sie zuvor erhalten haben:

   aws rekognition get-text-detection --job-id job-id-number --profile profile-name             

   Anmerkung

   Wenn Sie zusätzlich zu Analysieren eines in einem Amazon S3 S3-Bucket gespeicherten Videos mit Java oder Python (SDK) bereits ein anderes Videobeispiel ausgeführt haben, ist der zu ersetzende Code möglicherweise anders.

3. Führen Sie den Code aus. Text, der im Video erkannt wurde, wird in einer Liste angezeigt.