Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el GitHub repositorio de [ejemplos de AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples).

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# Ejemplos de Amazon Rekognition con SDK para Rust
<a name="rust_1_rekognition_code_examples"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar acciones e implementar escenarios comunes mediante el uso del AWS SDK para Rust con Amazon Rekognition.

Los *escenarios* son ejemplos de código que muestran cómo llevar a cabo una tarea específica a través de llamadas a varias funciones dentro del servicio o combinado con otros Servicios de AWS.

En cada ejemplo se incluye un enlace al código de origen completo, con instrucciones de configuración y ejecución del código en el contexto.

**Topics**
+ [Escenarios](#scenarios)

## Escenarios
<a name="scenarios"></a>

### Creación de una aplicación sin servidor para administrar fotos
<a name="cross_PAM_rust_1_topic"></a>

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo crear una aplicación sin servidor que permita a los usuarios administrar fotos mediante etiquetas.

**SDK para Rust**  
 Muestra cómo desarrollar una aplicación de administración de activos fotográficos que detecte las etiquetas de las imágenes mediante Amazon Rekognition y las almacene para su posterior recuperación.   
Para obtener el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulte el ejemplo completo en. [ GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/rustv1/cross_service/photo_asset_management)  
Para profundizar en el origen de este ejemplo, consulte la publicación en [Comunidad de AWS](https://community.aws/posts/cloud-journeys/01-serverless-image-recognition-app).  

**Servicios utilizados en este ejemplo**
+ API Gateway
+ DynamoDB
+ Lambda
+ Amazon Rekognition
+ Amazon S3
+ Amazon SNS

### Detectar rostros en una imagen
<a name="cross_DetectFaces_rust_1_topic"></a>

En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo:
+ Guarde una imagen en un bucket de Amazon S3.
+ Utilice Amazon Rekognition para detectar información faciales, como el rango de edad, el género y las emociones (por ejemplo, una sonrisa).
+ Muestre esos detalles.

**SDK para Rust**  
 Guarde la imagen en un bucket de Amazon S3 con el prefijo **uploads**, use Amazon Rekognition para detectar información faciales, como el rango de edad, el género y las emociones (por ejemplo, una sonrisa) y muestre esos detalles.   
 Para ver el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulta el ejemplo completo en [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/main/rustv1/cross_service/detect_faces/src/main.rs).   

**Servicios utilizados en este ejemplo**
+ Amazon Rekognition
+ Amazon S3

### Guarde EXIF y otra información de la imagen
<a name="cross_DetectLabels_rust_1_topic"></a>

En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo:
+ Obtener información EXIF de un archivo JPG, JPEG o PNG.
+ Subir el archivo de imagen en un bucket de Amazon S3.
+ Usar Amazon Rekognition para identificar los tres atributos principales (etiquetas) en el archivo.
+ Agregar la información EXIF y de etiquetas a una tabla de Amazon DynamoDB de la región.

**SDK para Rust**  
 Obtenga información EXIF de un archivo JPG, JPEG o PNG, cargue el archivo de imagen en un bucket de Amazon S3, utilice Amazon Rekognition para identificar los tres atributos principales (*etiquetas* de Amazon Rekognition) en el archivo y añada la información EXIF y de etiquetas a una tabla de Amazon DynamoDB de la región.   
 Para ver el código fuente completo y las instrucciones sobre cómo configurarlo y ejecutarlo, consulta el ejemplo completo en [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/main/rustv1/cross_service/detect_labels/src/main.rs).   

**Servicios utilizados en este ejemplo**
+ DynamoDB
+ Amazon Rekognition
+ Amazon S3