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# Ejemplos de Amazon Rekognition con SDK para C\$1\$1
<a name="cpp_rekognition_code_examples"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar acciones e implementar situaciones comunes mediante Amazon AWS SDK para C\$1\$1 Rekognition.

Las *acciones* son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las distintas funciones de servicio, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.

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**
+ [Introducción](#get_started)
+ [Acciones](#actions)
+ [Escenarios](#scenarios)

## Introducción
<a name="get_started"></a>

### Introducción a Amazon Rekognition
<a name="rekognition_Hello_cpp_topic"></a>

En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo empezar a utilizar Amazon Rekognition.

**SDK para C\$1\$1**  
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/rekognition/hello_rekognition#code-examples). 
Código para el CMake archivo CMake Lists.txt.  

```
# Set the minimum required version of CMake for this project.
cmake_minimum_required(VERSION 3.13)

# Set the AWS service components used by this project.
set(SERVICE_COMPONENTS rekognition)

# Set this project's name.
project("hello_rekognition")

# Set the C++ standard to use to build this target.
# At least C++ 11 is required for the AWS SDK for C++.
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

# Use the MSVC variable to determine if this is a Windows build.
set(WINDOWS_BUILD ${MSVC})

if (WINDOWS_BUILD) # Set the location where CMake can find the installed libraries for the AWS SDK.
    string(REPLACE ";" "/aws-cpp-sdk-all;" SYSTEM_MODULE_PATH "${CMAKE_SYSTEM_PREFIX_PATH}/aws-cpp-sdk-all")
    list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH ${SYSTEM_MODULE_PATH})
endif ()

# Find the AWS SDK for C++ package.
find_package(AWSSDK REQUIRED COMPONENTS ${SERVICE_COMPONENTS})

if (WINDOWS_BUILD AND AWSSDK_INSTALL_AS_SHARED_LIBS) 
     # Copy relevant AWS SDK for C++ libraries into the current binary directory for running and debugging.

     # set(BIN_SUB_DIR "/Debug") # If you are building from the command line, you may need to uncomment this 
                                    # and set the proper subdirectory to the executables' location.

     AWSSDK_CPY_DYN_LIBS(SERVICE_COMPONENTS "" ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}${BIN_SUB_DIR})
endif ()

add_executable(${PROJECT_NAME}
        hello_rekognition.cpp)

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}
        ${AWSSDK_LINK_LIBRARIES})
```
Código del archivo de origen hello\$1rekognition.cpp.  

```
#include <aws/core/Aws.h>
#include <aws/rekognition/RekognitionClient.h>
#include <aws/rekognition/model/ListCollectionsRequest.h>
#include <iostream>

/*
 *  A "Hello Rekognition" starter application which initializes an Amazon Rekognition client and
 *  lists the Amazon Rekognition collections in the current account and region.
 *
 *  main function
 *
 *  Usage: 'hello_rekognition'
 *
 */

int main(int argc, char **argv) {
    Aws::SDKOptions options;
    //  Optional: change the log level for debugging.
    //  options.loggingOptions.logLevel = Aws::Utils::Logging::LogLevel::Debug;
    Aws::InitAPI(options); // Should only be called once.
    {
        Aws::Client::ClientConfiguration clientConfig;
        // Optional: Set to the AWS Region (overrides config file).
        // clientConfig.region = "us-east-1";

        Aws::Rekognition::RekognitionClient rekognitionClient(clientConfig);
        Aws::Rekognition::Model::ListCollectionsRequest request;
        Aws::Rekognition::Model::ListCollectionsOutcome outcome =
                rekognitionClient.ListCollections(request);

        if (outcome.IsSuccess()) {
            const Aws::Vector<Aws::String>& collectionsIds = outcome.GetResult().GetCollectionIds();
            if (!collectionsIds.empty()) {
                std::cout << "collectionsIds: " << std::endl;
                for (auto &collectionId : collectionsIds) {
                    std::cout << "- " << collectionId << std::endl;
                }
            } else {
                std::cout << "No collections found" << std::endl;
            }
        } else {
            std::cerr << "Error with ListCollections: " << outcome.GetError()
                      << std::endl;
        }
    }


    Aws::ShutdownAPI(options); // Should only be called once.
    return 0;
}
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListCollections](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/rekognition-2016-06-27/ListCollections)la *Referencia AWS SDK para C\$1\$1 de la API*. 

## Acciones
<a name="actions"></a>

### `DetectLabels`
<a name="rekognition_DetectLabels_cpp_topic"></a>

En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar `DetectLabels`.

Para obtener información, consulte [Detección de etiquetas en una imagen](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/labels-detect-labels-image.html).

**SDK para C\$1\$1**  
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/rekognition#code-examples). 

```
//! Detect instances of real-world entities within an image by using Amazon Rekognition
/*!
  \param imageBucket: The Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) bucket containing an image.
  \param imageKey: The Amazon S3 key of an image object.
  \param clientConfiguration: AWS client configuration.
  \return bool: Function succeeded.
 */
bool AwsDoc::Rekognition::detectLabels(const Aws::String &imageBucket,
                                       const Aws::String &imageKey,
                                       const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfiguration) {
    Aws::Rekognition::RekognitionClient rekognitionClient(clientConfiguration);

    Aws::Rekognition::Model::DetectLabelsRequest request;
    Aws::Rekognition::Model::S3Object s3Object;
    s3Object.SetBucket(imageBucket);
    s3Object.SetName(imageKey);

    Aws::Rekognition::Model::Image image;
    image.SetS3Object(s3Object);

    request.SetImage(image);

    const Aws::Rekognition::Model::DetectLabelsOutcome outcome = rekognitionClient.DetectLabels(request);

    if (outcome.IsSuccess()) {
        const Aws::Vector<Aws::Rekognition::Model::Label> &labels = outcome.GetResult().GetLabels();
        if (labels.empty()) {
            std::cout << "No labels detected" << std::endl;
        } else {
            for (const Aws::Rekognition::Model::Label &label: labels) {
                std::cout << label.GetName() << ": " << label.GetConfidence() << std::endl;
            }
        }
    } else {
        std::cerr << "Error while detecting labels: '"
                  << outcome.GetError().GetMessage()
                  << "'" << std::endl;
    }

    return outcome.IsSuccess();
}
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [DetectLabels](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/rekognition-2016-06-27/DetectLabels)la *Referencia AWS SDK para C\$1\$1 de la API*. 

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

### Creación de una aplicación sin servidor para administrar fotos
<a name="cross_PAM_cpp_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 C\$1\$1**  
 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, consulta el ejemplo completo en [ GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/cross-service/photo_asset_manager).  
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