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Esempi di utilizzo di Amazon Rekognition AWS SDK for .NET
I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire azioni e implementare scenari comuni utilizzando Amazon AWS SDK for .NET Rekognition.
Le operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguite nel contesto. Sebbene le azioni mostrino come chiamare le singole funzioni di servizio, puoi vedere le azioni nel loro contesto negli scenari correlati.
Gli scenari sono esempi di codice che mostrano come eseguire attività specifiche richiamando più funzioni all'interno di un servizio o combinandole con altre Servizi AWS.
Ogni esempio include un collegamento al codice sorgente completo, in cui è possibile trovare istruzioni su come configurare ed eseguire il codice nel contesto.
Azioni
Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareCompareFaces
.
Per ulteriori informazioni, consulta Confronto dei volti nelle immagini.
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.IO; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to compare faces in two images. /// </summary> public class CompareFaces { public static async Task Main() { float similarityThreshold = 70F; string sourceImage = "source.jpg"; string targetImage = "target.jpg"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); Amazon.Rekognition.Model.Image imageSource = new Amazon.Rekognition.Model.Image(); try { using FileStream fs = new FileStream(sourceImage, FileMode.Open, FileAccess.Read); byte[] data = new byte[fs.Length]; fs.Read(data, 0, (int)fs.Length); imageSource.Bytes = new MemoryStream(data); } catch (Exception) { Console.WriteLine($"Failed to load source image: {sourceImage}"); return; } Amazon.Rekognition.Model.Image imageTarget = new Amazon.Rekognition.Model.Image(); try { using FileStream fs = new FileStream(targetImage, FileMode.Open, FileAccess.Read); byte[] data = new byte[fs.Length]; data = new byte[fs.Length]; fs.Read(data, 0, (int)fs.Length); imageTarget.Bytes = new MemoryStream(data); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"Failed to load target image: {targetImage}"); Console.WriteLine(ex.Message); return; } var compareFacesRequest = new CompareFacesRequest { SourceImage = imageSource, TargetImage = imageTarget, SimilarityThreshold = similarityThreshold, }; // Call operation var compareFacesResponse = await rekognitionClient.CompareFacesAsync(compareFacesRequest); // Display results compareFacesResponse.FaceMatches.ForEach(match => { ComparedFace face = match.Face; BoundingBox position = face.BoundingBox; Console.WriteLine($"Face at {position.Left} {position.Top} matches with {match.Similarity}% confidence."); }); Console.WriteLine($"Found {compareFacesResponse.UnmatchedFaces.Count} face(s) that did not match."); } }
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Per API i dettagli, vedi CompareFaces AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareCreateCollection
.
Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di una raccolta.
- AWS SDK for .NET
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Nota
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. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses Amazon Rekognition to create a collection to which you can add /// faces using the IndexFaces operation. /// </summary> public class CreateCollection { public static async Task Main() { var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); string collectionId = "MyCollection"; Console.WriteLine("Creating collection: " + collectionId); var createCollectionRequest = new CreateCollectionRequest { CollectionId = collectionId, }; CreateCollectionResponse createCollectionResponse = await rekognitionClient.CreateCollectionAsync(createCollectionRequest); Console.WriteLine($"CollectionArn : {createCollectionResponse.CollectionArn}"); Console.WriteLine($"Status code : {createCollectionResponse.StatusCode}"); } }
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Per API i dettagli, vedi CreateCollection AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareDeleteCollection
.
Per ulteriori informazioni, consulta Eliminazione di una raccolta.
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to delete an existing collection. /// </summary> public class DeleteCollection { public static async Task Main() { var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); string collectionId = "MyCollection"; Console.WriteLine("Deleting collection: " + collectionId); var deleteCollectionRequest = new DeleteCollectionRequest() { CollectionId = collectionId, }; var deleteCollectionResponse = await rekognitionClient.DeleteCollectionAsync(deleteCollectionRequest); Console.WriteLine($"{collectionId}: {deleteCollectionResponse.StatusCode}"); } }
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Per API i dettagli, vedi DeleteCollection AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareDeleteFaces
.
Per ulteriori informazioni, consulta Eliminazione dei volti da una raccolta.
- AWS SDK for .NET
-
Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Collections.Generic; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to delete one or more faces from /// a Rekognition collection. /// </summary> public class DeleteFaces { public static async Task Main() { string collectionId = "MyCollection"; var faces = new List<string> { "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx" }; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var deleteFacesRequest = new DeleteFacesRequest() { CollectionId = collectionId, FaceIds = faces, }; DeleteFacesResponse deleteFacesResponse = await rekognitionClient.DeleteFacesAsync(deleteFacesRequest); deleteFacesResponse.DeletedFaces.ForEach(face => { Console.WriteLine($"FaceID: {face}"); }); } }
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Per API i dettagli, vedi DeleteFaces AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareDescribeCollection
.
Per ulteriori informazioni, consulta Descrizione di una raccolta.
- AWS SDK for .NET
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Nota
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. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to describe the contents of a /// collection. /// </summary> public class DescribeCollection { public static async Task Main() { var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); string collectionId = "MyCollection"; Console.WriteLine($"Describing collection: {collectionId}"); var describeCollectionRequest = new DescribeCollectionRequest() { CollectionId = collectionId, }; var describeCollectionResponse = await rekognitionClient.DescribeCollectionAsync(describeCollectionRequest); Console.WriteLine($"Collection ARN: {describeCollectionResponse.CollectionARN}"); Console.WriteLine($"Face count: {describeCollectionResponse.FaceCount}"); Console.WriteLine($"Face model version: {describeCollectionResponse.FaceModelVersion}"); Console.WriteLine($"Created: {describeCollectionResponse.CreationTimestamp}"); } }
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Per API i dettagli, vedi DescribeCollection AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareDetectFaces
.
Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento dei volti in un'immagine.
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Collections.Generic; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to detect faces within an image /// stored in an Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) bucket. /// </summary> public class DetectFaces { public static async Task Main() { string photo = "input.jpg"; string bucket = "amzn-s3-demo-bucket"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var detectFacesRequest = new DetectFacesRequest() { Image = new Image() { S3Object = new S3Object() { Name = photo, Bucket = bucket, }, }, // Attributes can be "ALL" or "DEFAULT". // "DEFAULT": BoundingBox, Confidence, Landmarks, Pose, and Quality. // "ALL": See https://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/items/Rekognition/TFaceDetail.html Attributes = new List<string>() { "ALL" }, }; try { DetectFacesResponse detectFacesResponse = await rekognitionClient.DetectFacesAsync(detectFacesRequest); bool hasAll = detectFacesRequest.Attributes.Contains("ALL"); foreach (FaceDetail face in detectFacesResponse.FaceDetails) { Console.WriteLine($"BoundingBox: top={face.BoundingBox.Left} left={face.BoundingBox.Top} width={face.BoundingBox.Width} height={face.BoundingBox.Height}"); Console.WriteLine($"Confidence: {face.Confidence}"); Console.WriteLine($"Landmarks: {face.Landmarks.Count}"); Console.WriteLine($"Pose: pitch={face.Pose.Pitch} roll={face.Pose.Roll} yaw={face.Pose.Yaw}"); Console.WriteLine($"Brightness: {face.Quality.Brightness}\tSharpness: {face.Quality.Sharpness}"); if (hasAll) { Console.WriteLine($"Estimated age is between {face.AgeRange.Low} and {face.AgeRange.High} years old."); } } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.Message); } } }
Visualizza le informazioni del riquadro di delimitazione per tutti i volti di un'immagine.
using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.IO; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to display the details of the /// bounding boxes around the faces detected in an image. /// </summary> public class ImageOrientationBoundingBox { public static async Task Main() { string photo = @"D:\Development\AWS-Examples\Rekognition\target.jpg"; // "photo.jpg"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var image = new Amazon.Rekognition.Model.Image(); try { using var fs = new FileStream(photo, FileMode.Open, FileAccess.Read); byte[] data = null; data = new byte[fs.Length]; fs.Read(data, 0, (int)fs.Length); image.Bytes = new MemoryStream(data); } catch (Exception) { Console.WriteLine("Failed to load file " + photo); return; } int height; int width; // Used to extract original photo width/height using (var imageBitmap = new Bitmap(photo)) { height = imageBitmap.Height; width = imageBitmap.Width; } Console.WriteLine("Image Information:"); Console.WriteLine(photo); Console.WriteLine("Image Height: " + height); Console.WriteLine("Image Width: " + width); try { var detectFacesRequest = new DetectFacesRequest() { Image = image, Attributes = new List<string>() { "ALL" }, }; DetectFacesResponse detectFacesResponse = await rekognitionClient.DetectFacesAsync(detectFacesRequest); detectFacesResponse.FaceDetails.ForEach(face => { Console.WriteLine("Face:"); ShowBoundingBoxPositions( height, width, face.BoundingBox, detectFacesResponse.OrientationCorrection); Console.WriteLine($"BoundingBox: top={face.BoundingBox.Left} left={face.BoundingBox.Top} width={face.BoundingBox.Width} height={face.BoundingBox.Height}"); Console.WriteLine($"The detected face is estimated to be between {face.AgeRange.Low} and {face.AgeRange.High} years old.\n"); }); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.Message); } } /// <summary> /// Display the bounding box information for an image. /// </summary> /// <param name="imageHeight">The height of the image.</param> /// <param name="imageWidth">The width of the image.</param> /// <param name="box">The bounding box for a face found within the image.</param> /// <param name="rotation">The rotation of the face's bounding box.</param> public static void ShowBoundingBoxPositions(int imageHeight, int imageWidth, BoundingBox box, string rotation) { float left; float top; if (rotation == null) { Console.WriteLine("No estimated orientation. Check Exif data."); return; } // Calculate face position based on image orientation. switch (rotation) { case "ROTATE_0": left = imageWidth * box.Left; top = imageHeight * box.Top; break; case "ROTATE_90": left = imageHeight * (1 - (box.Top + box.Height)); top = imageWidth * box.Left; break; case "ROTATE_180": left = imageWidth - (imageWidth * (box.Left + box.Width)); top = imageHeight * (1 - (box.Top + box.Height)); break; case "ROTATE_270": left = imageHeight * box.Top; top = imageWidth * (1 - box.Left - box.Width); break; default: Console.WriteLine("No estimated orientation information. Check Exif data."); return; } // Display face location information. Console.WriteLine($"Left: {left}"); Console.WriteLine($"Top: {top}"); Console.WriteLine($"Face Width: {imageWidth * box.Width}"); Console.WriteLine($"Face Height: {imageHeight * box.Height}"); } }
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Per API i dettagli, vedi DetectFaces AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareDetectLabels
.
Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento delle etichette in un'immagine.
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to detect labels within an image /// stored in an Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) bucket. /// </summary> public class DetectLabels { public static async Task Main() { string photo = "del_river_02092020_01.jpg"; // "input.jpg"; string bucket = "amzn-s3-demo-bucket"; // "bucket"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var detectlabelsRequest = new DetectLabelsRequest { Image = new Image() { S3Object = new S3Object() { Name = photo, Bucket = bucket, }, }, MaxLabels = 10, MinConfidence = 75F, }; try { DetectLabelsResponse detectLabelsResponse = await rekognitionClient.DetectLabelsAsync(detectlabelsRequest); Console.WriteLine("Detected labels for " + photo); foreach (Label label in detectLabelsResponse.Labels) { Console.WriteLine($"Name: {label.Name} Confidence: {label.Confidence}"); } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.Message); } } }
Rileva le etichette in un file di immagine archiviato sul tuo computer.
using System; using System.IO; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to detect labels within an image /// stored locally. /// </summary> public class DetectLabelsLocalFile { public static async Task Main() { string photo = "input.jpg"; var image = new Amazon.Rekognition.Model.Image(); try { using var fs = new FileStream(photo, FileMode.Open, FileAccess.Read); byte[] data = null; data = new byte[fs.Length]; fs.Read(data, 0, (int)fs.Length); image.Bytes = new MemoryStream(data); } catch (Exception) { Console.WriteLine("Failed to load file " + photo); return; } var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var detectlabelsRequest = new DetectLabelsRequest { Image = image, MaxLabels = 10, MinConfidence = 77F, }; try { DetectLabelsResponse detectLabelsResponse = await rekognitionClient.DetectLabelsAsync(detectlabelsRequest); Console.WriteLine($"Detected labels for {photo}"); foreach (Label label in detectLabelsResponse.Labels) { Console.WriteLine($"{label.Name}: {label.Confidence}"); } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.Message); } } }
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Per API i dettagli, vedi DetectLabels AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareDetectModerationLabels
.
Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento di immagini non appropriate.
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to detect unsafe content in a /// JPEG or PNG format image. /// </summary> public class DetectModerationLabels { public static async Task Main(string[] args) { string photo = "input.jpg"; string bucket = "amzn-s3-demo-bucket"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var detectModerationLabelsRequest = new DetectModerationLabelsRequest() { Image = new Image() { S3Object = new S3Object() { Name = photo, Bucket = bucket, }, }, MinConfidence = 60F, }; try { var detectModerationLabelsResponse = await rekognitionClient.DetectModerationLabelsAsync(detectModerationLabelsRequest); Console.WriteLine("Detected labels for " + photo); foreach (ModerationLabel label in detectModerationLabelsResponse.ModerationLabels) { Console.WriteLine($"Label: {label.Name}"); Console.WriteLine($"Confidence: {label.Confidence}"); Console.WriteLine($"Parent: {label.ParentName}"); } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.Message); } } }
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Per API i dettagli, vedi DetectModerationLabels AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareDetectText
.
Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento del testo in un'immagine.
- AWS SDK for .NET
-
Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to detect text in an image. The /// example was created using the AWS SDK for .NET version 3.7 and .NET /// Core 5.0. /// </summary> public class DetectText { public static async Task Main() { string photo = "Dad_photographer.jpg"; // "input.jpg"; string bucket = "amzn-s3-demo-bucket"; // "bucket"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var detectTextRequest = new DetectTextRequest() { Image = new Image() { S3Object = new S3Object() { Name = photo, Bucket = bucket, }, }, }; try { DetectTextResponse detectTextResponse = await rekognitionClient.DetectTextAsync(detectTextRequest); Console.WriteLine($"Detected lines and words for {photo}"); detectTextResponse.TextDetections.ForEach(text => { Console.WriteLine($"Detected: {text.DetectedText}"); Console.WriteLine($"Confidence: {text.Confidence}"); Console.WriteLine($"Id : {text.Id}"); Console.WriteLine($"Parent Id: {text.ParentId}"); Console.WriteLine($"Type: {text.Type}"); }); } catch (Exception e) { Console.WriteLine(e.Message); } } }
-
Per API i dettagli, vedi DetectText AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareGetCelebrityInfo
.
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Shows how to use Amazon Rekognition to retrieve information about the /// celebrity identified by the supplied celebrity Id. /// </summary> public class CelebrityInfo { public static async Task Main() { string celebId = "nnnnnnnn"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var celebrityInfoRequest = new GetCelebrityInfoRequest { Id = celebId, }; Console.WriteLine($"Getting information for celebrity: {celebId}"); var celebrityInfoResponse = await rekognitionClient.GetCelebrityInfoAsync(celebrityInfoRequest); // Display celebrity information. Console.WriteLine($"celebrity name: {celebrityInfoResponse.Name}"); Console.WriteLine("Further information (if available):"); celebrityInfoResponse.Urls.ForEach(url => { Console.WriteLine(url); }); } }
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Per API i dettagli, vedi GetCelebrityInfo AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareIndexFaces
.
Per ulteriori informazioni, consulta Indicizzazione dei volti in una raccolta.
- AWS SDK for .NET
-
Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Collections.Generic; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to detect faces in an image /// that has been uploaded to an Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) /// bucket and then adds the information to a collection. /// </summary> public class AddFaces { public static async Task Main() { string collectionId = "MyCollection2"; string bucket = "amzn-s3-demo-bucket"; string photo = "input.jpg"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var image = new Image { S3Object = new S3Object { Bucket = bucket, Name = photo, }, }; var indexFacesRequest = new IndexFacesRequest { Image = image, CollectionId = collectionId, ExternalImageId = photo, DetectionAttributes = new List<string>() { "ALL" }, }; IndexFacesResponse indexFacesResponse = await rekognitionClient.IndexFacesAsync(indexFacesRequest); Console.WriteLine($"{photo} added"); foreach (FaceRecord faceRecord in indexFacesResponse.FaceRecords) { Console.WriteLine($"Face detected: Faceid is {faceRecord.Face.FaceId}"); } } }
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Per API i dettagli, vedi IndexFaces AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareListCollections
.
Per ulteriori informazioni, consulta Creazione dell'elenco delle raccolte.
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses Amazon Rekognition to list the collection IDs in the /// current account. /// </summary> public class ListCollections { public static async Task Main() { var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); Console.WriteLine("Listing collections"); int limit = 10; var listCollectionsRequest = new ListCollectionsRequest { MaxResults = limit, }; var listCollectionsResponse = new ListCollectionsResponse(); do { if (listCollectionsResponse is not null) { listCollectionsRequest.NextToken = listCollectionsResponse.NextToken; } listCollectionsResponse = await rekognitionClient.ListCollectionsAsync(listCollectionsRequest); listCollectionsResponse.CollectionIds.ForEach(id => { Console.WriteLine(id); }); } while (listCollectionsResponse.NextToken is not null); } }
-
Per API i dettagli, vedi ListCollections AWS SDK for .NETAPIReference.
-
Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareListFaces
.
Per ulteriori informazioni, consulta Creazione dell'elenco dei volti in una raccolta.
- AWS SDK for .NET
-
Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to retrieve the list of faces /// stored in a collection. /// </summary> public class ListFaces { public static async Task Main() { string collectionId = "MyCollection2"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var listFacesResponse = new ListFacesResponse(); Console.WriteLine($"Faces in collection {collectionId}"); var listFacesRequest = new ListFacesRequest { CollectionId = collectionId, MaxResults = 1, }; do { listFacesResponse = await rekognitionClient.ListFacesAsync(listFacesRequest); listFacesResponse.Faces.ForEach(face => { Console.WriteLine(face.FaceId); }); listFacesRequest.NextToken = listFacesResponse.NextToken; } while (!string.IsNullOrEmpty(listFacesResponse.NextToken)); } }
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Per API i dettagli, vedi ListFaces AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareRecognizeCelebrities
.
Per ulteriori informazioni, consulta Riconoscimento delle celebrità in un'immagine.
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.IO; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Shows how to use Amazon Rekognition to identify celebrities in a photo. /// </summary> public class CelebritiesInImage { public static async Task Main(string[] args) { string photo = "moviestars.jpg"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); var recognizeCelebritiesRequest = new RecognizeCelebritiesRequest(); var img = new Amazon.Rekognition.Model.Image(); byte[] data = null; try { using var fs = new FileStream(photo, FileMode.Open, FileAccess.Read); data = new byte[fs.Length]; fs.Read(data, 0, (int)fs.Length); } catch (Exception) { Console.WriteLine($"Failed to load file {photo}"); return; } img.Bytes = new MemoryStream(data); recognizeCelebritiesRequest.Image = img; Console.WriteLine($"Looking for celebrities in image {photo}\n"); var recognizeCelebritiesResponse = await rekognitionClient.RecognizeCelebritiesAsync(recognizeCelebritiesRequest); Console.WriteLine($"{recognizeCelebritiesResponse.CelebrityFaces.Count} celebrity(s) were recognized.\n"); recognizeCelebritiesResponse.CelebrityFaces.ForEach(celeb => { Console.WriteLine($"Celebrity recognized: {celeb.Name}"); Console.WriteLine($"Celebrity ID: {celeb.Id}"); BoundingBox boundingBox = celeb.Face.BoundingBox; Console.WriteLine($"position: {boundingBox.Left} {boundingBox.Top}"); Console.WriteLine("Further information (if available):"); celeb.Urls.ForEach(url => { Console.WriteLine(url); }); }); Console.WriteLine($"{recognizeCelebritiesResponse.UnrecognizedFaces.Count} face(s) were unrecognized."); } }
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Per API i dettagli, vedi RecognizeCelebrities AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareSearchFaces
.
Per ulteriori informazioni, consulta Ricerca di un volto (ID volto).
- AWS SDK for .NET
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Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to find faces in an image that /// match the face Id provided in the method request. /// </summary> public class SearchFacesMatchingId { public static async Task Main() { string collectionId = "MyCollection"; string faceId = "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); // Search collection for faces matching the face id. var searchFacesRequest = new SearchFacesRequest { CollectionId = collectionId, FaceId = faceId, FaceMatchThreshold = 70F, MaxFaces = 2, }; SearchFacesResponse searchFacesResponse = await rekognitionClient.SearchFacesAsync(searchFacesRequest); Console.WriteLine("Face matching faceId " + faceId); Console.WriteLine("Matche(s): "); searchFacesResponse.FaceMatches.ForEach(face => { Console.WriteLine($"FaceId: {face.Face.FaceId} Similarity: {face.Similarity}"); }); } }
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Per API i dettagli, vedi SearchFaces AWS SDK for .NETAPIReference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareSearchFacesByImage
.
Per ulteriori informazioni, consulta Ricerca di un volto (immagine).
- AWS SDK for .NET
-
Nota
C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS
. using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; /// <summary> /// Uses the Amazon Rekognition Service to search for images matching those /// in a collection. /// </summary> public class SearchFacesMatchingImage { public static async Task Main() { string collectionId = "MyCollection"; string bucket = "amzn-s3-demo-bucket"; string photo = "input.jpg"; var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); // Get an image object from S3 bucket. var image = new Image() { S3Object = new S3Object() { Bucket = bucket, Name = photo, }, }; var searchFacesByImageRequest = new SearchFacesByImageRequest() { CollectionId = collectionId, Image = image, FaceMatchThreshold = 70F, MaxFaces = 2, }; SearchFacesByImageResponse searchFacesByImageResponse = await rekognitionClient.SearchFacesByImageAsync(searchFacesByImageRequest); Console.WriteLine("Faces matching largest face in image from " + photo); searchFacesByImageResponse.FaceMatches.ForEach(face => { Console.WriteLine($"FaceId: {face.Face.FaceId}, Similarity: {face.Similarity}"); }); } }
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Per API i dettagli, vedi SearchFacesByImage AWS SDK for .NETAPIReference.
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Scenari
Nell'esempio di codice seguente viene illustrato come creare un'applicazione serverless che consente agli utenti di gestire le foto mediante etichette.
- AWS SDK for .NET
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Mostra come sviluppare un'applicazione per la gestione delle risorse fotografiche che rileva le etichette nelle immagini utilizzando Amazon Rekognition e le archivia per recuperarle in seguito.
Per il codice sorgente completo e le istruzioni su come configurarlo ed eseguirlo, guarda l'esempio completo su GitHub
. Per approfondire l'origine di questo esempio, consulta il post su AWS Community
. Servizi utilizzati in questo esempio
APIGateway
DynamoDB
Lambda
Amazon Rekognition
Amazon S3
Amazon SNS
Il seguente esempio di codice mostra come creare un'app che utilizza Amazon Rekognition per rilevare oggetti per categoria nelle immagini.
- AWS SDK for .NET
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Mostra come usare Amazon Rekognition. NETAPIper creare un'app che utilizzi Amazon Rekognition per identificare gli oggetti per categoria nelle immagini che si trovano in un bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). L'app invia all'amministratore una notifica e-mail con i risultati utilizzando Amazon Simple Email Service (AmazonSES).
Per il codice sorgente completo e le istruzioni su come configurarlo ed eseguirlo, guarda l'esempio completo su GitHub
. Servizi utilizzati in questo esempio
Amazon Rekognition
Amazon S3
Amazon SES