AWS Doc SDK Examples
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を使用して Amazon Rekognition でイメージ内のオブジェクトを検出する AWS SDK
次のコード例は、Amazon Rekognition を使用してイメージでカテゴリ別にオブジェクトを検出するアプリケーションを構築する方法を示しています。
- .NET
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- AWS SDK for .NET
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Amazon Rekognition NET を使用して、Amazon Rekognition を使用して Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにあるイメージ内のオブジェクトをカテゴリ別に識別するアプリケーションAPIを作成する方法を示します。アプリケーションは、Amazon Simple Email Service (Amazon ) を使用して、結果を含む E メール通知を管理者に送信しますSES。
完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の詳細な例を参照してくださいGitHub
。 この例で使用されているサービス
Amazon Rekognition
Amazon S3
Amazon SES
- Java
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- SDK for Java 2.x
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Amazon Rekognition Java を使用して、Amazon Rekognition を使用して Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにあるイメージ内のオブジェクトをカテゴリ別に識別するアプリケーションAPIを作成する方法を示します。アプリは、Amazon Simple Email Service (Amazon ) を使用して、結果が記載された E メール通知を管理者に送信しますSES。
完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の詳細な例を参照してくださいGitHub
。 この例で使用されているサービス
Amazon Rekognition
Amazon S3
Amazon SES
- JavaScript
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- SDK の JavaScript (v3)
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で Amazon Rekognition を使用して、Amazon Rekognition を使用して Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにあるイメージ内のオブジェクトをカテゴリ別に識別するアプリケーション AWS SDK for JavaScript を作成する方法を示します。アプリは、Amazon Simple Email Service (Amazon ) を使用して、結果が記載された E メール通知を管理者に送信しますSES。
以下ではその方法を説明しています。
Amazon Cognito を使用して認証されていないユーザーを作成します。
Amazon Rekognition を使用して、オブジェクトのイメージを分析します。
Amazon の E メールアドレスを確認しますSES。
Amazon を使用して E メール通知を送信しますSES。
完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の詳細な例を参照してくださいGitHub
。 この例で使用されているサービス
Amazon Rekognition
Amazon S3
Amazon SES
- Kotlin
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- SDK Kotlin 用
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Amazon Rekognition Kotlin を使用して、Amazon Rekognition を使用して Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにあるイメージ内のオブジェクトをカテゴリ別に識別するアプリケーションAPIを作成する方法を示します。アプリは、Amazon Simple Email Service (Amazon ) を使用して、結果が記載された E メール通知を管理者に送信しますSES。
完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の詳細な例を参照してくださいGitHub
。 この例で使用されているサービス
Amazon Rekognition
Amazon S3
Amazon SES
- Python
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- SDK for Python (Boto3)
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を使用して AWS SDK for Python (Boto3) 、次の操作を実行できるウェブアプリケーションを作成する方法を示します。
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに、写真をアップロードします。
Amazon Rekognition を使用して、写真を分析およびラベル付けします。
Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して、画像分析の E メールレポートを送信します。
この例では、React で構築 JavaScript された で記述されたウェブページと、Flask- で構築された Python で記述されたRESTサービスの 2 つの主要コンポーネントが含まれていますRESTful。
React ウェブページを使用すると、次のことができます。
S3 バケットに保存されているイメージのリストを表示します。
イメージを S3 バケットにアップロードします。
イメージ内で検出された項目を識別するイメージとラベルを表示します。
S3 バケット内のすべてのイメージのレポートを取得し、レポートの E メールを送信します。
ウェブページは RESTサービスを呼び出します。サービスはリクエストを AWS に送信して、以下のアクションを実行します。
S3 バケット内のイメージのリストを取得し、フィルタリングします。
Amazon S3 バケットに写真をアップロードします。
Amazon Rekognition を使用して個々の写真を分析し、写真で検出された項目を識別するラベルのリストを取得します。
S3 バケット内のすべての写真を分析し、Amazon を使用してレポートを SES E メールで送信します。
完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の詳細な例を参照してくださいGitHub
。 この例で使用されているサービス
Amazon Rekognition
Amazon S3
Amazon SES
