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를 사용한 Amazon Rekognition 예제 AWS CLI
다음 코드 예제에서는 Amazon Rekognition 과 AWS Command Line Interface 함께 를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.
작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.
주제
작업
다음 코드 예시에서는 compare-faces을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 이미지 내 얼굴 비교를 참조하세요.
- AWS CLI
-
두 이미지에서 얼굴을 비교하는 방법
다음
compare-faces명령은 Amazon S3 버킷에 저장된 두 이미지에서 얼굴을 비교합니다.aws rekognition compare-faces \ --source-image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"source.jpg"}}' \ --target-image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"target.jpg"}}'출력:
{ "UnmatchedFaces": [], "FaceMatches": [ { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.12368916720151901, "Top": 0.16007372736930847, "Left": 0.5901257991790771, "Height": 0.25140416622161865 }, "Confidence": 100.0, "Pose": { "Yaw": -3.7351467609405518, "Roll": -0.10309021919965744, "Pitch": 0.8637830018997192 }, "Quality": { "Sharpness": 95.51618957519531, "Brightness": 65.29893493652344 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.26721030473709106, "X": 0.6204193830490112, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.26831310987472534, "X": 0.6776827573776245, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.3514654338359833, "X": 0.6241428852081299, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.35258132219314575, "X": 0.6713621020317078, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.3140771687030792, "X": 0.6428444981575012, "Type": "nose" } ] }, "Similarity": 100.0 } ], "SourceImageFace": { "BoundingBox": { "Width": 0.12368916720151901, "Top": 0.16007372736930847, "Left": 0.5901257991790771, "Height": 0.25140416622161865 }, "Confidence": 100.0 } }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 이미지에 있는 얼굴 비교를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조CompareFaces
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 create-collection을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 컬렉션 생성을 참조하세요.
- AWS CLI
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모음을 생성하는 방법
다음
create-collection명령을 실행하면 지정된 이름의 모음이 생성됩니다.aws rekognition create-collection \ --collection-id"MyCollection"출력:
{ "CollectionArn": "aws:rekognition:us-west-2:123456789012:collection/MyCollection", "FaceModelVersion": "4.0", "StatusCode": 200 }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 모음 만들기를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조CreateCollection
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 create-stream-processor을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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새 스트림 프로세서를 생성하려면
다음
create-stream-processor예제에서는 지정된 구성을 사용하여 새 스트림 프로세서를 생성합니다.aws rekognition create-stream-processor --namemy-stream-processor\ --input '{"KinesisVideoStream":{"Arn":"arn:aws:kinesisvideo:us-west-2:123456789012:stream/macwebcam/1530559711205"}}'\ --stream-processor-output '{"KinesisDataStream":{"Arn":"arn:aws:kinesis:us-west-2:123456789012:stream/AmazonRekognitionRekStream"}}'\ --role-arnarn:aws:iam::123456789012:role/AmazonRekognitionDetect\ --settings '{"FaceSearch":{"CollectionId":"MyCollection","FaceMatchThreshold":85.5}}'출력:
{ "StreamProcessorArn": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:streamprocessor/my-stream-processor" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 스트리밍 비디오 작업을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조CreateStreamProcessor
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 delete-collection을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 컬렉션을 삭제를 참조하세요.
- AWS CLI
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모음을 삭제하는 방법
다음
delete-collection명령은 지정된 모음을 삭제합니다.aws rekognition delete-collection \ --collection-idMyCollection출력:
{ "StatusCode": 200 }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 모음 삭제를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조DeleteCollection
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 delete-faces을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 컬렉션에서 얼굴 삭제를 참조하십시오.
- AWS CLI
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모음에서 얼굴을 삭제하는 방법
다음
delete-faces명령은 모음에서 지정된 얼굴을 삭제합니다.aws rekognition delete-faces \ --collection-idMyCollection--face-ids '["0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0"]'출력:
{ "DeletedFaces": [ "0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0" ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 모음에서 얼굴 삭제를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조DeleteFaces
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 delete-stream-processor을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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스트림 프로세서를 삭제하려면
다음
delete-stream-processor명령은 지정된 스트림 프로세서를 삭제합니다.aws rekognition delete-stream-processor \ --namemy-stream-processor이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 스트리밍 비디오 작업을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조DeleteStreamProcessor
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 describe-collection을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 컬렉션 설명을 참조하세요.
- AWS CLI
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모음을 설명하는 방법
다음
describe-collection예시에서는 지정된 모음의 세부 정보를 표시합니다.aws rekognition describe-collection \ --collection-idMyCollection출력:
{ "FaceCount": 200, "CreationTimestamp": 1569444828.274, "CollectionARN": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:collection/MyCollection", "FaceModelVersion": "4.0" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 모음 설명을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조DescribeCollection
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 describe-stream-processor을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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스트림 프로세서에 대한 정보를 가져오려면
다음
describe-stream-processor명령은 지정된 스트림 프로세서에 대한 세부 정보를 표시합니다.aws rekognition describe-stream-processor \ --namemy-stream-processor출력:
{ "Status": "STOPPED", "Name": "my-stream-processor", "LastUpdateTimestamp": 1532449292.712, "Settings": { "FaceSearch": { "FaceMatchThreshold": 80.0, "CollectionId": "my-collection" } }, "RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/AmazonRekognitionDetectStream", "StreamProcessorArn": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:streamprocessor/my-stream-processpr", "Output": { "KinesisDataStream": { "Arn": "arn:aws:kinesis:us-west-2:123456789012:stream/AmazonRekognitionRekStream" } }, "Input": { "KinesisVideoStream": { "Arn": "arn:aws:kinesisvideo:us-west-2:123456789012:stream/macwebcam/123456789012" } }, "CreationTimestamp": 1532449292.712 }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 스트리밍 비디오 작업을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조DescribeStreamProcessor
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 detect-faces을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 이미지에서 얼굴 감지를 참조하십시오.
- AWS CLI
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이미지에서 얼굴을 감지하는 방법
다음
detect-faces명령은 Amazon S3 버킷에 저장된 지정된 이미지에서 얼굴을 감지합니다.aws rekognition detect-faces \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"MyFriend.jpg"}}' \ --attributes"ALL"출력:
{ "FaceDetails": [ { "Confidence": 100.0, "Eyeglasses": { "Confidence": 98.91107940673828, "Value": false }, "Sunglasses": { "Confidence": 99.7966537475586, "Value": false }, "Gender": { "Confidence": 99.56611633300781, "Value": "Male" }, "Landmarks": [ { "Y": 0.26721030473709106, "X": 0.6204193830490112, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.26831310987472534, "X": 0.6776827573776245, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.3514654338359833, "X": 0.6241428852081299, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.35258132219314575, "X": 0.6713621020317078, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.3140771687030792, "X": 0.6428444981575012, "Type": "nose" }, { "Y": 0.24662546813488007, "X": 0.6001564860343933, "Type": "leftEyeBrowLeft" }, { "Y": 0.24326619505882263, "X": 0.6303644776344299, "Type": "leftEyeBrowRight" }, { "Y": 0.23818562924861908, "X": 0.6146903038024902, "Type": "leftEyeBrowUp" }, { "Y": 0.24373626708984375, "X": 0.6640064716339111, "Type": "rightEyeBrowLeft" }, { "Y": 0.24877218902111053, "X": 0.7025929093360901, "Type": "rightEyeBrowRight" }, { "Y": 0.23938551545143127, "X": 0.6823262572288513, "Type": "rightEyeBrowUp" }, { "Y": 0.265746533870697, "X": 0.6112898588180542, "Type": "leftEyeLeft" }, { "Y": 0.2676128149032593, "X": 0.6317071914672852, "Type": "leftEyeRight" }, { "Y": 0.262735515832901, "X": 0.6201658248901367, "Type": "leftEyeUp" }, { "Y": 0.27025148272514343, "X": 0.6206279993057251, "Type": "leftEyeDown" }, { "Y": 0.268223375082016, "X": 0.6658390760421753, "Type": "rightEyeLeft" }, { "Y": 0.2672517001628876, "X": 0.687832236289978, "Type": "rightEyeRight" }, { "Y": 0.26383838057518005, "X": 0.6769183874130249, "Type": "rightEyeUp" }, { "Y": 0.27138751745224, "X": 0.676596462726593, "Type": "rightEyeDown" }, { "Y": 0.32283174991607666, "X": 0.6350004076957703, "Type": "noseLeft" }, { "Y": 0.3219289481639862, "X": 0.6567046642303467, "Type": "noseRight" }, { "Y": 0.3420318365097046, "X": 0.6450609564781189, "Type": "mouthUp" }, { "Y": 0.3664324879646301, "X": 0.6455618143081665, "Type": "mouthDown" }, { "Y": 0.26721030473709106, "X": 0.6204193830490112, "Type": "leftPupil" }, { "Y": 0.26831310987472534, "X": 0.6776827573776245, "Type": "rightPupil" }, { "Y": 0.26343393325805664, "X": 0.5946047306060791, "Type": "upperJawlineLeft" }, { "Y": 0.3543180525302887, "X": 0.6044883728027344, "Type": "midJawlineLeft" }, { "Y": 0.4084877669811249, "X": 0.6477024555206299, "Type": "chinBottom" }, { "Y": 0.3562754988670349, "X": 0.707981526851654, "Type": "midJawlineRight" }, { "Y": 0.26580461859703064, "X": 0.7234612107276917, "Type": "upperJawlineRight" } ], "Pose": { "Yaw": -3.7351467609405518, "Roll": -0.10309021919965744, "Pitch": 0.8637830018997192 }, "Emotions": [ { "Confidence": 8.74203109741211, "Type": "SURPRISED" }, { "Confidence": 2.501944065093994, "Type": "ANGRY" }, { "Confidence": 0.7378743290901184, "Type": "DISGUSTED" }, { "Confidence": 3.5296201705932617, "Type": "HAPPY" }, { "Confidence": 1.7162904739379883, "Type": "SAD" }, { "Confidence": 9.518536567687988, "Type": "CONFUSED" }, { "Confidence": 0.45474427938461304, "Type": "FEAR" }, { "Confidence": 72.79895782470703, "Type": "CALM" } ], "AgeRange": { "High": 48, "Low": 32 }, "EyesOpen": { "Confidence": 98.93987274169922, "Value": true }, "BoundingBox": { "Width": 0.12368916720151901, "Top": 0.16007372736930847, "Left": 0.5901257991790771, "Height": 0.25140416622161865 }, "Smile": { "Confidence": 93.4493179321289, "Value": false }, "MouthOpen": { "Confidence": 90.53053283691406, "Value": false }, "Quality": { "Sharpness": 95.51618957519531, "Brightness": 65.29893493652344 }, "Mustache": { "Confidence": 89.85221099853516, "Value": false }, "Beard": { "Confidence": 86.1991195678711, "Value": true } } ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 이미지에서 얼굴 감지를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조DetectFaces
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 detect-labels을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 이미지에서 레이블 감지를 참조하세요.
- AWS CLI
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이미지에서 레이블을 감지하는 방법
다음
detect-labels예시에서는 Amazon S3 버킷에 저장된 이미지에서 장면과 객체를 감지합니다.aws rekognition detect-labels \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"image"}}'출력:
{ "Labels": [ { "Instances": [], "Confidence": 99.15271759033203, "Parents": [ { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Automobile" }, { "Instances": [], "Confidence": 99.15271759033203, "Parents": [ { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Vehicle" }, { "Instances": [], "Confidence": 99.15271759033203, "Parents": [], "Name": "Transportation" }, { "Instances": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.10616336017847061, "Top": 0.5039216876029968, "Left": 0.0037978808395564556, "Height": 0.18528179824352264 }, "Confidence": 99.15271759033203 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.2429988533258438, "Top": 0.5251884460449219, "Left": 0.7309805154800415, "Height": 0.21577216684818268 }, "Confidence": 99.1286392211914 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.14233611524105072, "Top": 0.5333095788955688, "Left": 0.6494812965393066, "Height": 0.15528248250484467 }, "Confidence": 98.48368072509766 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.11086395382881165, "Top": 0.5354844927787781, "Left": 0.10355594009160995, "Height": 0.10271988064050674 }, "Confidence": 96.45606231689453 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.06254628300666809, "Top": 0.5573825240135193, "Left": 0.46083059906959534, "Height": 0.053911514580249786 }, "Confidence": 93.65448760986328 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.10105438530445099, "Top": 0.534368634223938, "Left": 0.5743985772132874, "Height": 0.12226245552301407 }, "Confidence": 93.06217193603516 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.056389667093753815, "Top": 0.5235804319381714, "Left": 0.9427769780158997, "Height": 0.17163699865341187 }, "Confidence": 92.6864013671875 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.06003860384225845, "Top": 0.5441341400146484, "Left": 0.22409997880458832, "Height": 0.06737709045410156 }, "Confidence": 90.4227066040039 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.02848697081208229, "Top": 0.5107086896896362, "Left": 0, "Height": 0.19150497019290924 }, "Confidence": 86.65286254882812 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.04067881405353546, "Top": 0.5566273927688599, "Left": 0.316415935754776, "Height": 0.03428703173995018 }, "Confidence": 85.36471557617188 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.043411049991846085, "Top": 0.5394920110702515, "Left": 0.18293385207653046, "Height": 0.0893595889210701 }, "Confidence": 82.21705627441406 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.031183116137981415, "Top": 0.5579366683959961, "Left": 0.2853088080883026, "Height": 0.03989990055561066 }, "Confidence": 81.0157470703125 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.031113790348172188, "Top": 0.5504819750785828, "Left": 0.2580395042896271, "Height": 0.056484755128622055 }, "Confidence": 56.13441467285156 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.08586374670267105, "Top": 0.5438792705535889, "Left": 0.5128012895584106, "Height": 0.08550430089235306 }, "Confidence": 52.37760925292969 } ], "Confidence": 99.15271759033203, "Parents": [ { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Car" }, { "Instances": [], "Confidence": 98.9914321899414, "Parents": [], "Name": "Human" }, { "Instances": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.19360728561878204, "Top": 0.35072067379951477, "Left": 0.43734854459762573, "Height": 0.2742200493812561 }, "Confidence": 98.9914321899414 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.03801717236638069, "Top": 0.5010883808135986, "Left": 0.9155802130699158, "Height": 0.06597328186035156 }, "Confidence": 85.02790832519531 } ], "Confidence": 98.9914321899414, "Parents": [], "Name": "Person" }, { "Instances": [], "Confidence": 93.24951934814453, "Parents": [], "Name": "Machine" }, { "Instances": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.03561960905790329, "Top": 0.6468243598937988, "Left": 0.7850857377052307, "Height": 0.08878646790981293 }, "Confidence": 93.24951934814453 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.02217046171426773, "Top": 0.6149078607559204, "Left": 0.04757237061858177, "Height": 0.07136218994855881 }, "Confidence": 91.5025863647461 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.016197510063648224, "Top": 0.6274210214614868, "Left": 0.6472989320755005, 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0.5821820497512817, "Left": 0.28094568848609924, "Height": 0.01964157074689865 }, "Confidence": 62.79907989501953 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.01475677452981472, "Top": 0.6137543320655823, "Left": 0.5950819253921509, "Height": 0.039063986390829086 }, "Confidence": 59.40483474731445 } ], "Confidence": 93.24951934814453, "Parents": [ { "Name": "Machine" } ], "Name": "Wheel" }, { "Instances": [], "Confidence": 92.61514282226562, "Parents": [], "Name": "Road" }, { "Instances": [], "Confidence": 92.37877655029297, "Parents": [ { "Name": "Person" } ], "Name": "Sport" }, { "Instances": [], "Confidence": 92.37877655029297, "Parents": [ { "Name": "Person" } ], "Name": "Sports" }, { "Instances": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.12326609343290329, "Top": 0.6332163214683533, "Left": 0.44815489649772644, "Height": 0.058117982000112534 }, "Confidence": 92.37877655029297 } ], "Confidence": 92.37877655029297, "Parents": [ { "Name": "Person" }, { "Name": "Sport" } ], "Name": "Skateboard" }, { "Instances": [], "Confidence": 90.62931060791016, "Parents": [ { "Name": "Person" } ], "Name": "Pedestrian" }, { "Instances": [], "Confidence": 88.81334686279297, "Parents": [], "Name": "Asphalt" }, { "Instances": [], "Confidence": 88.81334686279297, "Parents": [], "Name": "Tarmac" }, { "Instances": [], "Confidence": 88.23201751708984, "Parents": [], "Name": "Path" }, { "Instances": [], "Confidence": 80.26520538330078, "Parents": [], "Name": "Urban" }, { "Instances": [], "Confidence": 80.26520538330078, "Parents": [ { "Name": "Building" }, { "Name": "Urban" } ], "Name": "Town" }, { "Instances": [], "Confidence": 80.26520538330078, "Parents": [], "Name": "Building" }, { "Instances": [], "Confidence": 80.26520538330078, "Parents": [ { "Name": "Building" }, { "Name": "Urban" } ], "Name": "City" }, { "Instances": [], "Confidence": 78.37934875488281, "Parents": [ { "Name": "Car" }, { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Parking Lot" }, { "Instances": [], "Confidence": 78.37934875488281, "Parents": [ { "Name": "Car" }, { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Parking" }, { "Instances": [], "Confidence": 74.37590026855469, "Parents": [ { "Name": "Building" }, { "Name": "Urban" }, { "Name": "City" } ], "Name": "Downtown" }, { "Instances": [], "Confidence": 69.84622955322266, "Parents": [ { "Name": "Road" } ], "Name": "Intersection" }, { "Instances": [], "Confidence": 57.68518829345703, "Parents": [ { "Name": "Sports Car" }, { "Name": "Car" }, { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Coupe" }, { "Instances": [], "Confidence": 57.68518829345703, "Parents": [ { "Name": "Car" }, { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Sports Car" }, { "Instances": [], "Confidence": 56.59492111206055, "Parents": [ { "Name": "Path" } ], "Name": "Sidewalk" }, { "Instances": [], "Confidence": 56.59492111206055, "Parents": [ { "Name": "Path" } ], "Name": "Pavement" }, { "Instances": [], "Confidence": 55.58770751953125, "Parents": [ { "Name": "Building" }, { "Name": "Urban" } ], "Name": "Neighborhood" } ], "LabelModelVersion": "2.0" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 이미지에서 레이블 감지를 참조하세요.
-
자세한 API 내용은 명령 참조DetectLabels
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 detect-moderation-labels을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 부적절한 이미지 감지를 참조하세요.
- AWS CLI
-
이미지에서 안전하지 않은 콘텐츠를 감지하는 방법
다음
detect-moderation-labels명령은 Amazon S3 버킷에 저장된 지정된 이미지에서 안전하지 않은 콘텐츠를 감지합니다.aws rekognition detect-moderation-labels \ --image"S3Object={Bucket=MyImageS3Bucket,Name=gun.jpg}"출력:
{ "ModerationModelVersion": "3.0", "ModerationLabels": [ { "Confidence": 97.29618072509766, "ParentName": "Violence", "Name": "Weapon Violence" }, { "Confidence": 97.29618072509766, "ParentName": "", "Name": "Violence" } ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 안전하지 않은 이미지 감지를 참조하세요.
-
자세한 API 내용은 명령 참조DetectModerationLabels
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 detect-text을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 이미지에서 텍스트 감지를 참조하세요.
- AWS CLI
-
이미지에서 텍스트를 감지하는 방법
다음
detect-text명령은 지정된 이미지에서 텍스트를 감지합니다.aws rekognition detect-text \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"ExamplePicture.jpg"}}'출력:
{ "TextDetections": [ { "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.24624845385551453, "Top": 0.28288066387176514, "Left": 0.391388863325119, "Height": 0.022687450051307678 }, "Polygon": [ { "Y": 0.28288066387176514, "X": 0.391388863325119 }, { "Y": 0.2826388478279114, "X": 0.6376373171806335 }, { "Y": 0.30532628297805786, "X": 0.637677013874054 }, { "Y": 0.305568128824234, "X": 0.39142853021621704 } ] }, "Confidence": 94.35709381103516, "DetectedText": "ESTD 1882", "Type": "LINE", "Id": 0 }, { "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.33933889865875244, "Top": 0.32603850960731506, "Left": 0.34534579515457153, "Height": 0.07126858830451965 }, "Polygon": [ { "Y": 0.32603850960731506, "X": 0.34534579515457153 }, { "Y": 0.32633158564567566, "X": 0.684684693813324 }, { "Y": 0.3976001739501953, "X": 0.684575080871582 }, { "Y": 0.3973070979118347, "X": 0.345236212015152 } ] }, "Confidence": 99.95779418945312, "DetectedText": "BRAINS", "Type": "LINE", "Id": 1 }, { "Confidence": 97.22098541259766, "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.061079490929841995, "Top": 0.2843210697174072, "Left": 0.391391396522522, "Height": 0.021029088646173477 }, "Polygon": [ { "Y": 0.2843210697174072, "X": 0.391391396522522 }, { "Y": 0.2828207015991211, "X": 0.4524524509906769 }, { "Y": 0.3038259446620941, "X": 0.4534534513950348 }, { "Y": 0.30532634258270264, "X": 0.3923923969268799 } ] }, "DetectedText": "ESTD", "ParentId": 0, "Type": "WORD", "Id": 2 }, { "Confidence": 91.49320983886719, "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.07007007300853729, "Top": 0.2828207015991211, "Left": 0.5675675868988037, "Height": 0.02250562608242035 }, "Polygon": [ { "Y": 0.2828207015991211, "X": 0.5675675868988037 }, { "Y": 0.2828207015991211, "X": 0.6376376152038574 }, { "Y": 0.30532634258270264, "X": 0.6376376152038574 }, { "Y": 0.30532634258270264, "X": 0.5675675868988037 } ] }, "DetectedText": "1882", "ParentId": 0, "Type": "WORD", "Id": 3 }, { "Confidence": 99.95779418945312, "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.33933934569358826, "Top": 0.32633158564567566, "Left": 0.3453453481197357, "Height": 0.07127484679222107 }, "Polygon": [ { "Y": 0.32633158564567566, "X": 0.3453453481197357 }, { "Y": 0.32633158564567566, "X": 0.684684693813324 }, { "Y": 0.39759939908981323, "X": 0.6836836934089661 }, { "Y": 0.39684921503067017, "X": 0.3453453481197357 } ] }, "DetectedText": "BRAINS", "ParentId": 1, "Type": "WORD", "Id": 4 } ] }-
자세한 API 내용은 명령 참조DetectText
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 disassociate-faces을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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aws rekognition disassociate-faces --face-ids list-of-face-ids --user-id user-id --collection-id collection-name --region region-name-
자세한 API 내용은 명령 참조DisassociateFaces
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 get-celebrity-info을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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유명 인사에 대한 정보를 가져오는 방법
다음
get-celebrity-info명령은 지정된 유명 인사에 대한 정보를 표시합니다.id파라미터는 이전recognize-celebrities직접 호출에서 가져온 것입니다.aws rekognition get-celebrity-info --idnnnnnnn출력:
{ "Name": "Celeb A", "Urls": [ "www.imdb.com/name/aaaaaaaaa" ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 유명 인사에 대한 정보 얻기를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조GetCelebrityInfo
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 get-celebrity-recognition을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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유명인 인식 작업의 결과를 얻으려면
다음
get-celebrity-recognition명령은 이전에 를 호출하여 시작한 유명인 인식 작업의 결과를 표시합니다start-celebrity-recognition.aws rekognition get-celebrity-recognition \ --job-id1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef출력:
{ "NextToken": "3D01ClxlCiT31VsRDkAO3IybLb/h5AtDWSGuhYi+N1FIJwwPtAkuKzDhL2rV3GcwmNt77+12", "Celebrities": [ { "Timestamp": 0, "Celebrity": { "Confidence": 96.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.70333331823349, "Top": 0.16750000417232513, "Left": 0.19555555284023285, "Height": 0.3956249952316284 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.31031012535095215, "X": 0.441436767578125, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.3081788718700409, "X": 0.6437258720397949, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.39542075991630554, "X": 0.5572493076324463, "Type": "nose" }, { "Y": 0.4597957134246826, "X": 0.4579732120037079, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.45688048005104065, "X": 0.6349081993103027, "Type": "mouthRight" } ], "Pose": { "Yaw": 8.943398475646973, "Roll": -2.0309247970581055, "Pitch": -0.5674862861633301 }, "Quality": { "Sharpness": 99.40211486816406, "Brightness": 89.47132110595703 }, "Confidence": 99.99861145019531 }, "Name": "CelebrityA", "Urls": [ "www.imdb.com/name/111111111" ], "Id": "nnnnnn" } }, { "Timestamp": 467, "Celebrity": { "Confidence": 99.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.6877777576446533, "Top": 0.18437500298023224, "Left": 0.20555555820465088, "Height": 0.3868750035762787 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.31895750761032104, "X": 0.4411413371562958, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.3140959143638611, "X": 0.6523157954216003, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.4016456604003906, "X": 0.5682755708694458, "Type": "nose" }, { "Y": 0.46894142031669617, "X": 0.4597797095775604, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.46971091628074646, "X": 0.6286435127258301, "Type": "mouthRight" } ], "Pose": { "Yaw": 10.433465957641602, "Roll": -3.347442388534546, "Pitch": 1.3709543943405151 }, "Quality": { "Sharpness": 99.5531005859375, "Brightness": 88.5764389038086 }, "Confidence": 99.99148559570312 }, "Name": "Jane Celebrity", "Urls": [ "www.imdb.com/name/111111111" ], "Id": "nnnnnn" } } ], "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.978118896484375, "Codec": "h264", "DurationMillis": 4570, "FrameHeight": 1920, "FrameWidth": 1080 } }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 저장된 비디오에서 유명 인사 인식 섹션을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조GetCelebrityRecognition
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 get-content-moderation을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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안전하지 않은 콘텐츠 작업의 결과를 얻으려면
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get-content-moderation명령은 이전에 를 호출하여 시작한 안전하지 않은 콘텐츠 작업의 결과를 표시합니다start-content-moderation.aws rekognition get-content-moderation \ --job-id1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef출력:
{ "NextToken": "dlhcKMHMzpCBGFukz6IO3JMcWiJAamCVhXHt3r6b4b5Tfbyw3q7o+Jeezt+ZpgfOnW9FCCgQ", "ModerationLabels": [ { "Timestamp": 0, "ModerationLabel": { "Confidence": 97.39583587646484, "ParentName": "", "Name": "Violence" } }, { "Timestamp": 0, "ModerationLabel": { "Confidence": 97.39583587646484, "ParentName": "Violence", "Name": "Weapon Violence" } } ], "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.97515869140625, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6039, "FrameHeight": 1920, "FrameWidth": 1080 } }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 안전하지 않은 저장 비디오 감지를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조GetContentModeration
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 get-face-detection을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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얼굴 감지 작업의 결과를 얻으려면
다음
get-face-detection명령은 를 호출하여 이전에 시작한 얼굴 감지 작업의 결과를 표시합니다start-face-detection.aws rekognition get-face-detection \ --job-id1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef출력:
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자세한 API 내용은 명령 참조GetFaceDetection
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 get-face-search을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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얼굴 검색 작업의 결과를 가져오려면
다음
get-face-search명령은 를 호출하여 이전에 시작한 얼굴 검색 작업의 결과를 표시합니다start-face-search.aws rekognition get-face-search \ --job-id1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef출력:
{ "Persons": [ { "Timestamp": 467, "FaceMatches": [], "Person": { "Index": 0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.1560753583908081, "Top": 0.13555361330509186, "Left": -0.0952017530798912, "Height": 0.6934483051300049 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4013825058937073, "X": -0.041750285774469376, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.41695496439933777, "X": 0.027979329228401184, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.6375303268432617, "X": -0.04034662991762161, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.6497718691825867, "X": 0.013960429467260838, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.5238034129142761, "X": 0.008022055961191654, "Type": "nose" } ], "Pose": { "Yaw": -58.07863998413086, "Roll": 1.9384294748306274, "Pitch": -24.66305160522461 }, "Quality": { "Sharpness": 83.14741516113281, "Brightness": 25.75942611694336 }, "Confidence": 87.7622299194336 } } }, { "Timestamp": 967, "FaceMatches": [ { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.12368900328874588, "Top": 0.16007399559020996, "Left": 0.5901259779930115, "Height": 0.2514039874076843 }, "FaceId": "056a95fa-2060-4159-9cab-7ed4daa030fa", "ExternalImageId": "image3.jpg", "Confidence": 100.0, "ImageId": "08f8a078-8929-37fd-8e8f-aadf690e8232" }, "Similarity": 98.44476318359375 } ], "Person": { "Index": 1, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.28559377789497375, "Top": 0.19436298310756683, "Left": 0.024553587660193443, "Height": 0.7216082215309143 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4650231599807739, "X": 0.16269078850746155, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.4843238294124603, "X": 0.2782580852508545, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.71530681848526, "X": 0.1741468608379364, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.7310671210289001, "X": 0.26857468485832214, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.582602322101593, "X": 0.2566150426864624, "Type": "nose" } ], "Pose": { "Yaw": 11.487052917480469, "Roll": 5.074230670928955, "Pitch": 15.396159172058105 }, "Quality": { "Sharpness": 73.32209777832031, "Brightness": 54.96497344970703 }, "Confidence": 99.99998474121094 } } } ], "NextToken": "5bkgcezyuaqhtWk3C8OTW6cjRghrwV9XDMivm5B3MXm+Lv6G+L+GejyFHPhoNa/ldXIC4c/d", "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.970617294311523, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6806, "FrameHeight": 1080, "FrameWidth": 1920 } }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 얼굴에 대한 저장된 비디오 검색을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조GetFaceSearch
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 get-label-detection을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
객체 및 장면 감지 작업의 결과를 가져오려면
다음
get-label-detection명령은 를 호출하여 이전에 시작한 객체 및 장면 감지 작업의 결과를 표시합니다start-label-detection.aws rekognition get-label-detection \ --job-id1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef출력:
{ "Labels": [ { "Timestamp": 0, "Label": { "Instances": [], "Confidence": 50.19071578979492, "Parents": [ { "Name": "Person" }, { "Name": "Crowd" } ], "Name": "Audience" } }, { "Timestamp": 0, "Label": { "Instances": [], "Confidence": 55.74115753173828, "Parents": [ { "Name": "Room" }, { "Name": "Indoors" }, { "Name": "School" } ], "Name": "Classroom" } } ], "JobStatus": "SUCCEEDED", "LabelModelVersion": "2.0", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.970617294311523, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6806, "FrameHeight": 1080, "FrameWidth": 1920 }, "NextToken": "BMugzAi4L72IERzQdbpyMQuEFBsjlo5W0Yx3mfG+sR9mm98E1/CpObenspRfs/5FBQFs4X7G" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 비디오에서 레이블 감지를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조GetLabelDetection
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 get-person-tracking을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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인력 경로 지정 작업의 결과를 가져오려면
다음
get-person-tracking명령은 이전에 를 호출하여 시작한 사람 경로 지정 작업의 결과를 표시합니다start-person-tracking.aws rekognition get-person-tracking \ --job-id1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef출력:
{ "Persons": [ { "Timestamp": 500, "Person": { "BoundingBox": { "Width": 0.4151041805744171, "Top": 0.07870370149612427, "Left": 0.0, "Height": 0.9212962985038757 }, "Index": 0 } }, { "Timestamp": 567, "Person": { "BoundingBox": { "Width": 0.4755208194255829, "Top": 0.07777778059244156, "Left": 0.0, "Height": 0.9194444417953491 }, "Index": 0 } } ], "NextToken": "D/vRIYNyhG79ugdta3f+8cRg9oSRo+HigGOuxRiYpTn0ExnqTi1CJektVAc4HrAXDv25eHYk", "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.970617294311523, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6806, "FrameHeight": 1080, "FrameWidth": 1920 } }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 People Pathing을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조GetPersonTracking
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 index-faces을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 컬렉션에 얼굴 추가를 참조하십시오.
- AWS CLI
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모음에 얼굴을 추가하는 방법
다음
index-faces명령은 이미지에서 찾은 얼굴을 지정된 모음에 추가합니다.aws rekognition index-faces \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"MyVideoS3Bucket","Name":"MyPicture.jpg"}}' \ --collection-idMyCollection\ --max-faces1\ --quality-filter"AUTO"\ --detection-attributes"ALL"\ --external-image-id"MyPicture.jpg"출력:
{ "FaceRecords": [ { "FaceDetail": { "Confidence": 99.993408203125, "Eyeglasses": { "Confidence": 99.11750030517578, "Value": false }, "Sunglasses": { "Confidence": 99.98249053955078, "Value": false }, "Gender": { "Confidence": 99.92769622802734, "Value": "Male" }, "Landmarks": [ { "Y": 0.26750367879867554, "X": 0.6202793717384338, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.26642778515815735, "X": 0.6787431836128235, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.31361380219459534, "X": 0.6421601176261902, "Type": "nose" }, { "Y": 0.3495299220085144, "X": 0.6216195225715637, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.35194727778434753, "X": 0.669899046421051, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.26844894886016846, "X": 0.6210268139839172, "Type": "leftPupil" }, { "Y": 0.26707562804222107, "X": 0.6817160844802856, "Type": "rightPupil" }, { "Y": 0.24834522604942322, "X": 0.6018546223640442, "Type": "leftEyeBrowLeft" }, { "Y": 0.24397172033786774, "X": 0.6172008514404297, "Type": "leftEyeBrowUp" }, { "Y": 0.24677404761314392, "X": 0.6339119076728821, "Type": "leftEyeBrowRight" }, { "Y": 0.24582654237747192, "X": 0.6619398593902588, "Type": "rightEyeBrowLeft" }, { "Y": 0.23973053693771362, "X": 0.6804757118225098, "Type": "rightEyeBrowUp" }, { "Y": 0.24441994726657867, "X": 0.6978968977928162, "Type": "rightEyeBrowRight" }, { "Y": 0.2695908546447754, "X": 0.6085202693939209, "Type": "leftEyeLeft" }, { "Y": 0.26716896891593933, "X": 0.6315826177597046, "Type": "leftEyeRight" }, { "Y": 0.26289820671081543, "X": 0.6202316880226135, "Type": "leftEyeUp" }, { "Y": 0.27123287320137024, "X": 0.6205548048019409, "Type": "leftEyeDown" }, { "Y": 0.2668408751487732, "X": 0.6663622260093689, "Type": "rightEyeLeft" }, { "Y": 0.26741549372673035, "X": 0.6910083889961243, "Type": "rightEyeRight" }, { "Y": 0.2614026665687561, "X": 0.6785826086997986, "Type": "rightEyeUp" }, { "Y": 0.27075251936912537, "X": 0.6789616942405701, "Type": "rightEyeDown" }, { "Y": 0.3211299479007721, "X": 0.6324167847633362, "Type": "noseLeft" }, { "Y": 0.32276326417922974, "X": 0.6558475494384766, "Type": "noseRight" }, { "Y": 0.34385165572166443, "X": 0.6444970965385437, "Type": "mouthUp" }, { "Y": 0.3671635091304779, "X": 0.6459195017814636, "Type": "mouthDown" } ], "Pose": { "Yaw": -9.54541015625, "Roll": -0.5709401965141296, "Pitch": 0.6045494675636292 }, "Emotions": [ { "Confidence": 39.90074157714844, "Type": "HAPPY" }, { "Confidence": 23.38753890991211, "Type": "CALM" }, { "Confidence": 5.840933322906494, "Type": "CONFUSED" } ], "AgeRange": { "High": 63, "Low": 45 }, "EyesOpen": { "Confidence": 99.80887603759766, "Value": true }, "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618015021085739, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770642817020416 }, "Smile": { "Confidence": 99.69740295410156, "Value": false }, "MouthOpen": { "Confidence": 99.97393798828125, "Value": false }, "Quality": { "Sharpness": 95.54405975341797, "Brightness": 63.867706298828125 }, "Mustache": { "Confidence": 97.05007934570312, "Value": false }, "Beard": { "Confidence": 87.34505462646484, "Value": false } }, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618015021085739, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770642817020416 }, "FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f", "ExternalImageId": "example-image.jpg", "Confidence": 99.993408203125, "ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0" } } ], "UnindexedFaces": [], "FaceModelVersion": "3.0", "OrientationCorrection": "ROTATE_0" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 모음에 얼굴 추가를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조IndexFaces
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 list-collections을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 컬렉션 나열을 참조하세요.
- AWS CLI
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사용 가능한 모음을 나열하는 방법
다음
list-collections명령은 AWS 계정에서 사용 가능한 컬렉션을 나열합니다.aws rekognition list-collections출력:
{ "FaceModelVersions": [ "2.0", "3.0", "3.0", "3.0", "4.0", "1.0", "3.0", "4.0", "4.0", "4.0" ], "CollectionIds": [ "MyCollection1", "MyCollection2", "MyCollection3", "MyCollection4", "MyCollection5", "MyCollection6", "MyCollection7", "MyCollection8", "MyCollection9", "MyCollection10" ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 모음 나열을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조ListCollections
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 list-faces을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 컬렉션에서 얼굴 나열을 참조하세요.
- AWS CLI
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모음에 있는 얼굴을 나열하는 방법
다음
list-faces명령은 지정된 모음에 있는 얼굴을 나열합니다.aws rekognition list-faces \ --collection-idMyCollection출력:
{ "FaceModelVersion": "3.0", "Faces": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.5216310024261475, "Top": 0.3256250023841858, "Left": 0.13394300639629364, "Height": 0.3918749988079071 }, "FaceId": "0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0", "ExternalImageId": "image1.jpg", "Confidence": 100.0, "ImageId": "f976e487-3719-5e2d-be8b-ea2724c26991" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5074880123138428, "Top": 0.3774999976158142, "Left": 0.18302799761295319, "Height": 0.3812499940395355 }, "FaceId": "086261e8-6deb-4bc0-ac73-ab22323cc38d", "ExternalImageId": "image2.jpg", "Confidence": 99.99930572509766, "ImageId": "ae1593b0-a8f6-5e24-a306-abf529e276fa" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5574039816856384, "Top": 0.37187498807907104, "Left": 0.14559100568294525, "Height": 0.4181250035762787 }, "FaceId": "11c4bd3c-19c5-4eb8-aecc-24feb93a26e1", "ExternalImageId": "image3.jpg", "Confidence": 99.99960327148438, "ImageId": "80739b4d-883f-5b78-97cf-5124038e26b9" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618019938468933, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770599603652954 }, "FaceId": "13692fe4-990a-4679-b14a-5ac23d135eab", "ExternalImageId": "image4.jpg", "Confidence": 99.99340057373047, "ImageId": "8df18239-9ad1-5acd-a46a-6581ff98f51b" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5307819843292236, "Top": 0.2862499952316284, "Left": 0.1564060002565384, "Height": 0.3987500071525574 }, "FaceId": "2eb5f3fd-e2a9-4b1c-a89f-afa0a518fe06", "ExternalImageId": "image5.jpg", "Confidence": 99.99970245361328, "ImageId": "3c314792-197d-528d-bbb6-798ed012c150" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5773710012435913, "Top": 0.34437501430511475, "Left": 0.12396000325679779, "Height": 0.4337500035762787 }, "FaceId": "57189455-42b0-4839-a86c-abda48b13174", "ExternalImageId": "image6.jpg", "Confidence": 100.0, "ImageId": "0aff2f37-e7a2-5dbc-a3a3-4ef6ec18eaa0" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5349419713020325, "Top": 0.29124999046325684, "Left": 0.16389399766921997, "Height": 0.40187498927116394 }, "FaceId": "745f7509-b1fa-44e0-8b95-367b1359638a", "ExternalImageId": "image7.jpg", "Confidence": 99.99979400634766, "ImageId": "67a34327-48d1-5179-b042-01e52ccfeada" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.41499999165534973, "Top": 0.09187500178813934, "Left": 0.28083300590515137, "Height": 0.3112500011920929 }, "FaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac", "ExternalImageId": "image8.jpg", "Confidence": 99.99769592285156, "ImageId": "a294da46-2cb1-5cc4-9045-61d7ca567662" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.48166701197624207, "Top": 0.20999999344348907, "Left": 0.21250000596046448, "Height": 0.36125001311302185 }, "FaceId": "bd4ceb4d-9acc-4ab7-8ef8-1c2d2ba0a66a", "ExternalImageId": "image9.jpg", "Confidence": 99.99949645996094, "ImageId": "5e1a7588-e5a0-5ee3-bd00-c642518dfe3a" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618019938468933, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770599603652954 }, "FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f", "ExternalImageId": "image10.jpg", "Confidence": 99.99340057373047, "ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0" } ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 모음에 얼굴 나열을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조ListFaces
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 list-stream-processors을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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계정의 스트림 프로세서를 나열하려면
다음
list-stream-processors명령은 계정의 스트림 프로세서와 각 의 상태를 나열합니다.aws rekognition list-stream-processors출력:
{ "StreamProcessors": [ { "Status": "STOPPED", "Name": "my-stream-processor" } ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 스트리밍 비디오 작업을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조ListStreamProcessors
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 recognize-celebrities을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 유명 인사 인식을 참조하세요.
- AWS CLI
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이미지에서 유명 인사를 인식하는 방법
다음
recognize-celebrities명령은 Amazon S3 버킷에 저장된 지정된 이미지에서 유명 인사를 인식합니다.aws rekognition recognize-celebrities \ --image"S3Object={Bucket=MyImageS3Bucket,Name=moviestars.jpg}"출력:
{ "UnrecognizedFaces": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.14416666328907013, "Top": 0.07777778059244156, "Left": 0.625, "Height": 0.2746031880378723 }, "Confidence": 99.9990234375, "Pose": { "Yaw": 10.80408763885498, "Roll": -12.761146545410156, "Pitch": 10.96889877319336 }, "Quality": { "Sharpness": 94.1185531616211, "Brightness": 79.18367004394531 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.18220913410186768, "X": 0.6702951788902283, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.16337193548679352, "X": 0.7188183665275574, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.20739148557186127, "X": 0.7055801749229431, "Type": "nose" }, { "Y": 0.2889308035373688, "X": 0.687512218952179, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.2706988751888275, "X": 0.7250053286552429, "Type": "mouthRight" } ] } ], "CelebrityFaces": [ { "MatchConfidence": 100.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.14000000059604645, "Top": 0.1190476194024086, "Left": 0.82833331823349, "Height": 0.2666666805744171 }, "Confidence": 99.99359130859375, "Pose": { "Yaw": -10.509642601013184, "Roll": -14.51749324798584, "Pitch": 13.799399375915527 }, "Quality": { "Sharpness": 78.74752044677734, "Brightness": 42.201324462890625 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.2290833294391632, "X": 0.8709492087364197, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.20639978349208832, "X": 0.9153988361358643, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.25417643785476685, "X": 0.8907724022865295, "Type": "nose" }, { "Y": 0.32729196548461914, "X": 0.8876466155052185, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.3115464746952057, "X": 0.9238573312759399, "Type": "mouthRight" } ] }, "Name": "Celeb A", "Urls": [ "www.imdb.com/name/aaaaaaaaa" ], "Id": "1111111" }, { "MatchConfidence": 97.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.13333334028720856, "Top": 0.24920634925365448, "Left": 0.4449999928474426, "Height": 0.2539682686328888 }, "Confidence": 99.99979400634766, "Pose": { "Yaw": 6.557040691375732, "Roll": -7.316643714904785, "Pitch": 9.272967338562012 }, "Quality": { "Sharpness": 83.23492431640625, "Brightness": 78.83267974853516 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.3625510632991791, "X": 0.48898839950561523, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.35366007685661316, "X": 0.5313721299171448, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.3894785940647125, "X": 0.5173314809799194, "Type": "nose" }, { "Y": 0.44889405369758606, "X": 0.5020005702972412, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.4408611059188843, "X": 0.5351271629333496, "Type": "mouthRight" } ] }, "Name": "Celeb B", "Urls": [ "www.imdb.com/name/bbbbbbbbb" ], "Id": "2222222" }, { "MatchConfidence": 100.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.12416666746139526, "Top": 0.2968254089355469, "Left": 0.2150000035762787, "Height": 0.23650793731212616 }, "Confidence": 99.99958801269531, "Pose": { "Yaw": 7.801797866821289, "Roll": -8.326810836791992, "Pitch": 7.844768047332764 }, "Quality": { "Sharpness": 86.93206024169922, "Brightness": 79.81291198730469 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4027804136276245, "X": 0.2575301229953766, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.3934555947780609, "X": 0.2956969439983368, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.4309830069541931, "X": 0.2837020754814148, "Type": "nose" }, { "Y": 0.48186683654785156, "X": 0.26812544465065, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.47338807582855225, "X": 0.29905644059181213, "Type": "mouthRight" } ] }, "Name": "Celeb C", "Urls": [ "www.imdb.com/name/ccccccccc" ], "Id": "3333333" }, { "MatchConfidence": 97.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.11916666477918625, "Top": 0.3698412775993347, "Left": 0.008333333767950535, "Height": 0.22698412835597992 }, "Confidence": 99.99999237060547, "Pose": { "Yaw": 16.38478660583496, "Roll": -1.0260354280471802, "Pitch": 5.975185394287109 }, "Quality": { "Sharpness": 83.23492431640625, "Brightness": 61.408443450927734 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4632347822189331, "X": 0.049406956881284714, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.46388113498687744, "X": 0.08722897619009018, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.5020678639411926, "X": 0.0758260041475296, "Type": "nose" }, { "Y": 0.544157862663269, "X": 0.054029736667871475, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.5463630557060242, "X": 0.08464983850717545, "Type": "mouthRight" } ] }, "Name": "Celeb D", "Urls": [ "www.imdb.com/name/ddddddddd" ], "Id": "4444444" } ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 이미지 속 유명 인사 인식을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조RecognizeCelebrities
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 search-faces-by-image을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 얼굴(이미지) 검색을 참조하세요.
- AWS CLI
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이미지에서 가장 큰 얼굴과 일치하는 얼굴을 모음에서 검색하는 방법
다음
search-faces-by-image명령은 지정된 이미지에서 가장 큰 얼굴과 일치하는 얼굴을 모음에서 검색합니다.aws rekognition search-faces-by-image \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"ExamplePerson.jpg"}}' \ --collection-idMyFaceImageCollection{"SearchedFaceBoundingBox":{"Width":0.18562500178813934,"Top":0.1618015021085739,"Left":0.5575000047683716,"Height":0.24770642817020416},"SearchedFaceConfidence":99.993408203125,"FaceMatches":[{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.18562500178813934,"Top":0.1618019938468933,"Left":0.5575000047683716,"Height":0.24770599603652954},"FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f", "ExternalImageId": "example-image.jpg", "Confidence":99.99340057373047,"ImageId":"8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0"},"Similarity":99.97913360595703},{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.18562500178813934,"Top":0.1618019938468933,"Left":0.5575000047683716,"Height":0.24770599603652954},"FaceId": "13692fe4-990a-4679-b14a-5ac23d135eab", "ExternalImageId": "image3.jpg", "Confidence":99.99340057373047,"ImageId":"8df18239-9ad1-5acd-a46a-6581ff98f51b"},"Similarity":99.97913360595703},{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.41499999165534973,"Top":0.09187500178813934,"Left":0.28083300590515137,"Height":0.3112500011920929},"FaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac", "ExternalImageId": "image2.jpg", "Confidence":99.99769592285156,"ImageId":"a294da46-2cb1-5cc4-9045-61d7ca567662"},"Similarity":99.18069458007812},{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.48166701197624207,"Top":0.20999999344348907,"Left":0.21250000596046448,"Height":0.36125001311302185},"FaceId": "bd4ceb4d-9acc-4ab7-8ef8-1c2d2ba0a66a", "ExternalImageId": "image1.jpg", "Confidence":99.99949645996094,"ImageId":"5e1a7588-e5a0-5ee3-bd00-c642518dfe3a"},"Similarity":98.66607666015625},{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.5349419713020325,"Top":0.29124999046325684,"Left":0.16389399766921997,"Height":0.40187498927116394},"FaceId": "745f7509-b1fa-44e0-8b95-367b1359638a", "ExternalImageId": "image9.jpg", "Confidence":99.99979400634766,"ImageId":"67a34327-48d1-5179-b042-01e52ccfeada"},"Similarity":98.24278259277344},{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.5307819843292236,"Top":0.2862499952316284,"Left":0.1564060002565384,"Height":0.3987500071525574},"FaceId": "2eb5f3fd-e2a9-4b1c-a89f-afa0a518fe06", "ExternalImageId": "image10.jpg", "Confidence":99.99970245361328,"ImageId":"3c314792-197d-528d-bbb6-798ed012c150"},"Similarity":98.10665893554688},{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.5074880123138428,"Top":0.3774999976158142,"Left":0.18302799761295319,"Height":0.3812499940395355},"FaceId": "086261e8-6deb-4bc0-ac73-ab22323cc38d", "ExternalImageId": "image6.jpg", "Confidence":99.99930572509766,"ImageId":"ae1593b0-a8f6-5e24-a306-abf529e276fa"},"Similarity":98.10526275634766},{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.5574039816856384,"Top":0.37187498807907104,"Left":0.14559100568294525,"Height":0.4181250035762787},"FaceId": "11c4bd3c-19c5-4eb8-aecc-24feb93a26e1", "ExternalImageId": "image5.jpg", "Confidence":99.99960327148438,"ImageId":"80739b4d-883f-5b78-97cf-5124038e26b9"},"Similarity":97.94659423828125},{"Face":{"BoundingBox":{"Width":0.5773710012435913,"Top":0.34437501430511475,"Left":0.12396000325679779,"Height":0.4337500035762787},"FaceId": "57189455-42b0-4839-a86c-abda48b13174", "ExternalImageId": "image8.jpg", "Confidence":100.0,"ImageId":"0aff2f37-e7a2-5dbc-a3a3-4ef6ec18eaa0"},"Similarity":97.93476867675781}],"FaceModelVersion":"3.0"}자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 이미지를 사용하여 얼굴 검색을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조SearchFacesByImage
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 search-faces을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
자세한 내용은 얼굴 검색(face ID)을 참조하세요.
- AWS CLI
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모음에서 얼굴 ID와 일치하는 얼굴을 검색하는 방법
다음
search-faces명령은 모음에서 지정된 얼굴 ID와 일치하는 얼굴을 검색합니다.aws rekognition search-faces \ --face-id8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac\ --collection-idMyCollection출력:
{ "SearchedFaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac", "FaceModelVersion": "3.0", "FaceMatches": [ { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.48166701197624207, "Top": 0.20999999344348907, "Left": 0.21250000596046448, "Height": 0.36125001311302185 }, "FaceId": "bd4ceb4d-9acc-4ab7-8ef8-1c2d2ba0a66a", "ExternalImageId": "image1.jpg", "Confidence": 99.99949645996094, "ImageId": "5e1a7588-e5a0-5ee3-bd00-c642518dfe3a" }, "Similarity": 99.30997467041016 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618019938468933, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770599603652954 }, "FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f", "ExternalImageId": "example-image.jpg", "Confidence": 99.99340057373047, "ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0" }, "Similarity": 99.24862670898438 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618019938468933, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770599603652954 }, "FaceId": "13692fe4-990a-4679-b14a-5ac23d135eab", "ExternalImageId": "image3.jpg", "Confidence": 99.99340057373047, "ImageId": "8df18239-9ad1-5acd-a46a-6581ff98f51b" }, "Similarity": 99.24862670898438 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5349419713020325, "Top": 0.29124999046325684, "Left": 0.16389399766921997, "Height": 0.40187498927116394 }, "FaceId": "745f7509-b1fa-44e0-8b95-367b1359638a", "ExternalImageId": "image9.jpg", "Confidence": 99.99979400634766, "ImageId": "67a34327-48d1-5179-b042-01e52ccfeada" }, "Similarity": 96.73158264160156 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5307819843292236, "Top": 0.2862499952316284, "Left": 0.1564060002565384, "Height": 0.3987500071525574 }, "FaceId": "2eb5f3fd-e2a9-4b1c-a89f-afa0a518fe06", "ExternalImageId": "image10.jpg", "Confidence": 99.99970245361328, "ImageId": "3c314792-197d-528d-bbb6-798ed012c150" }, "Similarity": 96.48291015625 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5074880123138428, "Top": 0.3774999976158142, "Left": 0.18302799761295319, "Height": 0.3812499940395355 }, "FaceId": "086261e8-6deb-4bc0-ac73-ab22323cc38d", "ExternalImageId": "image6.jpg", "Confidence": 99.99930572509766, "ImageId": "ae1593b0-a8f6-5e24-a306-abf529e276fa" }, "Similarity": 96.43287658691406 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5574039816856384, "Top": 0.37187498807907104, "Left": 0.14559100568294525, "Height": 0.4181250035762787 }, "FaceId": "11c4bd3c-19c5-4eb8-aecc-24feb93a26e1", "ExternalImageId": "image5.jpg", "Confidence": 99.99960327148438, "ImageId": "80739b4d-883f-5b78-97cf-5124038e26b9" }, "Similarity": 95.25305938720703 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5773710012435913, "Top": 0.34437501430511475, "Left": 0.12396000325679779, "Height": 0.4337500035762787 }, "FaceId": "57189455-42b0-4839-a86c-abda48b13174", "ExternalImageId": "image8.jpg", "Confidence": 100.0, "ImageId": "0aff2f37-e7a2-5dbc-a3a3-4ef6ec18eaa0" }, "Similarity": 95.22837829589844 } ] }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 얼굴 ID를 사용하여 얼굴 검색을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조SearchFaces
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 start-celebrity-recognition을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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저장된 비디오에서 유명 인사의 인식을 시작하려면
다음
start-celebrity-recognition명령은 Amazon S3 버킷에 저장된 지정된 비디오 파일에서 유명 인사를 찾는 작업을 시작합니다.aws rekognition start-celebrity-recognition \ --video"S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"출력:
{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 저장된 비디오에서 유명 인사 인식 섹션을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조StartCelebrityRecognition
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 start-content-moderation을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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저장된 비디오에서 안전하지 않은 콘텐츠 인식을 시작하려면
다음
start-content-moderation명령은 Amazon S3 버킷에 저장된 지정된 비디오 파일에서 안전하지 않은 콘텐츠를 감지하는 작업을 시작합니다.aws rekognition start-content-moderation \ --video"S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"출력:
{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 안전하지 않은 저장 비디오 감지를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조StartContentModeration
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 start-face-detection을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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비디오에서 얼굴을 감지하려면
다음
start-face-detection명령은 Amazon S3 버킷에 저장된 지정된 비디오 파일의 얼굴을 감지하는 작업을 시작합니다.aws rekognition start-face-detection --video"S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"출력:
{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 저장된 비디오에서 얼굴 감지를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조StartFaceDetection
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 start-face-search을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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비디오에서 감지된 얼굴과 일치하는 컬렉션의 얼굴을 검색하려면
다음
start-face-search명령은 Amazon S3 버킷의 지정된 비디오 파일에서 감지된 얼굴과 일치하는 컬렉션에서 얼굴을 검색하는 작업을 시작합니다.aws rekognition start-face-search \ --video"S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"\ --collection-id collection출력:
{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 얼굴에 대한 저장된 비디오 검색을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조StartFaceSearch
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 start-label-detection을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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비디오에서 객체 및 장면을 감지하려면
다음
start-label-detection명령은 Amazon S3 버킷에 저장된 지정된 비디오 파일의 객체 및 장면을 감지하는 작업을 시작합니다.aws rekognition start-label-detection \ --video"S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"출력:
{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 비디오에서 레이블 감지를 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조StartLabelDetection
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 start-person-tracking을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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저장된 비디오에서 사람들의 경로를 시작하려면
다음
start-person-tracking명령은 사용자가 Amazon S3 버킷에 저장된 지정된 비디오 Fiel에서 취하는 경로를 추적하는 작업을 시작합니다.aws rekognition start-person-tracking \ --video"S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"출력:
{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 People Pathing을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조StartPersonTracking
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 start-stream-processor을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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스트림 프로세서를 시작하려면
다음
start-stream-processor명령은 지정된 비디오 스트림 프로세서를 시작합니다.aws rekognition start-stream-processor \ --namemy-stream-processor이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 스트리밍 비디오 작업을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조StartStreamProcessor
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 stop-stream-processor을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
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실행 중인 스트림 프로세서를 중지하려면
다음
stop-stream-processor명령은 지정된 실행 스트림 프로세서를 중지합니다.aws rekognition stop-stream-processor \ --namemy-stream-processor이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 스트리밍 비디오 작업을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조StopStreamProcessor
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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