이미지에서 레이블 감지

이미지에서 레이블을 감지하려면

1. 아직 설정하지 않았다면 다음과 같이 하세요.

   1. AmazonRekognitionFullAccess 권한과 AmazonS3ReadOnlyAccess 권한을 가진 사용자를 생성하거나 업데이트합니다. 자세한 내용은 1단계: AWS 계정 설정 및 사용자 생성 단원을 참조하십시오.

   2. AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 내용은 2단계: AWS CLI 및 AWS SDK 설정 단원을 참조하십시오.

2. 나무, 집, 보트 등과 같은 객체가 한 개 이상 있는 이미지를 S3 버킷에 업로드합니다. 이미지는 .jpg 또는 .png 형식이어야 합니다.

   이에 관한 지침은 Amazon Simple Storage Service 사용 설명서에서 Amazon S3에 객체 업로드를 참조하세요.

3. 다음 예제를 사용하여 DetectLabels 작업을 호출합니다.

   Java

   이 예제는 입력 이미지에서 감지된 레이블 목록을 표시합니다. bucket 및 photo의 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다.

   
   package com.amazonaws.samples;
   import java.util.List;
   
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.BoundingBox;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsResult;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Instance;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Label;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Parent;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException;
   
   public class DetectLabels {
   
       public static void main(String[] args) throws Exception {
   
           String photo = "photo";
           String bucket = "bucket";
   
           AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
   
           DetectLabelsRequest request = new DetectLabelsRequest()
                   .withImage(new Image().withS3Object(new S3Object().withName(photo).withBucket(bucket)))
                   .withMaxLabels(10).withMinConfidence(75F);
   
           try {
               DetectLabelsResult result = rekognitionClient.detectLabels(request);
               List<Label> labels = result.getLabels();
   
               System.out.println("Detected labels for " + photo + "\n");
               for (Label label : labels) {
                   System.out.println("Label: " + label.getName());
                   System.out.println("Confidence: " + label.getConfidence().toString() + "\n");
   
                   List<Instance> instances = label.getInstances();
                   System.out.println("Instances of " + label.getName());
                   if (instances.isEmpty()) {
                       System.out.println("  " + "None");
                   } else {
                       for (Instance instance : instances) {
                           System.out.println("  Confidence: " + instance.getConfidence().toString());
                           System.out.println("  Bounding box: " + instance.getBoundingBox().toString());
                       }
                   }
                   System.out.println("Parent labels for " + label.getName() + ":");
                   List<Parent> parents = label.getParents();
                   if (parents.isEmpty()) {
                       System.out.println("  None");
                   } else {
                       for (Parent parent : parents) {
                           System.out.println("  " + parent.getName());
                       }
                   }
                   System.out.println("--------------------");
                   System.out.println();
                  
               }
           } catch (AmazonRekognitionException e) {
               e.printStackTrace();
           }
       }
   }

   AWS CLI

   이 예제는 detect-labels CLI 작업의 JSON 출력을 표시합니다. bucket 및 photo의 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다. profile-name의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.

   aws rekognition detect-labels --image '{ "S3Object": { "Bucket": "bucket-name", "Name": "file-name" } }' \
   --features GENERAL_LABELS IMAGE_PROPERTIES \
   --settings '{"ImageProperties": {"MaxDominantColors":1}, {"GeneralLabels":{"LabelInclusionFilters":["Cat"]}}}' \
   --profile profile-name \
   --region us-east-1

   Windows 디바이스에서 CLI에 액세스하는 경우 작은따옴표 대신 큰따옴표를 사용하고 내부 큰따옴표는 백슬래시(즉 \)로 이스케이프 처리하여 발생할 수 있는 구문 분석 오류를 해결합니다. 예를 들어 다음을 참조하세요.

   
   aws rekognition detect-labels --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"file-name\"}}" --features GENERAL_LABELS IMAGE_PROPERTIES \
   --settings "{\"GeneralLabels\":{\"LabelInclusionFilters\":[\"Car\"]}}" --profile profile-name --region us-east-1
                               

   Python

   이 예제는 입력 이미지에서 감지된 레이블을 표시합니다. main 함수에서, bucket 및 photo 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.

   #Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   import boto3
   
   def detect_labels(photo, bucket):
   
        session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
        client = session.client('rekognition')
   
        response = client.detect_labels(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}},
        MaxLabels=10,
        # Uncomment to use image properties and filtration settings
        #Features=["GENERAL_LABELS", "IMAGE_PROPERTIES"],
        #Settings={"GeneralLabels": {"LabelInclusionFilters":["Cat"]},
        # "ImageProperties": {"MaxDominantColors":10}}
        )
   
        print('Detected labels for ' + photo)
        print()
        for label in response['Labels']:
            print("Label: " + label['Name'])
            print("Confidence: " + str(label['Confidence']))
            print("Instances:")
   
            for instance in label['Instances']:
                print(" Bounding box")
                print(" Top: " + str(instance['BoundingBox']['Top']))
                print(" Left: " + str(instance['BoundingBox']['Left']))
                print(" Width: " + str(instance['BoundingBox']['Width']))
                print(" Height: " + str(instance['BoundingBox']['Height']))
                print(" Confidence: " + str(instance['Confidence']))
                print()
   
            print("Parents:")
            for parent in label['Parents']:
               print(" " + parent['Name'])
   
            print("Aliases:")
            for alias in label['Aliases']:
                print(" " + alias['Name'])
   
                print("Categories:")
            for category in label['Categories']:
                print(" " + category['Name'])
                print("----------")
                print()
   
        if "ImageProperties" in str(response):
            print("Background:")
            print(response["ImageProperties"]["Background"])
            print()
            print("Foreground:")
            print(response["ImageProperties"]["Foreground"])
            print()
            print("Quality:")
            print(response["ImageProperties"]["Quality"])
            print()
   
        return len(response['Labels'])
   
   def main():
       photo = 'photo-name'
       bucket = 'amzn-s3-demo-bucket'
       label_count = detect_labels(photo, bucket)
       print("Labels detected: " + str(label_count))
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   

   .NET

   이 예제는 입력 이미지에서 감지된 레이블 목록을 표시합니다. bucket 및 photo의 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   using System;
   using Amazon.Rekognition;
   using Amazon.Rekognition.Model;
   
   public class DetectLabels
   {
       public static void Example()
       {
           String photo = "input.jpg";
           String bucket = "amzn-s3-demo-bucket";
   
           AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
   
           DetectLabelsRequest detectlabelsRequest = new DetectLabelsRequest()
           {
               Image = new Image()
               {
                   S3Object = new S3Object()
                   {
                       Name = photo,
                       Bucket = bucket
                   },
               },
               MaxLabels = 10,
               MinConfidence = 75F
           };
   
           try
           {
               DetectLabelsResponse detectLabelsResponse = rekognitionClient.DetectLabels(detectlabelsRequest);
               Console.WriteLine("Detected labels for " + photo);
               foreach (Label label in detectLabelsResponse.Labels)
                   Console.WriteLine("{0}: {1}", label.Name, label.Confidence);
           }
           catch (Exception e)
           {
               Console.WriteLine(e.Message);
           }
       }
   }

   Ruby

   이 예제는 입력 이미지에서 감지된 레이블 목록을 표시합니다. bucket 및 photo의 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다.

   
   
      # Add to your Gemfile
      # gem 'aws-sdk-rekognition'
      require 'aws-sdk-rekognition'
      credentials = Aws::Credentials.new(
         ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'],
         ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY']
      )
      bucket = 'bucket' # the bucket name without s3://
      photo  = 'photo' # the name of file
      client   = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials
      attrs = {
        image: {
          s3_object: {
            bucket: bucket,
            name: photo
          },
        },
        max_labels: 10
      }
     response = client.detect_labels attrs
     puts "Detected labels for: #{photo}"
     response.labels.each do |label|
       puts "Label:      #{label.name}"
       puts "Confidence: #{label.confidence}"
       puts "Instances:"
       label['instances'].each do |instance|
         box = instance['bounding_box']
         puts "  Bounding box:"
         puts "    Top:        #{box.top}"
         puts "    Left:       #{box.left}"
         puts "    Width:      #{box.width}"
         puts "    Height:     #{box.height}"
         puts "  Confidence: #{instance.confidence}"
       end
       puts "Parents:"
       label.parents.each do |parent|
         puts "  #{parent.name}"
       end
       puts "------------"
       puts ""
     end

   Node.js

   이 예제는 입력 이미지에서 감지된 레이블 목록을 표시합니다. bucket 및 photo의 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.

   TypeScript 정의를 사용하는 경우 Node.js로 프로그램을 실행하려면 const AWS = require('aws-sdk') 대신 import AWS from 'aws-sdk'를 사용해야 할 수도 있습니다. 자세한 내용은 AWS SDK for Javascript를 참조하세요. 구성 설정에 따라 AWS.config.update({region:region});으로 리전을 지정해야 할 수도 있습니다.

   
                                   
   // Load the SDK
   var AWS = require('aws-sdk');
   const bucket = 'bucket-name' // the bucketname without s3://
   const photo  = 'image-name' // the name of file
   
   var credentials = new AWS.SharedIniFileCredentials({profile: 'profile-name'});
   AWS.config.credentials = credentials;
   AWS.config.update({region:'region-name'});
   
   const client = new AWS.Rekognition();
   const params = {
     Image: {
       S3Object: {
         Bucket: bucket,
         Name: photo
       },
     },
     MaxLabels: 10
   }
   client.detectLabels(params, function(err, response) {
     if (err) {
       console.log(err, err.stack); // if an error occurred
     } else {
       console.log(`Detected labels for: ${photo}`)
       response.Labels.forEach(label => {
         console.log(`Label:      ${label.Name}`)
         console.log(`Confidence: ${label.Confidence}`)
         console.log("Instances:")
         label.Instances.forEach(instance => {
           let box = instance.BoundingBox
           console.log("  Bounding box:")
           console.log(`    Top:        ${box.Top}`)
           console.log(`    Left:       ${box.Left}`)
           console.log(`    Width:      ${box.Width}`)
           console.log(`    Height:     ${box.Height}`)
           console.log(`  Confidence: ${instance.Confidence}`)
         })
         console.log("Parents:")
         label.Parents.forEach(parent => {
           console.log(`  ${parent.Name}`)
         })
         console.log("------------")
         console.log("")
       }) // for response.labels
     } // if
   });
                               
                               

   Java V2

   이 코드는 AWS 설명서 SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 가져옵니다. 전체 예제는 여기에서 확인하세요.

   //snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels.import]
   import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
   import software.amazon.awssdk.regions.Region;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsResponse;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Label;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object;
   import java.util.List;
   
   /**
   * Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials.
   *
   * For more information, see the following documentation topic:
   *
   * https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
   */
   public class DetectLabels {
   
       public static void main(String[] args) {
   
           final String usage = "\n" +
               "Usage: " +
               "   <bucket> <image>\n\n" +
               "Where:\n" +
               "   bucket - The name of the Amazon S3 bucket that contains the image (for example, ,ImageBucket)." +
               "   image - The name of the image located in the Amazon S3 bucket (for example, Lake.png). \n\n";
   
           if (args.length != 2) {
               System.out.println(usage);
               System.exit(1);
           }
   
           String bucket = args[0];
           String image = args[1];
           Region region = Region.US_WEST_2;
           RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
               .region(region)
               .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
               .build();
   
           getLabelsfromImage(rekClient, bucket, image);
           rekClient.close();
       }
   
       // snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels_s3.main]
       public static void getLabelsfromImage(RekognitionClient rekClient, String bucket, String image) {
   
           try {
               S3Object s3Object = S3Object.builder()
                   .bucket(bucket)
                   .name(image)
                   .build() ;
   
               Image myImage = Image.builder()
                   .s3Object(s3Object)
                   .build();
   
               DetectLabelsRequest detectLabelsRequest = DetectLabelsRequest.builder()
                   .image(myImage)
                   .maxLabels(10)
                   .build();
   
               DetectLabelsResponse labelsResponse = rekClient.detectLabels(detectLabelsRequest);
               List<Label> labels = labelsResponse.labels();
               System.out.println("Detected labels for the given photo");
               for (Label label: labels) {
                   System.out.println(label.name() + ": " + label.confidence().toString());
               }
   
           } catch (RekognitionException e) {
               System.out.println(e.getMessage());
               System.exit(1);
           }
       }
    // snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.main]
   }