Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) GitHub .

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# Exemplos do Amazon Rekognition usando o SDK para Rust
<a name="rust_1_rekognition_code_examples"></a>

Os exemplos de código a seguir mostram como realizar ações e implementar cenários comuns usando o AWS SDK para Rust com o Amazon Rekognition.

*Cenários* são exemplos de código que mostram como realizar tarefas específicas chamando várias funções dentro de um serviço ou combinadas com outros Serviços da AWS.

Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, em que você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código.

**Topics**
+ [Cenários](#scenarios)

## Cenários
<a name="scenarios"></a>

### Criar uma aplicação com tecnologia sem servidor para gerenciar fotos
<a name="cross_PAM_rust_1_topic"></a>

O exemplo de código a seguir mostra como criar uma aplicação com tecnologia sem servidor que permite que os usuários gerenciem fotos usando rótulos.

**SDK para Rust**  
 Mostra como desenvolver uma aplicação de gerenciamento de ativos fotográficos que detecta rótulos em imagens usando o Amazon Rekognition e os armazena para recuperação posterior.   
Para obter o código-fonte completo e instruções sobre como configurar e executar, veja o exemplo completo em [ GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/rustv1/cross_service/photo_asset_management).  
Para uma análise detalhada da origem desse exemplo, veja a publicação na [Comunidade da AWS](https://community.aws/posts/cloud-journeys/01-serverless-image-recognition-app).  

**Serviços usados neste exemplo**
+ API Gateway
+ DynamoDB
+ Lambda
+ Amazon Rekognition
+ Amazon S3
+ Amazon SNS

### Detectar faces em uma imagem
<a name="cross_DetectFaces_rust_1_topic"></a>

O exemplo de código a seguir mostra como:
+ Salvar uma imagem em um bucket do Amazon S3.
+ Usar o Amazon Rekognition para detectar detalhes faciais, como faixa etária, gênero e emoções (sorriso, etc.).
+ Exibir esses detalhes.

**SDK para Rust**  
 Salve a imagem em um bucket do Amazon S3 com um prefixo **uploads**, use o Amazon Rekognition para detectar detalhes faciais, como faixa etária, gênero e emoções (sorriso, etc.), e exiba esses detalhes.   
 Para obter o código-fonte completo e instruções sobre como configurar e executar, veja o exemplo completo em [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/main/rustv1/cross_service/detect_faces/src/main.rs).   

**Serviços usados neste exemplo**
+ Amazon Rekognition
+ Amazon S3

### Salvar o EXIF e outras informações de imagem
<a name="cross_DetectLabels_rust_1_topic"></a>

O exemplo de código a seguir mostra como:
+ Obter informações de EXIF de um arquivo JPG, JPEG ou PNG.
+ Fazer upload do arquivo de imagem para um bucket do Amazon S3.
+ Usar o Amazon Rekognition para identificar os três principais atributos (rótulos) no arquivo.
+ Adicionar as informações de EXIF e rótulo a uma tabela do Amazon DynamoDB na região.

**SDK para Rust**  
 Obtenha informações de EXIF de um arquivo JPG, JPEG ou PNG, faça upload do arquivo de imagem para um bucket do Amazon S3, use o Amazon Rekognition para identificar os três principais atributos (*rótulos* no Amazon Rekognition) no arquivo e adicione as informações de EXIF e de rótulo a uma tabela do Amazon DynamoDB na região.   
 Para obter o código-fonte completo e instruções sobre como configurar e executar, veja o exemplo completo em [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/main/rustv1/cross_service/detect_labels/src/main.rs).   

**Serviços usados neste exemplo**
+ DynamoDB
+ Amazon Rekognition
+ Amazon S3