使用 Rust 的亚马逊 Reko SDK gnition 示例 - AWS SDK代码示例

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使用 Rust 的亚马逊 Reko SDK gnition 示例

以下代码示例向您展示了如何使用 for Rust 和 Amazon Rekognition 来执行操作和实现常见场景。 AWS SDK

场景是向您展示如何通过在一个服务中调用多个函数或与其他 AWS 服务结合来完成特定任务的代码示例。

每个示例都包含一个指向完整源代码的链接,您可以在其中找到有关如何在上下文中设置和运行代码的说明。

主题

场景

以下代码示例演示如何创建无服务器应用程序,让用户能够使用标签管理照片。

SDK对于 Rust

演示如何开发照片资产管理应用程序,该应用程序使用 Amazon Rekognition 检测图像中的标签并将其存储以供日后检索。

有关如何设置和运行的完整源代码和说明,请参阅上的完整示例 GitHub

要深入了解这个例子的起源,请参阅 AWS 社区上的博文。

本示例中使用的服务
  • API网关

  • DynamoDB

  • Lambda

  • Amazon Rekognition

  • Amazon S3

  • Amazon SNS

以下代码示例展示了如何:

  • 将图像保存到 Amazon S3 存储桶中。

  • 使用 Amazon Rekognition 检测面部细节,例如年龄范围、性别和情绪(如微笑)。

  • 显示这些细节。

SDK对于 Rust

将图像保存到具有 uploads 前缀的 Amazon S3 存储桶中,使用 Amazon Rekognition 检测面部细节,例如年龄范围、性别和情绪(微笑等),并显示这些细节。

有关如何设置和运行的完整源代码和说明,请参阅上的完整示例GitHub

本示例中使用的服务
  • Amazon Rekognition

  • Amazon S3

以下代码示例展示了如何:

  • 从JPGJPEG、或PNG文件中获取EXIF信息。

  • 将图像文件上传到 Amazon S3 存储桶。

  • 使用 Amazon Rekognition 识别文件中的三个主要属性(标签)。

  • 将EXIF和标签信息添加到该地区的亚马逊 DynamoDB 表中。

SDK对于 Rust

从JPGJPEG、或PNG文件中获取EXIF信息,将图像文件上传到亚马逊 S3 存储桶,使用 Amazon Rekognition 识别文件中的三个主要属性(亚马逊 Rekognition 中的标签),然后将EXIF和标签信息添加到该地区的亚马逊 DynamoDB 表中。

有关如何设置和运行的完整源代码和说明,请参阅上的完整示例GitHub

本示例中使用的服务
  • DynamoDB

  • Amazon Rekognition

  • Amazon S3