Erkennen von Objekten in Bildern mit Amazon Rekognition mithilfe eines AWS-SDKs

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie man eine App erstellt, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu erkennen.

.NET

AWS SDK for .NET

Zeigt, wie Sie die Amazon-Rekognition-.NET-API verwenden, um eine App zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Bucket von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES).

Vollständiger Quellcode und Anweisungen zum Einrichten und Ausführen finden Sie im vollständigen Beispiel auf GitHub.

In diesem Beispiel verwendete Dienste

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES

Java

SDK für Java 2.x

Zeigt, wie man die Amazon-Rekognition-Java-API verwendet, um eine App zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Bucket befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES).

Vollständiger Quellcode und Anweisungen zum Einrichten und Ausführen finden Sie im vollständigen Beispiel auf GitHub.

In diesem Beispiel verwendete Dienste

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES

JavaScript

SDK für JavaScript (v3)

Zeigt, wie man Amazon Rekognition mit AWS SDK for JavaScript verwendet, um eine App zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Bucket befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES).

So funktioniert es:

• Erstellen Sie mit Amazon Cognito einen nicht authentifizierten Benutzer.

• Analysieren Sie mit Amazon Rekognition Bilder für Objekte.

• Verifizieren Sie eine E-Mail-Adresse für Amazon SES.

• Senden Sie eine E-Mail-Benachrichtigung mit Amazon SES.

Vollständiger Quellcode und Anweisungen zum Einrichten und Ausführen finden Sie im vollständigen Beispiel auf GitHub.

In diesem Beispiel verwendete Dienste

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES

Kotlin

SDK für Kotlin

Zeigt, wie man die Amazon-Rekognition-Kotlin-API verwendet, um eine App zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Bucket befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES).

Vollständiger Quellcode und Anweisungen zum Einrichten und Ausführen finden Sie im vollständigen Beispiel auf GitHub.

In diesem Beispiel verwendete Dienste

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES

Python

SDK für Python (Boto3)

Veranschaulicht, wie Sie mit AWS SDK for Python (Boto3) eine Webanwendung erstellen können, mit der Sie Folgendes ausführen können:

• Laden Sie Fotos in einen Bucket von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) hoch.

• Verwenden Sie Amazon Rekognition, um die Fotos zu analysieren und zu markieren.

• Verwenden Sie Amazon Simple Email Service (Amazon SES), um E-Mail-Berichte von Bildanalysen zu senden.

Dieses Beispiel enthält zwei Hauptkomponenten: eine in geschriebene Webseite JavaScript , die mit React erstellt wurde, und einen in Python geschriebenen REST-Service, der mit Flask-RESTful erstellt wurde.

Sie können die React-Webseite verwenden, um Folgendes auszuführen:

• Zeigen Sie eine Liste der Bilder an, die in Ihrem S3-Bucket gespeichert sind.

• Laden Sie Bilder von Ihrem Computer in Ihren S3-Bucket hoch.

• Zeigen Sie Bilder und Markierungen an, die Elemente identifizieren, welche im Bild erkannt werden.

• Rufen Sie einen Bericht über alle Bilder in Ihrem S3-Bucket ab und senden Sie eine E-Mail mit dem Bericht.

Die Webseite ruft den REST-Service auf. Der Service sendet Anforderungen an AWS, um die folgenden Aktionen durchzuführen:

• Die Liste der Bilder abrufen und in Ihrem S3-Bucket filtern.

• Fotos in Ihren S3-Bucket hochladen.

• Verwenden Sie Amazon Rekognition, um einzelne Fotos zu analysieren und eine Liste von Markierungen zu erhalten, die die auf dem Foto erkannten Elemente identifizieren.

• Analysieren Sie alle Fotos in Ihrem S3-Bucket und verwenden Sie Amazon SES, um einen Bericht per E-Mail zu senden.

Vollständiger Quellcode und Anweisungen zum Einrichten und Ausführen finden Sie im vollständigen Beispiel auf GitHub.

In diesem Beispiel verwendete Dienste

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES