Lokales Anzeigen von Rekognition-Ergebnissen mit Kinesis Video Streams

Sie können die Ergebnisse von Amazon Rekognition Video in Ihrem Feed von Amazon Kinesis Video Streams anhand der Beispieltests der Amazon Kinesis Video Streams Parser Library sehen, die Sie unter — Rekognition Examples finden. KinesisVideo Das KinesisVideoRekognitionIntegrationExample zeigt Begrenzungsrahmen über erkannten Gesichtern an und rendert das Video lokal über JFrame. Diese Operation setzt voraus, dass Sie erfolgreich eine Medieneingabe von einer Gerätekamera mit einem Kinesis-Videostrom verbunden und einen Amazon-Rekognition-Stromprozessor gestartet haben. Weitere Informationen finden Sie unter Streaming mit einem GStreamer-Plug-In.

Schritt 1: Installieren der Kinesis-Videostrom-Parser-Bibliothek

Um ein Verzeichnis zu erstellen und das GitHub-Repository herunterzuladen, führen Sie den folgenden Befehl aus:

$ git clone https://github.com/aws/amazon-kinesis-video-streams-parser-library.git

Navigieren Sie zum Bibliotheksverzeichnis und führen Sie den folgenden Maven-Befehl aus, um eine Neuinstallation durchzuführen:

$ mvn clean install

Schritt 2: Konfiguration des Beispieltests zur Integration von Kinesis-Videoströmen und Rekognition

Öffnen Sie die KinesisVideoRekognitionIntegrationExampleTest.java Datei. Entfernen Sie das @Ignore gleich nach dem Klassen-Header. Füllen Sie die Datenfelder mit den Informationen aus Ihren Amazon-Kinesis- und Amazon-Rekognition-Ressourcen. Weitere Informationen finden Sie unter Einrichtung Ihrer Amazon-Rekognition-Video- und Amazon-Kinesis-Ressourcen. Wenn Sie Video in Ihren Kinesis-Videostrom streamen, entfernen Sie den inputStream-Parameter.

Beachten Sie hierzu das folgende Codebeispiel:

RekognitionInput rekognitionInput = RekognitionInput.builder()
  .kinesisVideoStreamArn("arn:aws:kinesisvideo:us-east-1:123456789012:stream/rekognition-test-video-stream")
  .kinesisDataStreamArn("arn:aws:kinesis:us-east-1:123456789012:stream/AmazonRekognition-rekognition-test-data-stream")
  .streamingProcessorName("rekognition-test-stream-processor")
  // Refer how to add face collection :
  // https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/add-faces-to-collection-procedure.html
  .faceCollectionId("rekognition-test-face-collection")
  .iamRoleArn("rekognition-test-IAM-role")
  .matchThreshold(0.95f)
  .build();                
            
KinesisVideoRekognitionIntegrationExample example = KinesisVideoRekognitionIntegrationExample.builder()
  .region(Regions.US_EAST_1)
  .kvsStreamName("rekognition-test-video-stream")
  .kdsStreamName("AmazonRekognition-rekognition-test-data-stream")
  .rekognitionInput(rekognitionInput)
  .credentialsProvider(new ProfileCredentialsProvider())
  // NOTE: Comment out or delete the inputStream parameter if you are streaming video, otherwise
  // the test will use a sample video. 
  //.inputStream(TestResourceUtil.getTestInputStream("bezos_vogels.mkv"))
  .build();
            

Schritt 3: Ausführen des Beispieltests zur Integration von Kinesis-Videoströmen und Rekognition

Stellen Sie sicher, dass Ihr Kinesis-Videostrom Medieneingaben empfängt, wenn Sie zu ihm streamen, und beginnen Sie mit der Analyse Ihres Streams, während ein Amazon-Rekognition-Video-Stromprozessor läuft. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über die Funktionen des Amazon Rekognition Video-Stream-Prozessors. Führen Sie die KinesisVideoRekognitionIntegrationExampleTest-Klasse als JUnit-Test aus. Nach einer kurzen Verzögerung öffnet sich ein neues Fenster mit einem Video-Feed aus Ihrem Kinesis-Videostrom mit Begrenzungsrahmen, die über erkannten Gesichtern gezogen werden.

Anmerkung

Für die Gesichter in der in diesem Beispiel verwendeten Sammlung muss die externe Bild-ID (der Dateiname) in diesem Format angegeben sein, damit die Bezeichnungsfelder aussagekräftigen Text anzeigen können: PersonName 1-Trusted, 2-Intruder, 3-Neutral usw. PersonName PersonName Die Beschriftungen können auch farblich gekennzeichnet werden und sind in der Java-Datei anpassbar. FaceType