Bild- und Video-Operationen

Amazon Rekognition bietet zwei primäre API-Sets für die Bild- und Videoanalyse:

• Amazon Rekognition Image: Diese API wurde für die Analyse von Bildern entwickelt.

• Amazon Rekognition Video: Diese API konzentriert sich auf die Analyse von gespeicherten und Streaming-Videos.

Beide APIs können verschiedene Entitäten wie Gesichter und Objekte erkennen. Ein umfassendes Verständnis der unterstützten Vergleichs- und Erkennungstypen finden Sie im Abschnitt auf Analysearten.

Funktionsweise von Amazon Rekognition Image

Amazon Rekognition-Image-Operationen sind synchron. Die Eingabe und die Antwort erfolgen im JSON-Format. Die Amazon-Rekognition-Image-Operationen analysieren ein Eingabebild, das im JPG- oder PNG-Bildformat vorliegt. Das an eine Amazon-Rekognition-Image-Operation übergebene Bild kann in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert werden. Wenn Sie die AWS CLI nicht verwenden, können Sie Base64-kodierte Bilder-Bytes auch direkt an eine Amazon Rekognition-Operation übergeben. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Bildern.

Amazon-Rekognition-Video-Operationen

Die Amazon Rekognition Video-API erleichtert die Analyse von Videos, die entweder in einem Amazon S3-Bucket gespeichert oder über Amazon Kinesis Video Streams gestreamt werden.

Beachten Sie bei gespeicherten Videooperationen Folgendes:

• Operationen sind asynchron.

• Die Analyse muss mit einer „Start“-Operation initiiert werden (z. B. StartFaceDetection für die Gesichtserkennung in gespeicherten Videos).

• Der Abschlussstatus der Analyse wird in einem Amazon SNS-Thema veröffentlicht.

• Um die Ergebnisse einer Analyse abzurufen, verwenden Sie die entsprechende „Get“-Operation (z. B. GetFaceDetection).

• Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit gespeicherten Videoanalysen.

Für die Streaming-Videoanalyse:

• Zu den Funktionen gehören die Gesichtssuche in Rekognition-Video-Sammlungen und die Erkennung von Labels (Objekten oder Konzepten).

• Analyseergebnisse für Labels werden als Amazon SNS- und Amazon S3-Benachrichtigungen gesendet.

• Gesichtssuchergebnisse werden in einen Kinesis-Datenstrom ausgegeben.

• Die Verwaltung der Streaming-Videoanalyse erfolgt über einen Amazon Rekognition Video-Stream-Prozessor (z. B. Erstellen eines Prozessors mit CreateStreamProcessor).

• Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Streaming-Videoereignissen.

Bei jeder Videoanalyse werden Metadaten über das zu analysierende Video sowie eine Auftrags-ID und ein Auftrags-Tag zurückgegeben. Operationen wie Label Detection und Content Moderation für Videos ermöglichen die Sortierung nach Zeitstempel oder Labelnamen sowie die Aggregation von Ergebnissen nach Zeitstempel oder Segment.

Nicht-speicherbasierte und speicherbasierte Operationen

Die Amazon-Rekognition-Operationen sind in die folgenden Kategorien unterteilt.

• Nicht-Speicher-API-Operationen – Bei diesen Operationen behält Amazon Rekognition keinerlei Informationen. Sie stellen Eingabebilder und -videos bereit, die Operation führt die Analyse durch und liefert die Ergebnisse. Dabei werden aber keine Informationen von Amazon Rekognition gespeichert. Weitere Informationen finden Sie unter Nicht speicherbasierte Operationen.

• Speicherbasierte API-Operationen – Der Amazon-Rekognition-Server kann entdeckte Gesichtsinformationen in Containern speichern, die Sammlungen genannt werden. Amazon Rekognition bietet zusätzliche API-Operationen, mit denen Sie die vorhandenen Gesichtsinformationen nach Gesichtsübereinstimmungen durchsuchen können. Weitere Informationen finden Sie unter Speicherbasierte API-Operationen.

Verwendung des AWS-SDK oder HTTP zum Aufrufen von Amazon-Rekognition-API-Vorgängen

Sie können Amazon-Rekognition-API-Operationen entweder mit dem AWS-SDK oder mit HTTP aufrufen. Wenn Sie keinen guten Grund haben, es nicht zu tun, sollten Sie immer das AWS-SDK nutzen. Für die Java-Beispiele in diesem Abschnitt wird das AWS-SDK verwendet. Eine Java-Projektdatei wird nicht bereitgestellt. Sie können jedoch das AWS Toolkit for Eclipse nutzen, um AWS-Anwendungen mit Java zu entwickeln.

Die .NET-Beispiele in diesem Abschnitt verwenden das AWS SDK for .NET. Sie können AWS Toolkit for Visual Studio verwenden, um AWS-Anwendungen mit .NET zu entwickeln. Es enthält hilfreiche Vorlagen und den AWS Explorer zur Bereitstellung von Anwendungen und Verwaltung von Services.

In der API-Referenz in diesem Leitfaden wird der Aufruf von Amazon-Rekognition-Vorgängen über HTTP beschrieben. Informationen zur Java-Referenz finden Sie unter AWS SDK for Java.

Die Amazon-Rekognition-Service-Endpunkte, die Sie verwenden können, sind unter AWS-Regionen und -Endpunkte dokumentiert.

Verwenden Sie POST-HTTP-Operationen für den Aufruf von Amazon Rekognition mit HTTP.