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Análisis de imágenes almacenadas en un bucket de Amazon S3
Amazon Rekognition Image puede analizar imágenes almacenadas en un bucket de Amazon S3 o imágenes suministradas como bytes de imagen.
En este tema, utilizará la operación de DetectLabelsAPI para detectar objetos, conceptos y escenas en una imagen (JPEG o PNG) almacenada en un bucket de Amazon S3. Puede transferir una imagen a una operación API de Amazon Rekognition Image mediante el parámetro de entrada Image. Dentro de Image, especifique la propiedad de objeto S3Object para hacer referencia a una imagen almacenada en un bucket de S3. Los bytes de imagen para las imágenes almacenadas en buckets de Amazon S3 no tienen por qué estar codificados en base64. Para obtener más información, consulte Especificaciones de imagen.
Ejemplo de solicitud
En este ejemplo de solicitud de JSON para DetectLabels, la imagen de origen (input.jpg) se sube desde un bucket de Amazon S3; llamado MyBucket. La región del bucket de Amazon S3 que contiene el objeto S3 debe coincidir con la región que utiliza para las operaciones de Amazon Rekognition Image.
{
"Image": {
"S3Object": {
"Bucket": "MyBucket",
"Name": "input.jpg"
}
},
"MaxLabels": 10,
"MinConfidence": 75
}
En los siguientes ejemplos se utilizan varios AWS SDK y la llamada AWS CLI DetectLabels to. Para obtener más información sobre la respuesta de la operación DetectLabels, consulte DetectLabels respuesta.
Para detectar las etiquetas en una imagen
Si aún no lo ha hecho:
Cree o actualice un usuario con los permisos AmazonRekognitionFullAccess y AmazonS3ReadOnlyAccess. Para obtener más información, consulte Paso 1: Configurar una cuenta de AWS y crear un usuario.
Instale y configure los AWS CLI y los AWS SDK. Para obtener más información, consulte Paso 2: Configurar los SDK AWS CLI y AWS. Asegúrese de haber otorgado al usuario que llama a las operaciones de la API los permisos adecuados para el acceso mediante programación; consulte las instrucciones de Concesión de acceso programático sobre cómo hacerlo.
-
Suba una imagen que contenga uno o varios objetos, como árboles, casas o barcos, en el bucket de S3. La imagen debe estar en formato .jpg o .png.
Para ver las instrucciones, consulte Carga de objetos en Amazon S3 en la Guía del usuario de Amazon Simple Storage Service.
-
Consulte los siguientes ejemplos para llamar a la operación DetectLabels.
- Java
Este ejemplo muestra una lista de las etiquetas que se han detectado en la imagen de entrada. Reemplace los valores de bucket y photo por los nombre del bucket de Amazon S3 y de la imagen que utilizó en el paso 2.
//Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
//PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
package com.amazonaws.samples;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Label;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
import java.util.List;
public class DetectLabels {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String photo = "input.jpg";
String bucket = "bucket";
AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
DetectLabelsRequest request = new DetectLabelsRequest()
.withImage(new Image()
.withS3Object(new S3Object()
.withName(photo).withBucket(bucket)))
.withMaxLabels(10)
.withMinConfidence(75F);
try {
DetectLabelsResult result = rekognitionClient.detectLabels(request);
List <Label> labels = result.getLabels();
System.out.println("Detected labels for " + photo);
for (Label label: labels) {
System.out.println(label.getName() + ": " + label.getConfidence().toString());
}
} catch(AmazonRekognitionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
- AWS CLI
-
Este ejemplo muestra la salida de JSON de la operación detect-labels de la CLI. Reemplace los valores de bucket y photo por los nombre del bucket de Amazon S3 y de la imagen que utilizó en el paso 2. Sustituya el valor de profile_name en la línea que crea la sesión de Rekognition por el nombre de su perfil de desarrollador.
aws rekognition detect-labels --image '{ "S3Object": { "Bucket": "bucket-name", "Name": "file-name" } }' \
--features GENERAL_LABELS IMAGE_PROPERTIES \
--settings '{"ImageProperties": {"MaxDominantColors":1}, {"GeneralLabels":{"LabelInclusionFilters":["Cat"]}}}' \
--profile profile-name \
--region us-east-1
Si utiliza Windows, es posible que tenga que evitar las comillas, como se muestra en el siguiente ejemplo.
aws rekognition detect-labels --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"file-name\"}}" --features GENERAL_LABELS IMAGE_PROPERTIES --settings "{\"GeneralLabels\":{\"LabelInclusionFilters\":[\"Car\"]}}" --profile profile-name --region us-east-1
- Java V2
-
Este código se ha tomado del GitHub repositorio de ejemplos del SDK de AWS documentación. Consulte el ejemplo completo aquí.
//snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels.import]
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Label;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectLabels {
public static void main(String[] args) {
final String usage = "\n" +
"Usage: " +
" <bucket> <image>\n\n" +
"Where:\n" +
" bucket - The name of the Amazon S3 bucket that contains the image (for example, ,ImageBucket)." +
" image - The name of the image located in the Amazon S3 bucket (for example, Lake.png). \n\n";
if (args.length != 2) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String bucket = args[0];
String image = args[1];
Region region = Region.US_WEST_2;
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.region(region)
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
.build();
getLabelsfromImage(rekClient, bucket, image);
rekClient.close();
}
// snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels_s3.main]
public static void getLabelsfromImage(RekognitionClient rekClient, String bucket, String image) {
try {
S3Object s3Object = S3Object.builder()
.bucket(bucket)
.name(image)
.build() ;
Image myImage = Image.builder()
.s3Object(s3Object)
.build();
DetectLabelsRequest detectLabelsRequest = DetectLabelsRequest.builder()
.image(myImage)
.maxLabels(10)
.build();
DetectLabelsResponse labelsResponse = rekClient.detectLabels(detectLabelsRequest);
List<Label> labels = labelsResponse.labels();
System.out.println("Detected labels for the given photo");
for (Label label: labels) {
System.out.println(label.name() + ": " + label.confidence().toString());
}
} catch (RekognitionException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
// snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.main]
}
- Python
Este ejemplo muestra las etiquetas que se han detectado en la imagen de entrada. Reemplace los valores de bucket y photo por los nombre del bucket de Amazon S3 y de la imagen que utilizó en el paso 2. Sustituya el valor de profile_name en la línea que crea la sesión de Rekognition por el nombre de su perfil de desarrollador.
#Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
#PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
import boto3
def detect_labels(photo, bucket):
session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
client = session.client('rekognition')
response = client.detect_labels(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}},
MaxLabels=10,
# Uncomment to use image properties and filtration settings
#Features=["GENERAL_LABELS", "IMAGE_PROPERTIES"],
#Settings={"GeneralLabels": {"LabelInclusionFilters":["Cat"]},
# "ImageProperties": {"MaxDominantColors":10}}
)
print('Detected labels for ' + photo)
print()
for label in response['Labels']:
print("Label: " + label['Name'])
print("Confidence: " + str(label['Confidence']))
print("Instances:")
for instance in label['Instances']:
print(" Bounding box")
print(" Top: " + str(instance['BoundingBox']['Top']))
print(" Left: " + str(instance['BoundingBox']['Left']))
print(" Width: " + str(instance['BoundingBox']['Width']))
print(" Height: " + str(instance['BoundingBox']['Height']))
print(" Confidence: " + str(instance['Confidence']))
print()
print("Parents:")
for parent in label['Parents']:
print(" " + parent['Name'])
print("Aliases:")
for alias in label['Aliases']:
print(" " + alias['Name'])
print("Categories:")
for category in label['Categories']:
print(" " + category['Name'])
print("----------")
print()
if "ImageProperties" in str(response):
print("Background:")
print(response["ImageProperties"]["Background"])
print()
print("Foreground:")
print(response["ImageProperties"]["Foreground"])
print()
print("Quality:")
print(response["ImageProperties"]["Quality"])
print()
return len(response['Labels'])
def main():
photo = 'photo-name'
bucket = 'bucket-name'
label_count = detect_labels(photo, bucket)
print("Labels detected: " + str(label_count))
if __name__ == "__main__":
main()
- Node.Js
-
En este ejemplo se muestra información acerca de las etiquetas que se detectan en una imagen.
Cambie el valor de photo por la ruta y el nombre de un archivo de imagen que contenga uno o más rostros de famosos. Cambie el valor de bucket por el nombre del bucket de S3 que contiene el archivo de imagen proporcionado. Sustituya el valor de REGION por el nombre de la región asociada a su cuenta. Sustituya el valor de profile_name en la línea que crea la sesión de Rekognition por el nombre de su perfil de desarrollador.
// Import required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { DetectLabelsCommand } from "@aws-sdk/client-rekognition";
import { RekognitionClient } from "@aws-sdk/client-rekognition";
import {fromIni} from '@aws-sdk/credential-providers';
// Set the AWS Region.
const REGION = "region-name"; //e.g. "us-east-1"
// Create SNS service object.
const rekogClient = new RekognitionClient({
region: REGION,
credentials: fromIni({
profile: 'profile-name',
}),
});
const bucket = 'bucket-name'
const photo = 'photo-name'
// Set params
const params = {For example, to grant
Image: {
S3Object: {
Bucket: bucket,
Name: photo
},
},
}
const detect_labels = async () => {
try {
const response = await rekogClient.send(new DetectLabelsCommand(params));
console.log(response.Labels)
response.Labels.forEach(label =>{
console.log(`Confidence: ${label.Confidence}`)
console.log(`Name: ${label.Name}`)
console.log('Instances:')
label.Instances.forEach(instance => {
console.log(instance)
})
console.log('Parents:')
label.Parents.forEach(name => {
console.log(name)
})
console.log("-------")
})
return response; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
detect_labels();
- .NET
Este ejemplo muestra una lista de las etiquetas que se han detectado en la imagen de entrada. Reemplace los valores de bucket y photo por los nombre del bucket de Amazon S3 y de la imagen que utilizó en el paso 2.
//Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
//PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
using System;
using Amazon.Rekognition;
using Amazon.Rekognition.Model;
public class DetectLabels
{
public static void Example()
{
String photo = "input.jpg";
String bucket = "bucket";
AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
DetectLabelsRequest detectlabelsRequest = new DetectLabelsRequest()
{
Image = new Image()
{
S3Object = new S3Object()
{
Name = photo,
Bucket = bucket
},
},
MaxLabels = 10,
MinConfidence = 75F
};
try
{
DetectLabelsResponse detectLabelsResponse = rekognitionClient.DetectLabels(detectlabelsRequest);
Console.WriteLine("Detected labels for " + photo);
foreach (Label label in detectLabelsResponse.Labels)
Console.WriteLine("{0}: {1}", label.Name, label.Confidence);
}
catch (Exception e)
{
Console.WriteLine(e.Message);
}
}
}
- Ruby
Este ejemplo muestra una lista de las etiquetas que se han detectado en la imagen de entrada. Reemplace los valores de bucket y photo por los nombre del bucket de Amazon S3 y de la imagen que utilizó en el paso 2.
# Add to your Gemfile
# gem 'aws-sdk-rekognition'
require 'aws-sdk-rekognition'
credentials = Aws::Credentials.new(
ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'],
ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY']
)
bucket = 'bucket' # the bucket name without s3://
photo = 'photo' # the name of file
client = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials
attrs = {
image: {
s3_object: {
bucket: bucket,
name: photo
},
},
max_labels: 10
}
response = client.detect_labels attrs
puts "Detected labels for: #{photo}"
response.labels.each do |label|
puts "Label: #{label.name}"
puts "Confidence: #{label.confidence}"
puts "Instances:"
label['instances'].each do |instance|
box = instance['bounding_box']
puts " Bounding box:"
puts " Top: #{box.top}"
puts " Left: #{box.left}"
puts " Width: #{box.width}"
puts " Height: #{box.height}"
puts " Confidence: #{instance.confidence}"
end
puts "Parents:"
label.parents.each do |parent|
puts " #{parent.name}"
end
puts "------------"
puts ""
end
Ejemplo de respuesta
La respuesta de DetectLabels es una matriz de las etiquetas detectadas en la imagen y el nivel de confianza por el que se detectan.
Al realizar la operación DetectLabels en una imagen, Amazon Rekognition devuelve un resultado similar al siguiente ejemplo de respuesta.
La respuesta muestra que la operación ha detectado varias etiquetas, como Person (Persona), Vehicle (Vehículo) y Car (Automóvil). Cada etiqueta tiene un nivel de confianza asociado. Por ejemplo, el algoritmo de detección tiene una confianza del 98,991432 % en que la imagen contiene una persona.
La respuesta también incluye las etiquetas antecesoras de una etiqueta de la matriz Parents. Por ejemplo, la etiqueta Automobile (Automóvil) tiene dos etiquetas principales denominadas Vehicle (Vehículo) y Transportation (Transporte).
La respuesta para las etiquetas de objetos comunes incluye información del cuadro delimitador para localizar la etiqueta en la imagen de entrada. Por ejemplo, la etiqueta Person (persona) tiene una matriz de instancias que contiene dos cuadros delimitadores. Se trata de las ubicaciones de dos personas detectadas en la imagen.
El campo LabelModelVersion contiene el número de versión del modelo de detección que DetectLabels utiliza.
Para obtener más información acerca del uso de la operación DetectLabels, consulte Detección de objetos y conceptos.
{
{
"Labels": [
{
"Name": "Vehicle",
"Confidence": 99.15271759033203,
"Instances": [],
"Parents": [
{
"Name": "Transportation"
}
]
},
{
"Name": "Transportation",
"Confidence": 99.15271759033203,
"Instances": [],
"Parents": []
},
{
"Name": "Automobile",
"Confidence": 99.15271759033203,
"Instances": [],
"Parents": [
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
]
},
{
"Name": "Car",
"Confidence": 99.15271759033203,
"Instances": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.10616336017847061,
"Height": 0.18528179824352264,
"Left": 0.0037978808395564556,
"Top": 0.5039216876029968
},
"Confidence": 99.15271759033203
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.2429988533258438,
"Height": 0.21577216684818268,
"Left": 0.7309805154800415,
"Top": 0.5251884460449219
},
"Confidence": 99.1286392211914
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.14233611524105072,
"Height": 0.15528248250484467,
"Left": 0.6494812965393066,
"Top": 0.5333095788955688
},
"Confidence": 98.48368072509766
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.11086395382881165,
"Height": 0.10271988064050674,
"Left": 0.10355594009160995,
"Top": 0.5354844927787781
},
"Confidence": 96.45606231689453
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.06254628300666809,
"Height": 0.053911514580249786,
"Left": 0.46083059906959534,
"Top": 0.5573825240135193
},
"Confidence": 93.65448760986328
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.10105438530445099,
"Height": 0.12226245552301407,
"Left": 0.5743985772132874,
"Top": 0.534368634223938
},
"Confidence": 93.06217193603516
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.056389667093753815,
"Height": 0.17163699865341187,
"Left": 0.9427769780158997,
"Top": 0.5235804319381714
},
"Confidence": 92.6864013671875
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.06003860384225845,
"Height": 0.06737709045410156,
"Left": 0.22409997880458832,
"Top": 0.5441341400146484
},
"Confidence": 90.4227066040039
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.02848697081208229,
"Height": 0.19150497019290924,
"Left": 0.0,
"Top": 0.5107086896896362
},
"Confidence": 86.65286254882812
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.04067881405353546,
"Height": 0.03428703173995018,
"Left": 0.316415935754776,
"Top": 0.5566273927688599
},
"Confidence": 85.36471557617188
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.043411049991846085,
"Height": 0.0893595889210701,
"Left": 0.18293385207653046,
"Top": 0.5394920110702515
},
"Confidence": 82.21705627441406
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.031183116137981415,
"Height": 0.03989990055561066,
"Left": 0.2853088080883026,
"Top": 0.5579366683959961
},
"Confidence": 81.0157470703125
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.031113790348172188,
"Height": 0.056484755128622055,
"Left": 0.2580395042896271,
"Top": 0.5504819750785828
},
"Confidence": 56.13441467285156
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.08586374670267105,
"Height": 0.08550430089235306,
"Left": 0.5128012895584106,
"Top": 0.5438792705535889
},
"Confidence": 52.37760925292969
}
],
"Parents": [
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
]
},
{
"Name": "Human",
"Confidence": 98.9914321899414,
"Instances": [],
"Parents": []
},
{
"Name": "Person",
"Confidence": 98.9914321899414,
"Instances": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.19360728561878204,
"Height": 0.2742200493812561,
"Left": 0.43734854459762573,
"Top": 0.35072067379951477
},
"Confidence": 98.9914321899414
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.03801717236638069,
"Height": 0.06597328186035156,
"Left": 0.9155802130699158,
"Top": 0.5010883808135986
},
"Confidence": 85.02790832519531
}
],
"Parents": []
}
],
"LabelModelVersion": "2.0"
}
}
