Menampilkan hasil Rekognition dengan Kinesis Video Streams secara lokal

Anda dapat melihat hasil Video Rekognition Amazon yang ditampilkan di feed Anda dari Amazon Kinesis Video Streams menggunakan contoh pengujian Perpustakaan Pengurai Video Kinesis Amazon Kinesis yang disediakan di - Contoh Rekognition. KinesisVideo KinesisVideoRekognitionIntegrationExample menampilkan kotak batas pada wajah yang terdeteksi dan membuat video secara lokal melalui JFrame. Sebelum menjalankan proses ini, pastikan Anda telah berhasil menghubungkan input media dari kamera perangkat ke aliran video Kinesis dan memulai Pemroses Aliran Amazon Rekognition. Untuk informasi selengkapnya, lihat Streaming menggunakan plugin GStreamer.

Langkah 1: Memasang Pustaka Parser Kinesis Video Streams

Untuk membuat direktori dan mengunduh repositori Github, jalankan perintah berikut:

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

Arahkan ke direktori pustaka dan jalankan perintah Maven berikut untuk melakukan instalasi bersih:

$ mvn clean install

Langkah 2: Mengonfigurasi uji contoh Kinesis Video Streams dan Rekognition

Buka file KinesisVideoRekognitionIntegrationExampleTest.java. Hapus @Ignore tepat setelah header kelas. Isi kolom data dengan informasi dari sumber daya Amazon Kinesis dan Amazon Rekognition Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mempersiapkan Amazon Rekognition Video Amazon dan sumber daya Amazon Kinesis. Jika Anda melakukan streaming video ke aliran video Kinesis Anda, hapus parameter inputStream.

Lihat contoh kode berikut ini:

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();
            

Langkah 3: Menjalankan uji contoh integrasi Kinesis Video Streams dan Rekognition

Pastikan aliran video Kinesis Anda menerima input media jika Anda melakukan streaming dan mulai menganalisis streaming Anda dengan Pemroses Aliran Amazon Rekognition Video yang berjalan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Ikhtisar operasi prosesor aliran Video Rekognition Amazon. Jalankan kelas KinesisVideoRekognitionIntegrationExampleTest sebagai tes JUnit. Setelah tertunda beberapa saat, jendela baru akan terbuka dengan umpan video dari aliran video Kinesis dengan kotak batas yang ditarik ke wajah yang terdeteksi.

catatan

Wajah dalam koleksi yang digunakan dalam contoh ini harus memiliki Id Gambar Eksternal (nama file) yang ditentukan dalam format ini agar label kotak pembatas menampilkan teks yang bermakna: PersonName 1-Tepercaya, PersonName 2-Penyusup, 3-Netral, dll. PersonName Label juga dapat diberi kode warna dan dapat disesuaikan dalam file.java. FaceType