Esercizio 1: rilevare oggetti e scene (console)

Questa sezione mostra a livello generale la funzionalità di rilevamento di oggetti e scene in Amazon Rekognition. Quando si specifica un'immagine come input, il servizio rileva gli oggetti e le scene nell'immagine e li restituisce insieme a una percentuale di affidabilità per ogni oggetto e scena.

Ad esempio, Amazon Rekognition rileva i seguenti oggetti e scene nell'immagine di esempio: skateboard, sport, persona, auto, vettura e veicolo.

Amazon Rekognition restituisce inoltre un punteggio di affidabilità per ogni oggetto rilevato nell'immagine di esempio, come mostrato nella risposta di esempio seguente.

Per visualizzare tutti i punteggi di affidabilità mostrati in questa risposta, scegliere Show more (Mostra altro) nel riquadro Labels | Confidence (Etichette | Affidabilità).

Puoi anche guardare la richiesta API e la risposta ricevuta API come riferimento.

Richiesta

{
   "contentString":{
      "Attributes":[
         "ALL"
      ],
      "Image":{
         "S3Object":{
            "Bucket":"console-sample-images",
            "Name":"skateboard.jpg"
         }
      }
   }
}

Risposta

{
   "Labels":[
      {
         "Confidence":99.25359344482422,
         "Name":"Skateboard"
      },
      {
         "Confidence":99.25359344482422,
         "Name":"Sport"
      },
      {
         "Confidence":99.24723052978516,
         "Name":"People"
      },
      {
         "Confidence":99.24723052978516,
         "Name":"Person"
      },
      {
         "Confidence":99.23908233642578,
         "Name":"Human"
      },
      {
         "Confidence":97.42484283447266,
         "Name":"Parking"
      },
      {
         "Confidence":97.42484283447266,
         "Name":"Parking Lot"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Automobile"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Car"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Vehicle"
      },
      {
         "Confidence":76.85114288330078,
         "Name":"Intersection"
      },
      {
         "Confidence":76.85114288330078,
         "Name":"Road"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Boardwalk"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Path"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Pavement"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Sidewalk"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Walkway"
      },
      {
         "Confidence":66.71541595458984,
         "Name":"Building"
      },
      {
         "Confidence":62.04711151123047,
         "Name":"Coupe"
      },
      {
         "Confidence":62.04711151123047,
         "Name":"Sports Car"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"City"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"Downtown"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"Urban"
      },
      {
         "Confidence":60.978023529052734,
         "Name":"Neighborhood"
      },
      {
         "Confidence":60.978023529052734,
         "Name":"Town"
      },
      {
         "Confidence":59.22066116333008,
         "Name":"Sedan"
      },
      {
         "Confidence":56.48063278198242,
         "Name":"Street"
      },
      {
         "Confidence":54.235477447509766,
         "Name":"Housing"
      },
      {
         "Confidence":53.85226058959961,
         "Name":"Metropolis"
      },
      {
         "Confidence":52.001792907714844,
         "Name":"Office Building"
      },
      {
         "Confidence":51.325313568115234,
         "Name":"Suv"
      },
      {
         "Confidence":51.26075744628906,
         "Name":"Apartment Building"
      },
      {
         "Confidence":51.26075744628906,
         "Name":"High Rise"
      },
      {
         "Confidence":50.68067932128906,
         "Name":"Pedestrian"
      },
      {
         "Confidence":50.59548568725586,
         "Name":"Freeway"
      },
      {
         "Confidence":50.568580627441406,
         "Name":"Bumper"
      }
   ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Come funziona Amazon Rekognition.

Rilevare oggetti e scene in un'immagine fornita

Puoi caricare un'immagine di tua proprietà o fornirla URL a un'immagine come input nella console Amazon Rekognition. Amazon Rekognition restituisce l'oggetto e le scene, i punteggi di affidabilità per ogni oggetto e la scena rilevata nell'immagine fornita.

Nota

L'immagine deve avere una dimensione inferiore a 5 MB e deve essere del nostro formato. JPEG PNG

Per rilevare gli oggetti e le scene in un'immagine fornita

1. Apri la console Amazon Rekognition all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/rekognition/

2. Scegli Label detection.

3. Esegui una di queste operazioni:

   • Caricare un'immagine - Scegliere Upload (Carica), passare al percorso in cui è stata archiviata l'immagine, quindi selezionarla.

   • Usa unURL: digita URL nella casella di testo, quindi scegli Vai.

4. Visualizzare il punteggio di affidabilità di ogni etichetta rilevata nel riquadro Labels | Confidence (Etichette | Affidabilità).

Per ulteriori opzioni di analisi delle immagini, consultaLavorare con le immagini.

Rilevamento di persone e oggetti in un video

Puoi caricare un video fornito come input nella console Amazon Rekognition. Amazon Rekognition restituisce le persone, gli oggetti e le etichette rilevati nel video.

Nota

Il video dimostrativo non deve durare più di un minuto o superare i 30 MB. Deve essere in formato MP4 file e codificato utilizzando il codec H.264.

Per rilevare oggetti e persone in un video fornito

1. Apri la console Amazon Rekognition all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/rekognition/

2. Scegli Stored Video Analysis dalla barra di navigazione.

3. In Scegli un campione o carica il tuo, seleziona Il tuo video dal menu a discesa.

4. Trascina e rilascia il video o selezionalo dalla posizione in cui lo hai archiviato.

Per ulteriori opzioni di analisi dei video, consulta Utilizzo delle operazioni di analisi video archiviate o Utilizzo degli eventi video in streaming.