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Analisi di immagini archiviate in un bucket Amazon S3
Immagini Amazon Rekognition è in grado di analizzare le immagini archiviate in un bucket Amazon S3 o le immagini fornite come byte di immagine.
In questo argomento, utilizzi l'operazione DetectLabelsAPI per rilevare oggetti, concetti e scene in un'immagine (JPEG o PNG) archiviata in un bucket Amazon S3. È possibile trasmettere un'immagine a un'operazione API di Immagini Amazon Rekognition utilizzando il parametro di input Image. In Image, è necessario specificare la proprietà dell'oggetto S3Object per fare riferimento a un'immagine archiviata in un bucket S3. I byte di immagine per le immagini archiviate in bucket Amazon S3 non devono essere codificati con Base64. Per ulteriori informazioni, consulta Specifiche dell'immagine.
Richiesta di esempio
In questa richiesta JSON di esempio per DetectLabels, l'immagine di origine (input.jpg) viene caricata da un bucket Amazon S3 denominato MyBucket. Nota che la regione del bucket S3 contenente l'oggetto S3 deve corrispondere alla regione utilizzata per le operazioni Immagini Amazon Rekognition.
{
"Image": {
"S3Object": {
"Bucket": "MyBucket",
"Name": "input.jpg"
}
},
"MaxLabels": 10,
"MinConfidence": 75
}
Negli esempi seguenti vengono utilizzati diversi SDK AWS e la AWS CLI per chiamare DetectLabels. Per informazioni sulla risposta dell'operazione DetectLabels, consulta DetectLabels - risposta.
Per rilevare le etichette in un'immagine
Se non lo si è già fatto:
Crea o aggiorna un utente con le autorizzazioni AmazonRekognitionFullAccess e AmazonS3ReadOnlyAccess. Per ulteriori informazioni, consulta Fase 1: impostazione di un account AWS e creazione di un utente.
Installare e configurare la AWS CLI e gli SDK AWS. Per ulteriori informazioni, consulta Fase 2: configurazione di AWS CLI e SDK AWS. Assicurati di aver fornito all'utente che chiama le operazioni API le autorizzazioni appropriate per l'accesso programmatico, consulta Concessione dell'accesso programmatico per le istruzioni su come eseguire questa operazione.
-
Carica nel bucket S3 un'immagine contenente uno o più oggetti, ad esempio alberi, abitazioni e barche. L'immagine deve essere in formato .jpg o .png.
Per le istruzioni, consulta Caricamento di oggetti in Amazon S3 nella Guida per l'utente di Amazon Simple Storage Service.
-
Utilizzare i seguenti esempi per richiamare l'operazione DetectLabels.
- Java
Questo esempio mostra un elenco di etichette rilevate nell'immagine di input. Sostituisci i valori bucket e photo con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine utilizzati nella fase 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
-
Questo esempio mostra l'output JSON dell'operazione CLI detect-labels. Sostituisci i valori bucket e photo con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine utilizzati nella fase 2. Sostituisci il valore di profile_name nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.
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
Se usi Windows, potresti dover evitare le virgolette, come mostrato nell'esempio seguente.
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
-
Questo codice è tratto dall'archivio degli esempi di AWS Documentation SDK. GitHub Guarda l'esempio completo qui.
//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
Questo esempio mostra le etichette rilevate nell'immagine di input. Sostituisci i valori bucket e photo con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine utilizzati nella fase 2. Sostituisci il valore di profile_name nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.
#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
-
Questo esempio mostra le informazioni sulle etichette che vengono rilevate in un'immagine.
Modifica il valore di photo con il percorso e il nome di un file immagine archiviato in locale contenente uno o più volti celebri. Modifica il valore di bucket con quello del nome del bucket S3 che contiene il file immagine fornito. Modifica il valore di REGION con quello del nome della regione associata al tuo account. Sostituisci il valore di profile_name nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.
// 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
Questo esempio mostra un elenco di etichette rilevate nell'immagine di input. Sostituisci i valori bucket e photo con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine utilizzati nella fase 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
Questo esempio mostra un elenco di etichette rilevate nell'immagine di input. Sostituisci i valori bucket e photo con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine utilizzati nella fase 2.
#Copyright 2020 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.)
# 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
Example response
La risposta di DetectLabels è una matrice di etichette rilevate nell'immagine e il livello di affidabilità con cui sono state rilevate.
Quando esegui l'operazione DetectLabels su un'immagine, Amazon Rekognition restituisce un output simile alla risposta di esempio seguente.
La risposta mostra che l'operazione ha rilevato più etichette, tra cui Persona, Veicolo e Auto. A ogni etichetta è associato un livello di affidabilità. Ad esempio, l'algoritmo di rilevamento è sicuro al 98,991432% che l'immagine contenga una persona.
La risposta include inoltre una serie Parents con i predecessori dell'etichetta. Ad esempio, l'etichetta Automobile ha due etichette padre denominate Vehicle (Veicolo) e Transportation (Trasporti).
La risposta per le etichette relative a oggetti comuni include informazioni sul riquadro di delimitazione per la posizione dell'etichetta nell'immagine in input. Ad esempio, l'etichetta Persona dispone di una serie di istanze contenenti due riquadri di delimitazione che si riferiscono a due persone rilevate all'interno dell'immagine.
Il campo LabelModelVersion contiene il numero di versione del modello di rilevamento utilizzato da DetectLabels.
Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di questa operazione DetectLabels, consulta Rilevamento di oggetti e concetti.
{
{
"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"
}
}
