を使用した Amazon Rekognition の例 AWS CLI - AWS SDK コード例

Doc AWS SDK Examples リポジトリには、他にも SDK の例があります。 AWS GitHub

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を使用した Amazon Rekognition の例 AWS CLI

次のコード例は、Amazon Rekognition AWS Command Line Interface で を使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。

アクションはより大きなプログラムからのコードの抜粋であり、コンテキスト内で実行する必要があります。アクションは個々のサービス機能を呼び出す方法を示していますが、関連するシナリオやサービス間の例ではアクションのコンテキストが確認できます。

「シナリオ」は、同じサービス内で複数の関数を呼び出して、特定のタスクを実行する方法を示すコード例です。

各例には、 へのリンクが含まれています。このリンクには GitHub、コンテキスト内でコードをセットアップして実行する方法の手順が記載されています。

トピック

アクション

次の例は、compare-faces を使用する方法を説明しています。

詳細については、「イメージ内の顔を比較する」を参照してください。

AWS CLI

2 つの画像内の顔を比較するには

次の compare-faces コマンドは、Amazon S3 バケットに保存されている 2 つの画像の顔を比較します。

aws rekognition compare-faces \ --source-image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"source.jpg"}}' \ --target-image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"target.jpg"}}'

出力:

{ "UnmatchedFaces": [], "FaceMatches": [ { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.12368916720151901, "Top": 0.16007372736930847, "Left": 0.5901257991790771, "Height": 0.25140416622161865 }, "Confidence": 100.0, "Pose": { "Yaw": -3.7351467609405518, "Roll": -0.10309021919965744, "Pitch": 0.8637830018997192 }, "Quality": { "Sharpness": 95.51618957519531, "Brightness": 65.29893493652344 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.26721030473709106, "X": 0.6204193830490112, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.26831310987472534, "X": 0.6776827573776245, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.3514654338359833, "X": 0.6241428852081299, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.35258132219314575, "X": 0.6713621020317078, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.3140771687030792, "X": 0.6428444981575012, "Type": "nose" } ] }, "Similarity": 100.0 } ], "SourceImageFace": { "BoundingBox": { "Width": 0.12368916720151901, "Top": 0.16007372736930847, "Left": 0.5901257991790771, "Height": 0.25140416622161865 }, "Confidence": 100.0 } }

詳細については、「Amazon Rekognition ディベロッパーガイド」の「イメージ間の顔の比較」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスCompareFaces」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、create-collection を使用する方法を説明しています。

詳細については、「コレクションを作成する」を参照してください。

AWS CLI

コレクションを作成するには

次の create-collection コマンドは、指定された名前のコレクションを作成します。

aws rekognition create-collection \ --collection-id "MyCollection"

出力:

{ "CollectionArn": "aws:rekognition:us-west-2:123456789012:collection/MyCollection", "FaceModelVersion": "4.0", "StatusCode": 200 }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「コレクションの作成」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスCreateCollection」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、create-stream-processor を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

新しいストリームプロセッサを作成するには

次のcreate-stream-processor例では、指定された設定で新しいストリームプロセッサを作成します。

aws rekognition create-stream-processor --name my-stream-processor\ --input '{"KinesisVideoStream":{"Arn":"arn:aws:kinesisvideo:us-west-2:123456789012:stream/macwebcam/1530559711205"}}'\ --stream-processor-output '{"KinesisDataStream":{"Arn":"arn:aws:kinesis:us-west-2:123456789012:stream/AmazonRekognitionRekStream"}}'\ --role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/AmazonRekognitionDetect\ --settings '{"FaceSearch":{"CollectionId":"MyCollection","FaceMatchThreshold":85.5}}'

出力:

{ "StreamProcessorArn": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:streamprocessor/my-stream-processor" }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「ストリーミングビデオの使用」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスCreateStreamProcessor」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、delete-collection を使用する方法を説明しています。

詳細については、「コレクションを削除する」を参照してください。

AWS CLI

コレクションを削除するには

次の delete-collection コマンドは、指定されたコレクションを削除します。

aws rekognition delete-collection \ --collection-id MyCollection

出力:

{ "StatusCode": 200 }

詳細については、「Amazon Rekognition ディベロッパーガイド」の「コレクションの削除」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDeleteCollection」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、delete-faces を使用する方法を説明しています。

詳細については、「コレクションから顔を削除する」を参照してください。

AWS CLI

コレクションから顔を削除するには

次の delete-faces コマンドは、コレクションから指定された顔を削除します。

aws rekognition delete-faces \ --collection-id MyCollection --face-ids '["0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0"]'

出力:

{ "DeletedFaces": [ "0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0" ] }

詳細については、「Amazon Rekognition ディベロッパーガイド」の「コレクションからの顔の削除」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDeleteFaces」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、delete-stream-processor を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ストリームプロセッサを削除するには

次のdelete-stream-processorコマンドは、指定されたストリームプロセッサを削除します。

aws rekognition delete-stream-processor \ --name my-stream-processor

このコマンドでは何も出力されません。

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「ストリーミングビデオの使用」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDeleteStreamProcessor」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、describe-collection を使用する方法を説明しています。

詳細については、「コレクションを定義する」を参照してください。

AWS CLI

コレクションを記述するには

次の describe-collection の例は、指定されたコレクションの詳細を表示します。

aws rekognition describe-collection \ --collection-id MyCollection

出力:

{ "FaceCount": 200, "CreationTimestamp": 1569444828.274, "CollectionARN": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:collection/MyCollection", "FaceModelVersion": "4.0" }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「コレクションの定義」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDescribeCollection」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、describe-stream-processor を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ストリームプロセッサに関する情報を取得するには

次のdescribe-stream-processorコマンドは、指定されたストリームプロセッサの詳細を表示します。

aws rekognition describe-stream-processor \ --name my-stream-processor

出力:

{ "Status": "STOPPED", "Name": "my-stream-processor", "LastUpdateTimestamp": 1532449292.712, "Settings": { "FaceSearch": { "FaceMatchThreshold": 80.0, "CollectionId": "my-collection" } }, "RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/AmazonRekognitionDetectStream", "StreamProcessorArn": "arn:aws:rekognition:us-west-2:123456789012:streamprocessor/my-stream-processpr", "Output": { "KinesisDataStream": { "Arn": "arn:aws:kinesis:us-west-2:123456789012:stream/AmazonRekognitionRekStream" } }, "Input": { "KinesisVideoStream": { "Arn": "arn:aws:kinesisvideo:us-west-2:123456789012:stream/macwebcam/123456789012" } }, "CreationTimestamp": 1532449292.712 }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「ストリーミングビデオの使用」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDescribeStreamProcessor」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、detect-faces を使用する方法を説明しています。

詳細については、「イメージ内の顔を検出する」を参照してください。

AWS CLI

画像内の顔を検出するには

次の detect-faces コマンドは、Amazon S3 バケットに保存されている指定された画像の顔を検出します。

aws rekognition detect-faces \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"MyFriend.jpg"}}' \ --attributes "ALL"

出力:

{ "FaceDetails": [ { "Confidence": 100.0, "Eyeglasses": { "Confidence": 98.91107940673828, "Value": false }, "Sunglasses": { "Confidence": 99.7966537475586, "Value": false }, "Gender": { "Confidence": 99.56611633300781, "Value": "Male" }, "Landmarks": [ { "Y": 0.26721030473709106, "X": 0.6204193830490112, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.26831310987472534, "X": 0.6776827573776245, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.3514654338359833, "X": 0.6241428852081299, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.35258132219314575, "X": 0.6713621020317078, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.3140771687030792, "X": 0.6428444981575012, "Type": "nose" }, { "Y": 0.24662546813488007, "X": 0.6001564860343933, "Type": "leftEyeBrowLeft" }, { "Y": 0.24326619505882263, "X": 0.6303644776344299, "Type": "leftEyeBrowRight" }, { "Y": 0.23818562924861908, "X": 0.6146903038024902, "Type": "leftEyeBrowUp" }, { "Y": 0.24373626708984375, "X": 0.6640064716339111, "Type": "rightEyeBrowLeft" }, { "Y": 0.24877218902111053, "X": 0.7025929093360901, "Type": "rightEyeBrowRight" }, { "Y": 0.23938551545143127, "X": 0.6823262572288513, "Type": "rightEyeBrowUp" }, { "Y": 0.265746533870697, "X": 0.6112898588180542, "Type": "leftEyeLeft" }, { "Y": 0.2676128149032593, "X": 0.6317071914672852, "Type": "leftEyeRight" }, { "Y": 0.262735515832901, "X": 0.6201658248901367, "Type": "leftEyeUp" }, { "Y": 0.27025148272514343, "X": 0.6206279993057251, "Type": "leftEyeDown" }, { "Y": 0.268223375082016, "X": 0.6658390760421753, "Type": "rightEyeLeft" }, { "Y": 0.2672517001628876, "X": 0.687832236289978, "Type": "rightEyeRight" }, { "Y": 0.26383838057518005, "X": 0.6769183874130249, "Type": "rightEyeUp" }, { "Y": 0.27138751745224, "X": 0.676596462726593, "Type": "rightEyeDown" }, { "Y": 0.32283174991607666, "X": 0.6350004076957703, "Type": "noseLeft" }, { "Y": 0.3219289481639862, "X": 0.6567046642303467, "Type": "noseRight" }, { "Y": 0.3420318365097046, "X": 0.6450609564781189, "Type": "mouthUp" }, { "Y": 0.3664324879646301, "X": 0.6455618143081665, "Type": "mouthDown" }, { "Y": 0.26721030473709106, "X": 0.6204193830490112, "Type": "leftPupil" }, { "Y": 0.26831310987472534, "X": 0.6776827573776245, "Type": "rightPupil" }, { "Y": 0.26343393325805664, "X": 0.5946047306060791, "Type": "upperJawlineLeft" }, { "Y": 0.3543180525302887, "X": 0.6044883728027344, "Type": "midJawlineLeft" }, { "Y": 0.4084877669811249, "X": 0.6477024555206299, "Type": "chinBottom" }, { "Y": 0.3562754988670349, "X": 0.707981526851654, "Type": "midJawlineRight" }, { "Y": 0.26580461859703064, "X": 0.7234612107276917, "Type": "upperJawlineRight" } ], "Pose": { "Yaw": -3.7351467609405518, "Roll": -0.10309021919965744, "Pitch": 0.8637830018997192 }, "Emotions": [ { "Confidence": 8.74203109741211, "Type": "SURPRISED" }, { "Confidence": 2.501944065093994, "Type": "ANGRY" }, { "Confidence": 0.7378743290901184, "Type": "DISGUSTED" }, { "Confidence": 3.5296201705932617, "Type": "HAPPY" }, { "Confidence": 1.7162904739379883, "Type": "SAD" }, { "Confidence": 9.518536567687988, "Type": "CONFUSED" }, { "Confidence": 0.45474427938461304, "Type": "FEAR" }, { "Confidence": 72.79895782470703, "Type": "CALM" } ], "AgeRange": { "High": 48, "Low": 32 }, "EyesOpen": { "Confidence": 98.93987274169922, "Value": true }, "BoundingBox": { "Width": 0.12368916720151901, "Top": 0.16007372736930847, "Left": 0.5901257991790771, "Height": 0.25140416622161865 }, "Smile": { "Confidence": 93.4493179321289, "Value": false }, "MouthOpen": { "Confidence": 90.53053283691406, "Value": false }, "Quality": { "Sharpness": 95.51618957519531, "Brightness": 65.29893493652344 }, "Mustache": { "Confidence": 89.85221099853516, "Value": false }, "Beard": { "Confidence": 86.1991195678711, "Value": true } } ] }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「イメージ内の顔の検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDetectFaces」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、detect-labels を使用する方法を説明しています。

詳細については、「イメージ内のラベルを検出する」を参照してください。

AWS CLI

画像内のラベルを検出するには

次の detect-labels の例は、Amazon S3 バケットに保存されている画像内のシーンとオブジェクトを検出します。

aws rekognition detect-labels \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"image"}}'

出力:

{ "Labels": [ { "Instances": [], "Confidence": 99.15271759033203, "Parents": [ { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Automobile" }, { "Instances": [], "Confidence": 99.15271759033203, "Parents": [ { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Vehicle" }, { "Instances": [], "Confidence": 99.15271759033203, "Parents": [], "Name": "Transportation" }, { "Instances": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.10616336017847061, "Top": 0.5039216876029968, "Left": 0.0037978808395564556, "Height": 0.18528179824352264 }, "Confidence": 99.15271759033203 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.2429988533258438, "Top": 0.5251884460449219, "Left": 0.7309805154800415, "Height": 0.21577216684818268 }, "Confidence": 99.1286392211914 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.14233611524105072, "Top": 0.5333095788955688, "Left": 0.6494812965393066, "Height": 0.15528248250484467 }, "Confidence": 98.48368072509766 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.11086395382881165, "Top": 0.5354844927787781, "Left": 0.10355594009160995, "Height": 0.10271988064050674 }, "Confidence": 96.45606231689453 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.06254628300666809, "Top": 0.5573825240135193, "Left": 0.46083059906959534, "Height": 0.053911514580249786 }, "Confidence": 93.65448760986328 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.10105438530445099, "Top": 0.534368634223938, "Left": 0.5743985772132874, "Height": 0.12226245552301407 }, "Confidence": 93.06217193603516 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.056389667093753815, "Top": 0.5235804319381714, "Left": 0.9427769780158997, "Height": 0.17163699865341187 }, "Confidence": 92.6864013671875 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.06003860384225845, "Top": 0.5441341400146484, "Left": 0.22409997880458832, "Height": 0.06737709045410156 }, "Confidence": 90.4227066040039 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.02848697081208229, "Top": 0.5107086896896362, "Left": 0, "Height": 0.19150497019290924 }, "Confidence": 86.65286254882812 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.04067881405353546, "Top": 0.5566273927688599, "Left": 0.316415935754776, "Height": 0.03428703173995018 }, "Confidence": 85.36471557617188 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.043411049991846085, "Top": 0.5394920110702515, "Left": 0.18293385207653046, "Height": 0.0893595889210701 }, "Confidence": 82.21705627441406 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.031183116137981415, "Top": 0.5579366683959961, "Left": 0.2853088080883026, "Height": 0.03989990055561066 }, "Confidence": 81.0157470703125 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.031113790348172188, "Top": 0.5504819750785828, "Left": 0.2580395042896271, "Height": 0.056484755128622055 }, "Confidence": 56.13441467285156 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.08586374670267105, "Top": 0.5438792705535889, "Left": 0.5128012895584106, "Height": 0.08550430089235306 }, "Confidence": 52.37760925292969 } ], "Confidence": 99.15271759033203, "Parents": [ { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Car" }, { "Instances": [], "Confidence": 98.9914321899414, "Parents": [], "Name": "Human" }, { "Instances": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.19360728561878204, "Top": 0.35072067379951477, "Left": 0.43734854459762573, "Height": 0.2742200493812561 }, "Confidence": 98.9914321899414 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.03801717236638069, "Top": 0.5010883808135986, "Left": 0.9155802130699158, "Height": 0.06597328186035156 }, "Confidence": 85.02790832519531 } ], "Confidence": 98.9914321899414, "Parents": [], "Name": "Person" }, { "Instances": [], "Confidence": 93.24951934814453, "Parents": [], "Name": "Machine" }, { "Instances": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.03561960905790329, "Top": 0.6468243598937988, "Left": 0.7850857377052307, "Height": 0.08878646790981293 }, "Confidence": 93.24951934814453 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.02217046171426773, "Top": 0.6149078607559204, "Left": 0.04757237061858177, "Height": 0.07136218994855881 }, "Confidence": 91.5025863647461 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.016197510063648224, "Top": 0.6274210214614868, "Left": 0.6472989320755005, 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0.5821820497512817, "Left": 0.28094568848609924, "Height": 0.01964157074689865 }, "Confidence": 62.79907989501953 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.01475677452981472, "Top": 0.6137543320655823, "Left": 0.5950819253921509, "Height": 0.039063986390829086 }, "Confidence": 59.40483474731445 } ], "Confidence": 93.24951934814453, "Parents": [ { "Name": "Machine" } ], "Name": "Wheel" }, { "Instances": [], "Confidence": 92.61514282226562, "Parents": [], "Name": "Road" }, { "Instances": [], "Confidence": 92.37877655029297, "Parents": [ { "Name": "Person" } ], "Name": "Sport" }, { "Instances": [], "Confidence": 92.37877655029297, "Parents": [ { "Name": "Person" } ], "Name": "Sports" }, { "Instances": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.12326609343290329, "Top": 0.6332163214683533, "Left": 0.44815489649772644, "Height": 0.058117982000112534 }, "Confidence": 92.37877655029297 } ], "Confidence": 92.37877655029297, "Parents": [ { "Name": "Person" }, { "Name": "Sport" } ], "Name": "Skateboard" }, { "Instances": [], "Confidence": 90.62931060791016, "Parents": [ { "Name": "Person" } ], "Name": "Pedestrian" }, { "Instances": [], "Confidence": 88.81334686279297, "Parents": [], "Name": "Asphalt" }, { "Instances": [], "Confidence": 88.81334686279297, "Parents": [], "Name": "Tarmac" }, { "Instances": [], "Confidence": 88.23201751708984, "Parents": [], "Name": "Path" }, { "Instances": [], "Confidence": 80.26520538330078, "Parents": [], "Name": "Urban" }, { "Instances": [], "Confidence": 80.26520538330078, "Parents": [ { "Name": "Building" }, { "Name": "Urban" } ], "Name": "Town" }, { "Instances": [], "Confidence": 80.26520538330078, "Parents": [], "Name": "Building" }, { "Instances": [], "Confidence": 80.26520538330078, "Parents": [ { "Name": "Building" }, { "Name": "Urban" } ], "Name": "City" }, { "Instances": [], "Confidence": 78.37934875488281, "Parents": [ { "Name": "Car" }, { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Parking Lot" }, { "Instances": [], "Confidence": 78.37934875488281, "Parents": [ { "Name": "Car" }, { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Parking" }, { "Instances": [], "Confidence": 74.37590026855469, "Parents": [ { "Name": "Building" }, { "Name": "Urban" }, { "Name": "City" } ], "Name": "Downtown" }, { "Instances": [], "Confidence": 69.84622955322266, "Parents": [ { "Name": "Road" } ], "Name": "Intersection" }, { "Instances": [], "Confidence": 57.68518829345703, "Parents": [ { "Name": "Sports Car" }, { "Name": "Car" }, { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Coupe" }, { "Instances": [], "Confidence": 57.68518829345703, "Parents": [ { "Name": "Car" }, { "Name": "Vehicle" }, { "Name": "Transportation" } ], "Name": "Sports Car" }, { "Instances": [], "Confidence": 56.59492111206055, "Parents": [ { "Name": "Path" } ], "Name": "Sidewalk" }, { "Instances": [], "Confidence": 56.59492111206055, "Parents": [ { "Name": "Path" } ], "Name": "Pavement" }, { "Instances": [], "Confidence": 55.58770751953125, "Parents": [ { "Name": "Building" }, { "Name": "Urban" } ], "Name": "Neighborhood" } ], "LabelModelVersion": "2.0" }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「イメージ内のラベルの検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDetectLabels」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、detect-moderation-labels を使用する方法を説明しています。

詳細については、「不適切なイメージを検出する」を参照してください。

AWS CLI

画像内の安全でないコンテンツを検出するには

次の detect-moderation-labels コマンドは、Amazon S3 バケットに保存されている指定された画像の安全でないコンテンツを検出します。

aws rekognition detect-moderation-labels \ --image "S3Object={Bucket=MyImageS3Bucket,Name=gun.jpg}"

出力:

{ "ModerationModelVersion": "3.0", "ModerationLabels": [ { "Confidence": 97.29618072509766, "ParentName": "Violence", "Name": "Weapon Violence" }, { "Confidence": 97.29618072509766, "ParentName": "", "Name": "Violence" } ] }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「不適切なイメージの検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDetectModerationLabels」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、detect-text を使用する方法を説明しています。

詳細については、「イメージ内のテキストを検出する」を参照してください。

AWS CLI

画像内のテキストを検出するには

次の detect-text コマンドは、指定された画像内のテキストを検出します。

aws rekognition detect-text \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"ExamplePicture.jpg"}}'

出力:

{ "TextDetections": [ { "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.24624845385551453, "Top": 0.28288066387176514, "Left": 0.391388863325119, "Height": 0.022687450051307678 }, "Polygon": [ { "Y": 0.28288066387176514, "X": 0.391388863325119 }, { "Y": 0.2826388478279114, "X": 0.6376373171806335 }, { "Y": 0.30532628297805786, "X": 0.637677013874054 }, { "Y": 0.305568128824234, "X": 0.39142853021621704 } ] }, "Confidence": 94.35709381103516, "DetectedText": "ESTD 1882", "Type": "LINE", "Id": 0 }, { "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.33933889865875244, "Top": 0.32603850960731506, "Left": 0.34534579515457153, "Height": 0.07126858830451965 }, "Polygon": [ { "Y": 0.32603850960731506, "X": 0.34534579515457153 }, { "Y": 0.32633158564567566, "X": 0.684684693813324 }, { "Y": 0.3976001739501953, "X": 0.684575080871582 }, { "Y": 0.3973070979118347, "X": 0.345236212015152 } ] }, "Confidence": 99.95779418945312, "DetectedText": "BRAINS", "Type": "LINE", "Id": 1 }, { "Confidence": 97.22098541259766, "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.061079490929841995, "Top": 0.2843210697174072, "Left": 0.391391396522522, "Height": 0.021029088646173477 }, "Polygon": [ { "Y": 0.2843210697174072, "X": 0.391391396522522 }, { "Y": 0.2828207015991211, "X": 0.4524524509906769 }, { "Y": 0.3038259446620941, "X": 0.4534534513950348 }, { "Y": 0.30532634258270264, "X": 0.3923923969268799 } ] }, "DetectedText": "ESTD", "ParentId": 0, "Type": "WORD", "Id": 2 }, { "Confidence": 91.49320983886719, "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.07007007300853729, "Top": 0.2828207015991211, "Left": 0.5675675868988037, "Height": 0.02250562608242035 }, "Polygon": [ { "Y": 0.2828207015991211, "X": 0.5675675868988037 }, { "Y": 0.2828207015991211, "X": 0.6376376152038574 }, { "Y": 0.30532634258270264, "X": 0.6376376152038574 }, { "Y": 0.30532634258270264, "X": 0.5675675868988037 } ] }, "DetectedText": "1882", "ParentId": 0, "Type": "WORD", "Id": 3 }, { "Confidence": 99.95779418945312, "Geometry": { "BoundingBox": { "Width": 0.33933934569358826, "Top": 0.32633158564567566, "Left": 0.3453453481197357, "Height": 0.07127484679222107 }, "Polygon": [ { "Y": 0.32633158564567566, "X": 0.3453453481197357 }, { "Y": 0.32633158564567566, "X": 0.684684693813324 }, { "Y": 0.39759939908981323, "X": 0.6836836934089661 }, { "Y": 0.39684921503067017, "X": 0.3453453481197357 } ] }, "DetectedText": "BRAINS", "ParentId": 1, "Type": "WORD", "Id": 4 } ] }
  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDetectText」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、disassociate-faces を使用する方法を説明しています。

AWS CLI
aws rekognition disassociate-faces --face-ids list-of-face-ids --user-id user-id --collection-id collection-name --region region-name
  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスDisassociateFaces」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、get-celebrity-info を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

有名人に関する情報を取得するには

次の get-celebrity-info コマンドは、指定された有名人に関する詳細情報を表示します。id パラメータは以前に recognize-celebrities を呼び出したときのものです。

aws rekognition get-celebrity-info --id nnnnnnn

出力:

{ "Name": "Celeb A", "Urls": [ "www.imdb.com/name/aaaaaaaaa" ] }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「有名人に関する情報の取得」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスGetCelebrityInfo」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、get-celebrity-recognition を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

有名人の認識操作の結果を取得するには

次のget-celebrity-recognitionコマンドは、 を呼び出して以前に開始した有名人の認識オペレーションの結果を表示しますstart-celebrity-recognition

aws rekognition get-celebrity-recognition \ --job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef

出力:

{ "NextToken": "3D01ClxlCiT31VsRDkAO3IybLb/h5AtDWSGuhYi+N1FIJwwPtAkuKzDhL2rV3GcwmNt77+12", "Celebrities": [ { "Timestamp": 0, "Celebrity": { "Confidence": 96.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.70333331823349, "Top": 0.16750000417232513, "Left": 0.19555555284023285, "Height": 0.3956249952316284 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.31031012535095215, "X": 0.441436767578125, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.3081788718700409, "X": 0.6437258720397949, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.39542075991630554, "X": 0.5572493076324463, "Type": "nose" }, { "Y": 0.4597957134246826, "X": 0.4579732120037079, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.45688048005104065, "X": 0.6349081993103027, "Type": "mouthRight" } ], "Pose": { "Yaw": 8.943398475646973, "Roll": -2.0309247970581055, "Pitch": -0.5674862861633301 }, "Quality": { "Sharpness": 99.40211486816406, "Brightness": 89.47132110595703 }, "Confidence": 99.99861145019531 }, "Name": "CelebrityA", "Urls": [ "www.imdb.com/name/111111111" ], "Id": "nnnnnn" } }, { "Timestamp": 467, "Celebrity": { "Confidence": 99.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.6877777576446533, "Top": 0.18437500298023224, "Left": 0.20555555820465088, "Height": 0.3868750035762787 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.31895750761032104, "X": 0.4411413371562958, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.3140959143638611, "X": 0.6523157954216003, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.4016456604003906, "X": 0.5682755708694458, "Type": "nose" }, { "Y": 0.46894142031669617, "X": 0.4597797095775604, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.46971091628074646, "X": 0.6286435127258301, "Type": "mouthRight" } ], "Pose": { "Yaw": 10.433465957641602, "Roll": -3.347442388534546, "Pitch": 1.3709543943405151 }, "Quality": { "Sharpness": 99.5531005859375, "Brightness": 88.5764389038086 }, "Confidence": 99.99148559570312 }, "Name": "Jane Celebrity", "Urls": [ "www.imdb.com/name/111111111" ], "Id": "nnnnnn" } } ], "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.978118896484375, "Codec": "h264", "DurationMillis": 4570, "FrameHeight": 1920, "FrameWidth": 1080 } }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「保存されたビデオの有名人の認識」を参照してください。 Amazon Rekognition

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスGetCelebrityRecognition」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、get-content-moderation を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

安全でないコンテンツオペレーションの結果を取得するには

次のget-content-moderationコマンドは、 を呼び出して以前に開始した安全でないコンテンツオペレーションの結果を表示しますstart-content-moderation

aws rekognition get-content-moderation \ --job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef

出力:

{ "NextToken": "dlhcKMHMzpCBGFukz6IO3JMcWiJAamCVhXHt3r6b4b5Tfbyw3q7o+Jeezt+ZpgfOnW9FCCgQ", "ModerationLabels": [ { "Timestamp": 0, "ModerationLabel": { "Confidence": 97.39583587646484, "ParentName": "", "Name": "Violence" } }, { "Timestamp": 0, "ModerationLabel": { "Confidence": 97.39583587646484, "ParentName": "Violence", "Name": "Weapon Violence" } } ], "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.97515869140625, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6039, "FrameHeight": 1920, "FrameWidth": 1080 } }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「安全でない保存済み動画の検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスGetContentModeration」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、get-face-detection を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

顔検出オペレーションの結果を取得するには

次のget-face-detectionコマンドは、 を呼び出して以前に開始した顔検出オペレーションの結果を表示しますstart-face-detection

aws rekognition get-face-detection \ --job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef

出力:

{ "Faces": [ { "Timestamp": 467, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.1560753583908081, "Top": 0.13555361330509186, "Left": -0.0952017530798912, "Height": 0.6934483051300049 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4013825058937073, "X": -0.041750285774469376, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.41695496439933777, "X": 0.027979329228401184, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.6375303268432617, "X": -0.04034662991762161, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.6497718691825867, "X": 0.013960429467260838, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.5238034129142761, "X": 0.008022055961191654, "Type": "nose" } ], "Pose": { "Yaw": -58.07863998413086, "Roll": 1.9384294748306274, "Pitch": -24.66305160522461 }, "Quality": { "Sharpness": 83.14741516113281, "Brightness": 25.75942611694336 }, "Confidence": 87.7622299194336 } }, { "Timestamp": 967, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.28559377789497375, "Top": 0.19436298310756683, "Left": 0.024553587660193443, "Height": 0.7216082215309143 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4650231599807739, "X": 0.16269078850746155, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.4843238294124603, "X": 0.2782580852508545, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.71530681848526, "X": 0.1741468608379364, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.7310671210289001, "X": 0.26857468485832214, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.582602322101593, "X": 0.2566150426864624, "Type": "nose" } ], "Pose": { "Yaw": 11.487052917480469, "Roll": 5.074230670928955, "Pitch": 15.396159172058105 }, "Quality": { "Sharpness": 73.32209777832031, "Brightness": 54.96497344970703 }, "Confidence": 99.99998474121094 } } ], "NextToken": "OzL223pDKy9116O/02KXRqFIEAwxjy4PkgYcm3hSo0rdysbXg5Ex0eFgTGEj0ADEac6S037U", "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.970617294311523, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6806, "FrameHeight": 1080, "FrameWidth": 1920 } }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「保存されたビデオ内の顔の検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスGetFaceDetection」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、get-face-search を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

顔検索オペレーションの結果を取得するには

次のget-face-searchコマンドは、 を呼び出して以前に開始した顔検索オペレーションの結果を表示しますstart-face-search

aws rekognition get-face-search \ --job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef

出力:

{ "Persons": [ { "Timestamp": 467, "FaceMatches": [], "Person": { "Index": 0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.1560753583908081, "Top": 0.13555361330509186, "Left": -0.0952017530798912, "Height": 0.6934483051300049 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4013825058937073, "X": -0.041750285774469376, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.41695496439933777, "X": 0.027979329228401184, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.6375303268432617, "X": -0.04034662991762161, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.6497718691825867, "X": 0.013960429467260838, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.5238034129142761, "X": 0.008022055961191654, "Type": "nose" } ], "Pose": { "Yaw": -58.07863998413086, "Roll": 1.9384294748306274, "Pitch": -24.66305160522461 }, "Quality": { "Sharpness": 83.14741516113281, "Brightness": 25.75942611694336 }, "Confidence": 87.7622299194336 } } }, { "Timestamp": 967, "FaceMatches": [ { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.12368900328874588, "Top": 0.16007399559020996, "Left": 0.5901259779930115, "Height": 0.2514039874076843 }, "FaceId": "056a95fa-2060-4159-9cab-7ed4daa030fa", "ExternalImageId": "image3.jpg", "Confidence": 100.0, "ImageId": "08f8a078-8929-37fd-8e8f-aadf690e8232" }, "Similarity": 98.44476318359375 } ], "Person": { "Index": 1, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.28559377789497375, "Top": 0.19436298310756683, "Left": 0.024553587660193443, "Height": 0.7216082215309143 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4650231599807739, "X": 0.16269078850746155, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.4843238294124603, "X": 0.2782580852508545, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.71530681848526, "X": 0.1741468608379364, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.7310671210289001, "X": 0.26857468485832214, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.582602322101593, "X": 0.2566150426864624, "Type": "nose" } ], "Pose": { "Yaw": 11.487052917480469, "Roll": 5.074230670928955, "Pitch": 15.396159172058105 }, "Quality": { "Sharpness": 73.32209777832031, "Brightness": 54.96497344970703 }, "Confidence": 99.99998474121094 } } } ], "NextToken": "5bkgcezyuaqhtWk3C8OTW6cjRghrwV9XDMivm5B3MXm+Lv6G+L+GejyFHPhoNa/ldXIC4c/d", "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.970617294311523, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6806, "FrameHeight": 1080, "FrameWidth": 1920 } }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「顔の保存済み動画の検索」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスGetFaceSearch」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、get-label-detection を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

オブジェクトとシーンの検出オペレーションの結果を取得するには

次のget-label-detectionコマンドは、 を呼び出して以前に開始したオブジェクトとシーン検出オペレーションの結果を表示しますstart-label-detection

aws rekognition get-label-detection \ --job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef

出力:

{ "Labels": [ { "Timestamp": 0, "Label": { "Instances": [], "Confidence": 50.19071578979492, "Parents": [ { "Name": "Person" }, { "Name": "Crowd" } ], "Name": "Audience" } }, { "Timestamp": 0, "Label": { "Instances": [], "Confidence": 55.74115753173828, "Parents": [ { "Name": "Room" }, { "Name": "Indoors" }, { "Name": "School" } ], "Name": "Classroom" } } ], "JobStatus": "SUCCEEDED", "LabelModelVersion": "2.0", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.970617294311523, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6806, "FrameHeight": 1080, "FrameWidth": 1920 }, "NextToken": "BMugzAi4L72IERzQdbpyMQuEFBsjlo5W0Yx3mfG+sR9mm98E1/CpObenspRfs/5FBQFs4X7G" }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「ビデオ内のラベルの検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスGetLabelDetection」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、get-person-tracking を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

人物パスオペレーションの結果を取得するには

次のget-person-trackingコマンドは、 を呼び出して以前に開始した人物パスオペレーションの結果を表示しますstart-person-tracking

aws rekognition get-person-tracking \ --job-id 1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef

出力:

{ "Persons": [ { "Timestamp": 500, "Person": { "BoundingBox": { "Width": 0.4151041805744171, "Top": 0.07870370149612427, "Left": 0.0, "Height": 0.9212962985038757 }, "Index": 0 } }, { "Timestamp": 567, "Person": { "BoundingBox": { "Width": 0.4755208194255829, "Top": 0.07777778059244156, "Left": 0.0, "Height": 0.9194444417953491 }, "Index": 0 } } ], "NextToken": "D/vRIYNyhG79ugdta3f+8cRg9oSRo+HigGOuxRiYpTn0ExnqTi1CJektVAc4HrAXDv25eHYk", "JobStatus": "SUCCEEDED", "VideoMetadata": { "Format": "QuickTime / MOV", "FrameRate": 29.970617294311523, "Codec": "h264", "DurationMillis": 6806, "FrameHeight": 1080, "FrameWidth": 1920 } }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「 People Pathing」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスGetPersonTracking」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、index-faces を使用する方法を説明しています。

詳細については、「コレクションに顔を追加する」を参照してください。

AWS CLI

コレクションに顔を追加するには

次の index-faces コマンドは、画像内の顔を指定されたコレクションに追加します。

aws rekognition index-faces \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"MyVideoS3Bucket","Name":"MyPicture.jpg"}}' \ --collection-id MyCollection \ --max-faces 1 \ --quality-filter "AUTO" \ --detection-attributes "ALL" \ --external-image-id "MyPicture.jpg"

出力:

{ "FaceRecords": [ { "FaceDetail": { "Confidence": 99.993408203125, "Eyeglasses": { "Confidence": 99.11750030517578, "Value": false }, "Sunglasses": { "Confidence": 99.98249053955078, "Value": false }, "Gender": { "Confidence": 99.92769622802734, "Value": "Male" }, "Landmarks": [ { "Y": 0.26750367879867554, "X": 0.6202793717384338, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.26642778515815735, "X": 0.6787431836128235, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.31361380219459534, "X": 0.6421601176261902, "Type": "nose" }, { "Y": 0.3495299220085144, "X": 0.6216195225715637, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.35194727778434753, "X": 0.669899046421051, "Type": "mouthRight" }, { "Y": 0.26844894886016846, "X": 0.6210268139839172, "Type": "leftPupil" }, { "Y": 0.26707562804222107, "X": 0.6817160844802856, "Type": "rightPupil" }, { "Y": 0.24834522604942322, "X": 0.6018546223640442, "Type": "leftEyeBrowLeft" }, { "Y": 0.24397172033786774, "X": 0.6172008514404297, "Type": "leftEyeBrowUp" }, { "Y": 0.24677404761314392, "X": 0.6339119076728821, "Type": "leftEyeBrowRight" }, { "Y": 0.24582654237747192, "X": 0.6619398593902588, "Type": "rightEyeBrowLeft" }, { "Y": 0.23973053693771362, "X": 0.6804757118225098, "Type": "rightEyeBrowUp" }, { "Y": 0.24441994726657867, "X": 0.6978968977928162, "Type": "rightEyeBrowRight" }, { "Y": 0.2695908546447754, "X": 0.6085202693939209, "Type": "leftEyeLeft" }, { "Y": 0.26716896891593933, "X": 0.6315826177597046, "Type": "leftEyeRight" }, { "Y": 0.26289820671081543, "X": 0.6202316880226135, "Type": "leftEyeUp" }, { "Y": 0.27123287320137024, "X": 0.6205548048019409, "Type": "leftEyeDown" }, { "Y": 0.2668408751487732, "X": 0.6663622260093689, "Type": "rightEyeLeft" }, { "Y": 0.26741549372673035, "X": 0.6910083889961243, "Type": "rightEyeRight" }, { "Y": 0.2614026665687561, "X": 0.6785826086997986, "Type": "rightEyeUp" }, { "Y": 0.27075251936912537, "X": 0.6789616942405701, "Type": "rightEyeDown" }, { "Y": 0.3211299479007721, "X": 0.6324167847633362, "Type": "noseLeft" }, { "Y": 0.32276326417922974, "X": 0.6558475494384766, "Type": "noseRight" }, { "Y": 0.34385165572166443, "X": 0.6444970965385437, "Type": "mouthUp" }, { "Y": 0.3671635091304779, "X": 0.6459195017814636, "Type": "mouthDown" } ], "Pose": { "Yaw": -9.54541015625, "Roll": -0.5709401965141296, "Pitch": 0.6045494675636292 }, "Emotions": [ { "Confidence": 39.90074157714844, "Type": "HAPPY" }, { "Confidence": 23.38753890991211, "Type": "CALM" }, { "Confidence": 5.840933322906494, "Type": "CONFUSED" } ], "AgeRange": { "High": 63, "Low": 45 }, "EyesOpen": { "Confidence": 99.80887603759766, "Value": true }, "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618015021085739, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770642817020416 }, "Smile": { "Confidence": 99.69740295410156, "Value": false }, "MouthOpen": { "Confidence": 99.97393798828125, "Value": false }, "Quality": { "Sharpness": 95.54405975341797, "Brightness": 63.867706298828125 }, "Mustache": { "Confidence": 97.05007934570312, "Value": false }, "Beard": { "Confidence": 87.34505462646484, "Value": false } }, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618015021085739, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770642817020416 }, "FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f", "ExternalImageId": "example-image.jpg", "Confidence": 99.993408203125, "ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0" } } ], "UnindexedFaces": [], "FaceModelVersion": "3.0", "OrientationCorrection": "ROTATE_0" }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「コレクションへの顔の追加」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスIndexFaces」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、list-collections を使用する方法を説明しています。

コレクションの詳細については、「コレクションを一覧表示する」を参照してください。

AWS CLI

使用可能なコレクションを一覧表示するには

次のlist-collectionsコマンドは、 AWS アカウントで使用可能なコレクションを一覧表示します。

aws rekognition list-collections

出力:

{ "FaceModelVersions": [ "2.0", "3.0", "3.0", "3.0", "4.0", "1.0", "3.0", "4.0", "4.0", "4.0" ], "CollectionIds": [ "MyCollection1", "MyCollection2", "MyCollection3", "MyCollection4", "MyCollection5", "MyCollection6", "MyCollection7", "MyCollection8", "MyCollection9", "MyCollection10" ] }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「コレクションの一覧表示」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスListCollections」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、list-faces を使用する方法を説明しています。

詳細については、「コレクションに顔を保存する」を参照してください。

AWS CLI

コレクション内の顔を一覧表示するには

次の list-faces コマンドは、指定されたコレクション内の顔を一覧表示します。

aws rekognition list-faces \ --collection-id MyCollection

出力:

{ "FaceModelVersion": "3.0", "Faces": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.5216310024261475, "Top": 0.3256250023841858, "Left": 0.13394300639629364, "Height": 0.3918749988079071 }, "FaceId": "0040279c-0178-436e-b70a-e61b074e96b0", "ExternalImageId": "image1.jpg", "Confidence": 100.0, "ImageId": "f976e487-3719-5e2d-be8b-ea2724c26991" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5074880123138428, "Top": 0.3774999976158142, "Left": 0.18302799761295319, "Height": 0.3812499940395355 }, "FaceId": "086261e8-6deb-4bc0-ac73-ab22323cc38d", "ExternalImageId": "image2.jpg", "Confidence": 99.99930572509766, "ImageId": "ae1593b0-a8f6-5e24-a306-abf529e276fa" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5574039816856384, "Top": 0.37187498807907104, "Left": 0.14559100568294525, "Height": 0.4181250035762787 }, "FaceId": "11c4bd3c-19c5-4eb8-aecc-24feb93a26e1", "ExternalImageId": "image3.jpg", "Confidence": 99.99960327148438, "ImageId": "80739b4d-883f-5b78-97cf-5124038e26b9" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618019938468933, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770599603652954 }, "FaceId": "13692fe4-990a-4679-b14a-5ac23d135eab", "ExternalImageId": "image4.jpg", "Confidence": 99.99340057373047, "ImageId": "8df18239-9ad1-5acd-a46a-6581ff98f51b" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5307819843292236, "Top": 0.2862499952316284, "Left": 0.1564060002565384, "Height": 0.3987500071525574 }, "FaceId": "2eb5f3fd-e2a9-4b1c-a89f-afa0a518fe06", "ExternalImageId": "image5.jpg", "Confidence": 99.99970245361328, "ImageId": "3c314792-197d-528d-bbb6-798ed012c150" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5773710012435913, "Top": 0.34437501430511475, "Left": 0.12396000325679779, "Height": 0.4337500035762787 }, "FaceId": "57189455-42b0-4839-a86c-abda48b13174", "ExternalImageId": "image6.jpg", "Confidence": 100.0, "ImageId": "0aff2f37-e7a2-5dbc-a3a3-4ef6ec18eaa0" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.5349419713020325, "Top": 0.29124999046325684, "Left": 0.16389399766921997, "Height": 0.40187498927116394 }, "FaceId": "745f7509-b1fa-44e0-8b95-367b1359638a", "ExternalImageId": "image7.jpg", "Confidence": 99.99979400634766, "ImageId": "67a34327-48d1-5179-b042-01e52ccfeada" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.41499999165534973, "Top": 0.09187500178813934, "Left": 0.28083300590515137, "Height": 0.3112500011920929 }, "FaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac", "ExternalImageId": "image8.jpg", "Confidence": 99.99769592285156, "ImageId": "a294da46-2cb1-5cc4-9045-61d7ca567662" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.48166701197624207, "Top": 0.20999999344348907, "Left": 0.21250000596046448, "Height": 0.36125001311302185 }, "FaceId": "bd4ceb4d-9acc-4ab7-8ef8-1c2d2ba0a66a", "ExternalImageId": "image9.jpg", "Confidence": 99.99949645996094, "ImageId": "5e1a7588-e5a0-5ee3-bd00-c642518dfe3a" }, { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618019938468933, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770599603652954 }, "FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f", "ExternalImageId": "image10.jpg", "Confidence": 99.99340057373047, "ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0" } ] }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「コレクション内の顔と関連するユーザーを一覧表示します。」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスListFaces」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、list-stream-processors を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

アカウントのストリームプロセッサを一覧表示するには

次のlist-stream-processorsコマンドは、アカウントのストリームプロセッサとそれぞれの状態を一覧表示します。

aws rekognition list-stream-processors

出力:

{ "StreamProcessors": [ { "Status": "STOPPED", "Name": "my-stream-processor" } ] }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「ストリーミングビデオの使用」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスListStreamProcessors」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、recognize-celebrities を使用する方法を説明しています。

詳細については、「イメージ内で有名人を認識する」を参照してください。

AWS CLI

画像内の有名人を認識するには

次の recognize-celebrities コマンドは、Amazon S3 バケットに保存されている指定された画像の有名人を識別します。

aws rekognition recognize-celebrities \ --image "S3Object={Bucket=MyImageS3Bucket,Name=moviestars.jpg}"

出力:

{ "UnrecognizedFaces": [ { "BoundingBox": { "Width": 0.14416666328907013, "Top": 0.07777778059244156, "Left": 0.625, "Height": 0.2746031880378723 }, "Confidence": 99.9990234375, "Pose": { "Yaw": 10.80408763885498, "Roll": -12.761146545410156, "Pitch": 10.96889877319336 }, "Quality": { "Sharpness": 94.1185531616211, "Brightness": 79.18367004394531 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.18220913410186768, "X": 0.6702951788902283, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.16337193548679352, "X": 0.7188183665275574, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.20739148557186127, "X": 0.7055801749229431, "Type": "nose" }, { "Y": 0.2889308035373688, "X": 0.687512218952179, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.2706988751888275, "X": 0.7250053286552429, "Type": "mouthRight" } ] } ], "CelebrityFaces": [ { "MatchConfidence": 100.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.14000000059604645, "Top": 0.1190476194024086, "Left": 0.82833331823349, "Height": 0.2666666805744171 }, "Confidence": 99.99359130859375, "Pose": { "Yaw": -10.509642601013184, "Roll": -14.51749324798584, "Pitch": 13.799399375915527 }, "Quality": { "Sharpness": 78.74752044677734, "Brightness": 42.201324462890625 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.2290833294391632, "X": 0.8709492087364197, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.20639978349208832, "X": 0.9153988361358643, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.25417643785476685, "X": 0.8907724022865295, "Type": "nose" }, { "Y": 0.32729196548461914, "X": 0.8876466155052185, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.3115464746952057, "X": 0.9238573312759399, "Type": "mouthRight" } ] }, "Name": "Celeb A", "Urls": [ "www.imdb.com/name/aaaaaaaaa" ], "Id": "1111111" }, { "MatchConfidence": 97.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.13333334028720856, "Top": 0.24920634925365448, "Left": 0.4449999928474426, "Height": 0.2539682686328888 }, "Confidence": 99.99979400634766, "Pose": { "Yaw": 6.557040691375732, "Roll": -7.316643714904785, "Pitch": 9.272967338562012 }, "Quality": { "Sharpness": 83.23492431640625, "Brightness": 78.83267974853516 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.3625510632991791, "X": 0.48898839950561523, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.35366007685661316, "X": 0.5313721299171448, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.3894785940647125, "X": 0.5173314809799194, "Type": "nose" }, { "Y": 0.44889405369758606, "X": 0.5020005702972412, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.4408611059188843, "X": 0.5351271629333496, "Type": "mouthRight" } ] }, "Name": "Celeb B", "Urls": [ "www.imdb.com/name/bbbbbbbbb" ], "Id": "2222222" }, { "MatchConfidence": 100.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.12416666746139526, "Top": 0.2968254089355469, "Left": 0.2150000035762787, "Height": 0.23650793731212616 }, "Confidence": 99.99958801269531, "Pose": { "Yaw": 7.801797866821289, "Roll": -8.326810836791992, "Pitch": 7.844768047332764 }, "Quality": { "Sharpness": 86.93206024169922, "Brightness": 79.81291198730469 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4027804136276245, "X": 0.2575301229953766, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.3934555947780609, "X": 0.2956969439983368, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.4309830069541931, "X": 0.2837020754814148, "Type": "nose" }, { "Y": 0.48186683654785156, "X": 0.26812544465065, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.47338807582855225, "X": 0.29905644059181213, "Type": "mouthRight" } ] }, "Name": "Celeb C", "Urls": [ "www.imdb.com/name/ccccccccc" ], "Id": "3333333" }, { "MatchConfidence": 97.0, "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.11916666477918625, "Top": 0.3698412775993347, "Left": 0.008333333767950535, "Height": 0.22698412835597992 }, "Confidence": 99.99999237060547, "Pose": { "Yaw": 16.38478660583496, "Roll": -1.0260354280471802, "Pitch": 5.975185394287109 }, "Quality": { "Sharpness": 83.23492431640625, "Brightness": 61.408443450927734 }, "Landmarks": [ { "Y": 0.4632347822189331, "X": 0.049406956881284714, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.46388113498687744, "X": 0.08722897619009018, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.5020678639411926, "X": 0.0758260041475296, "Type": "nose" }, { "Y": 0.544157862663269, "X": 0.054029736667871475, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.5463630557060242, "X": 0.08464983850717545, "Type": "mouthRight" } ] }, "Name": "Celeb D", "Urls": [ "www.imdb.com/name/ddddddddd" ], "Id": "4444444" } ] }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「イメージ内の有名人の認識」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスRecognizeCelebrities」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、search-faces-by-image を使用する方法を説明しています。

詳細については、「顔を検索する (イメージ)」を参照してください。

AWS CLI

画像内の最大の顔と一致するコレクション内の顔を検索するには

次の search-faces-by-image コマンドは、指定された画像内の最大の顔と一致するコレクション内の顔を検索します。

aws rekognition search-faces-by-image \ --image '{"S3Object":{"Bucket":"MyImageS3Bucket","Name":"ExamplePerson.jpg"}}' \ --collection-id MyFaceImageCollection { "SearchedFaceBoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618015021085739, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770642817020416 }, "SearchedFaceConfidence": 99.993408203125, "FaceMatches": [ { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618019938468933, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770599603652954 }, "FaceId": "ce7ed422-2132-4a11-ab14-06c5c410f29f", "ExternalImageId": "example-image.jpg", "Confidence": 99.99340057373047, "ImageId": "8d67061e-90d2-598f-9fbd-29c8497039c0" }, "Similarity": 99.97913360595703 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.18562500178813934, "Top": 0.1618019938468933, "Left": 0.5575000047683716, "Height": 0.24770599603652954 }, "FaceId": "13692fe4-990a-4679-b14a-5ac23d135eab", "ExternalImageId": "image3.jpg", "Confidence": 99.99340057373047, "ImageId": "8df18239-9ad1-5acd-a46a-6581ff98f51b" }, "Similarity": 99.97913360595703 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.41499999165534973, "Top": 0.09187500178813934, "Left": 0.28083300590515137, "Height": 0.3112500011920929 }, "FaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac", "ExternalImageId": "image2.jpg", "Confidence": 99.99769592285156, "ImageId": "a294da46-2cb1-5cc4-9045-61d7ca567662" }, "Similarity": 99.18069458007812 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.48166701197624207, "Top": 0.20999999344348907, "Left": 0.21250000596046448, "Height": 0.36125001311302185 }, "FaceId": "bd4ceb4d-9acc-4ab7-8ef8-1c2d2ba0a66a", "ExternalImageId": "image1.jpg", "Confidence": 99.99949645996094, "ImageId": "5e1a7588-e5a0-5ee3-bd00-c642518dfe3a" }, "Similarity": 98.66607666015625 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5349419713020325, "Top": 0.29124999046325684, "Left": 0.16389399766921997, "Height": 0.40187498927116394 }, "FaceId": "745f7509-b1fa-44e0-8b95-367b1359638a", "ExternalImageId": "image9.jpg", "Confidence": 99.99979400634766, "ImageId": "67a34327-48d1-5179-b042-01e52ccfeada" }, "Similarity": 98.24278259277344 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5307819843292236, "Top": 0.2862499952316284, "Left": 0.1564060002565384, "Height": 0.3987500071525574 }, "FaceId": "2eb5f3fd-e2a9-4b1c-a89f-afa0a518fe06", "ExternalImageId": "image10.jpg", "Confidence": 99.99970245361328, "ImageId": "3c314792-197d-528d-bbb6-798ed012c150" }, "Similarity": 98.10665893554688 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5074880123138428, "Top": 0.3774999976158142, "Left": 0.18302799761295319, "Height": 0.3812499940395355 }, "FaceId": "086261e8-6deb-4bc0-ac73-ab22323cc38d", "ExternalImageId": "image6.jpg", "Confidence": 99.99930572509766, "ImageId": "ae1593b0-a8f6-5e24-a306-abf529e276fa" }, "Similarity": 98.10526275634766 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5574039816856384, "Top": 0.37187498807907104, "Left": 0.14559100568294525, "Height": 0.4181250035762787 }, "FaceId": "11c4bd3c-19c5-4eb8-aecc-24feb93a26e1", "ExternalImageId": "image5.jpg", "Confidence": 99.99960327148438, "ImageId": "80739b4d-883f-5b78-97cf-5124038e26b9" }, "Similarity": 97.94659423828125 }, { "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5773710012435913, "Top": 0.34437501430511475, "Left": 0.12396000325679779, "Height": 0.4337500035762787 }, "FaceId": "57189455-42b0-4839-a86c-abda48b13174", "ExternalImageId": "image8.jpg", "Confidence": 100.0, "ImageId": "0aff2f37-e7a2-5dbc-a3a3-4ef6ec18eaa0" }, "Similarity": 97.93476867675781 } ], "FaceModelVersion": "3.0" }

詳細については、「Amazon Rekognition 開発者ガイド」の「画像付きの顔を検索する」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスSearchFacesByImage」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、search-faces を使用する方法を説明しています。

詳細については、顔 (フェイス ID) を検索する を参照してください。

AWS CLI

顔 ID に一致するコレクション内の顔を検索するには

次の search-faces コマンドは、指定され顔 ID に一致するコレクション内の顔を検索します。

aws rekognition search-faces \ --face-id 8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac \ --collection-id MyCollection

出力:

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詳細については、「Amazon Rekognition ディベロッパーガイド」の「Face ID で顔を検索する」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスSearchFaces」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、start-celebrity-recognition を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

保存されたビデオ内の有名人の認識を開始するには

次のstart-celebrity-recognitionコマンドは、Amazon S3 バケットに保存されている指定されたビデオファイル内の有名人を検索するジョブを開始します。

aws rekognition start-celebrity-recognition \ --video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"

出力:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「保存されたビデオの有名人の認識」を参照してください。 Amazon Rekognition

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスStartCelebrityRecognition」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、start-content-moderation を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

保存されたビデオ内の安全でないコンテンツの認識を開始するには

次のstart-content-moderationコマンドは、Amazon S3 バケットに保存されている指定されたビデオファイル内の安全でないコンテンツを検出するジョブを開始します。

aws rekognition start-content-moderation \ --video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"

出力:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「安全でない保存済み動画の検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスStartContentModeration」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、start-face-detection を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ビデオ内の顔を検出するには

次のstart-face-detectionコマンドは、Amazon S3 バケットに保存されている指定されたビデオファイル内の顔を検出するジョブを開始します。

aws rekognition start-face-detection --video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"

出力:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「保存されたビデオ内の顔の検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスStartFaceDetection」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、start-face-search を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ビデオ内で検出された顔と一致するコレクション内の顔を検索するには

次のstart-face-searchコマンドは、Amazon S3 バケット内の指定されたビデオファイルで検出された顔と一致するコレクション内の顔を検索するジョブを開始します。

aws rekognition start-face-search \ --video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}" \ --collection-id collection

出力:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「顔の保存済み動画の検索」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスStartFaceSearch」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、start-label-detection を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ビデオ内のオブジェクトとシーンを検出するには

次のstart-label-detectionコマンドは、Amazon S3 バケットに保存されている指定されたビデオファイル内のオブジェクトとシーンを検出するジョブを開始します。

aws rekognition start-label-detection \ --video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"

出力:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「ビデオ内のラベルの検出」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスStartLabelDetection」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、start-person-tracking を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

保存されたビデオ内の人物のパスリングを開始するには

次のstart-person-trackingコマンドは、指定されたビデオファイル内のユーザーが Amazon S3 バケットに保存したパスを追跡するジョブを開始します。

aws rekognition start-person-tracking \ --video "S3Object={Bucket=MyVideoS3Bucket,Name=MyVideoFile.mpg}"

出力:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「人材のパス」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスStartPersonTracking」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、start-stream-processor を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

ストリームプロセッサを起動するには

次のstart-stream-processorコマンドは、指定されたビデオストリームプロセッサを起動します。

aws rekognition start-stream-processor \ --name my-stream-processor

このコマンドでは何も出力されません。

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「ストリーミングビデオの使用」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスStartStreamProcessor」の「」を参照してください。 AWS CLI

次の例は、stop-stream-processor を使用する方法を説明しています。

AWS CLI

実行中のストリームプロセッサを停止するには

次のstop-stream-processorコマンドは、指定された実行中のストリームプロセッサを停止します。

aws rekognition stop-stream-processor \ --name my-stream-processor

このコマンドでは何も出力されません。

詳細については、「Amazon Rekognition デベロッパーガイド」の「ストリーミングビデオの使用」を参照してください。

  • API の詳細については、「 コマンドリファレンスStopStreamProcessor」の「」を参照してください。 AWS CLI