AWS SDK を使用して、Amazon Rekognition で、イメージ内のオブジェクトを検出します

次のコード例は、Amazon Rekognition を使用してイメージでカテゴリ別にオブジェクトを検出するアプリケーションを構築する方法を示しています。

.NET

AWS SDK for .NET

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにあるイメージ内から、Amazon Rekognition を使用してカテゴリ別にオブジェクトを識別するアプリケーションを、Amazon Rekognition .NET API を使用して作成する方法を示します。アプリケーションは Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して、結果を含む E メール通知を管理者に送信します。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の完全な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES

Java

SDK for Java 2.x

Amazon Rekognition Java API を使用して、Amazon Rekognition を使用し、　Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにあるイメージ内でカテゴリ別にオブジェクトを識別するアプリケーションを作成する方法について説明します。アプリケーションは Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して、結果を含む E メール通知を管理者に送信します。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の完全な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES

JavaScript

SDK for JavaScript (v3)

AWS SDK for JavaScript を含む Amazon Rekognition を使用して、Amazon Rekognition を使用し、　Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケット 内にあるイメージ内でカテゴリ別にオブジェクトを識別するアプリケーションを作成します。アプリケーションは Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して、結果を含む E メール通知を管理者に送信します。

以下ではその方法を説明しています。

• Amazon Cognito を使用して認証されていないユーザーを作成します。

• Amazon Rekognition を使用して、オブジェクトのイメージを分析します。

• Amazon SES の E メールアドレスを検証します。

• Amazon SES を使用して、E メール通知を送信します。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の完全な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES

Kotlin

SDK for Kotlin

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにある画像内からカテゴリ別にオブジェクトを Amazon Rekognition を使用して識別するアプリケーションを、Amazon Rekognition Kotlin API を使用して作成する方法を示します。アプリケーションは、Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して、結果を記載した E メール通知を管理者に送信します。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の完全な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES

Python

SDK for Python (Boto3)

AWS SDK for Python (Boto3) を使用して、以下のことができるウェブアプリケーションを作成する方法を示します。

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに、写真をアップロードします。

• Amazon Rekognition を使用して、写真を分析およびラベル付けします。

• Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して、イメージ分析の E メールレポートを送信します。

この例には、React で構築 JavaScript された で記述されたウェブページと、Flask-RESTful で構築された Python で記述された REST サービスの 2 つの主要コンポーネントが含まれています。

React ウェブページを使用すると、次のことができます。

• S3 バケットに保存されているイメージのリストを表示します。

• イメージを S3 バケットにアップロードします。

• イメージ内で検出された項目を識別するイメージとラベルを表示します。

• S3 バケット内のすべてのイメージのレポートを取得し、レポートの E メールを送信します。

ウェブページが REST サービスを呼び出します。サービスはリクエストを AWS に送信して、以下のアクションを実行します。

• S3 バケット内のイメージのリストを取得し、フィルタリングします。

• Amazon S3 バケットに写真をアップロードします。

• Amazon Rekognition を使用して個々の写真を分析し、写真で検出された項目を識別するラベルのリストを取得します。

• S3 バケット内のすべての写真を分析し、Amazon SES を使用してレポートを E メールで送信します。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の完全な例を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• Amazon Rekognition

• Amazon S3

• Amazon SES