연습 1: 객체 및 장면 감지(콘솔) - Amazon Rekognition

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연습 1: 객체 및 장면 감지(콘솔)

이 섹션은 Amazon Rekognition의 객체 및 장면 감지 기능이 아주 높은 수준에서 어떻게 작동하는지 보여 줍니다. 이미지를 입력으로 지정하면 서비스는 해당 이미지에서 객체와 장면을 감지하고 각 객체와 장면의 백분율 신뢰도 점수와 함께 객체 및 장면을 반환합니다.

예를 들어 Amazon Rekognition은 샘플 이미지에서 객체와 장면(스케이트보드, 스포츠, 사람, 자동차, 차량)을 감지합니다.

주차된 차들 사이의 도시 거리 한복판에서 스케이트보드를 타고 스턴트를 하는 사람.

Amazon Rekognition은 다음 샘플 응답에 나온 것처럼 샘플 이미지에서 감지된 각 객체의 신뢰도 점수도 반환합니다.

스케이트보드, 스포츠, 인물, 사람, 인간, 주차와 같은 레이블의 점수를 약 99% 의 높은 신뢰도로 표시하는 그래프.

이 응답에 표시된 모든 신뢰도 점수를 보려면 레이블 | 신뢰도 창에서 Show more를 선택합니다.

API에 대한 요청과 API의 응답을 참조로 볼 수도 있습니다.

요청

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

응답

{ "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" } ] }

자세한 정보는 Amazon Rekognition 작동 방식을 참조하세요.

제공한 이미지에서 객체 및 장면 감지

Amazon Rekognition 콘솔에 소유하고 있는 이미지를 업로드하거나 이미지의 URL을 입력으로 제공할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 제공된 이미지에서 감지한 객체와 장면 및 각 객체와 장면의 신뢰도 점수를 반환합니다.

참고

이미지는 크기가 5MB 미만이어야 하며 JPEG 또는 PNG 형식이어야 합니다.

제공한 이미지에서 객체 및 장면을 감지하려면
  1. https://console.aws.amazon.com/rekognition/에서 Amazon Rekognition 콘솔을 엽니다.

  2. 레이블 감지를 선택합니다.

  3. 다음 중 하나를 수행하십시오.

    • 이미지 업로드 - 업로드를 선택하고 이미지를 저장한 위치로 이동한 다음 이미지를 선택합니다.

    • URL 사용 - 텍스트 상자에 URL을 입력한 다음 이동을 선택합니다.

  4. [Labels | Confidence] 창에서 감지된 각 레이블의 신뢰도 점수를 확인합니다.

더 많은 이미지 분석 옵션을 보려면 이미지 작업 섹션을 참조하세요.

제공한 비디오에서 사람과 객체 감지

Amazon Rekognition 콘솔에 소유하고 있는 비디오를 업로드하여 입력으로 제공할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 비디오에서 감지된 사람, 객체 및 레이블을 반환합니다.

참고

데모 동영상은 길이가 1분을 초과하거나 용량 30MB를 초과할 수 없습니다. MP4 파일 형식이어야 하며 H.264 코덱을 사용하여 인코딩해야 합니다.

제공한 비디오에서 사람 및 객체를 감지하려면
  1. https://console.aws.amazon.com/rekognition/에서 Amazon Rekognition 콘솔을 엽니다.

  2. 내비게이션 바에서 '저장된 비디오 분석'을 선택합니다.

  3. 샘플 선택 또는 직접 업로드하기 아래의 드롭다운 메뉴에서 나만의 비디오를 선택합니다.

  4. 비디오를 드래그 앤 드롭하거나 저장한 위치에서 비디오를 선택합니다.

더 많은 비디오 분석 옵션을 보려면 저장된 비디오 분석 작업스트리밍 비디오 이벤트 작업 섹션을 참조하세요.