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Exemplos do Amazon Rekognition usando AWS CLI - AWS Exemplos de código do SDK

Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório AWS Doc SDK Examples GitHub .

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório AWS Doc SDK Examples GitHub .

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Exemplos do Amazon Rekognition usando AWS CLI

Os exemplos de código a seguir mostram como realizar ações e implementar cenários comuns usando o AWS Command Line Interface com o Amazon Rekognition.

Ações são trechos de código de programas maiores e devem ser executadas em contexto. Embora as ações mostrem como chamar perfis de serviço individuais, você pode ver as ações no contexto em seus cenários relacionados.

Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, em que você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código.

Tópicos

Ações

O código de exemplo a seguir mostra como usar compare-faces.

Para obter mais informações, consulte Comparação de faces em imagens.

AWS CLI

Como comparar faces em duas imagens

O comando compare-faces a seguir compara faces em duas imagens armazenadas em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Compare rostos em imagens no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte CompareFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar compare-faces.

Para obter mais informações, consulte Comparação de faces em imagens.

AWS CLI

Como comparar faces em duas imagens

O comando compare-faces a seguir compara faces em duas imagens armazenadas em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Compare rostos em imagens no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte CompareFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar create-collection.

Para obter mais informações, consulte Criar uma coleção.

AWS CLI

Como criar uma coleção

O comando create-collection a seguir cria uma coleção com o nome especificado.

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

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Criar uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte CreateCollectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar create-collection.

Para obter mais informações, consulte Criar uma coleção.

AWS CLI

Como criar uma coleção

O comando create-collection a seguir cria uma coleção com o nome especificado.

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

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Criar uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte CreateCollectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar create-stream-processor.

AWS CLI

Para criar um novo processador de stream

O exemplo create-stream-processor a seguir cria um novo processador de stream com a configuração especificada.

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}}'

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar create-stream-processor.

AWS CLI

Para criar um novo processador de stream

O exemplo create-stream-processor a seguir cria um novo processador de stream com a configuração especificada.

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}}'

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar delete-collection.

Para obter mais informações, consulte Excluir uma coleção.

AWS CLI

Como excluir uma coleção

O comando delete-collection a seguir exclui a coleção especificada.

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

Saída:

{ "StatusCode": 200 }

Para obter mais informações, consulte Excluir uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DeleteCollectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar delete-collection.

Para obter mais informações, consulte Excluir uma coleção.

AWS CLI

Como excluir uma coleção

O comando delete-collection a seguir exclui a coleção especificada.

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

Saída:

{ "StatusCode": 200 }

Para obter mais informações, consulte Excluir uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DeleteCollectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar delete-faces.

Para obter mais informações, consulte Excluir faces de uma coleção.

AWS CLI

Como excluir faces de uma coleção

O comando delete-faces a seguir exclui uma face especificada de uma coleção.

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

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Excluir faces de uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DeleteFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar delete-faces.

Para obter mais informações, consulte Excluir faces de uma coleção.

AWS CLI

Como excluir faces de uma coleção

O comando delete-faces a seguir exclui uma face especificada de uma coleção.

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

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Excluir faces de uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DeleteFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar delete-stream-processor.

AWS CLI

Para excluir um processador de stream

O comando delete-stream-processor a seguir exclui o processador de stream especificado.

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

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar delete-stream-processor.

AWS CLI

Para excluir um processador de stream

O comando delete-stream-processor a seguir exclui o processador de stream especificado.

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

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar describe-collection.

Para obter mais informações, consulte Descrever uma coleção.

AWS CLI

Como descrever uma coleção

O exemplo de describe-collection a seguir exibe os detalhes da coleção especificada.

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

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Descrever uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DescribeCollectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar describe-collection.

Para obter mais informações, consulte Descrever uma coleção.

AWS CLI

Como descrever uma coleção

O exemplo de describe-collection a seguir exibe os detalhes da coleção especificada.

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

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Descrever uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DescribeCollectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar describe-stream-processor.

AWS CLI

Para obter informações sobre um processador de stream

O comando describe-stream-processor a seguir exibe detalhes sobre o processador de transmissão especificado.

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

Saída:

{ "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 }

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar describe-stream-processor.

AWS CLI

Para obter informações sobre um processador de stream

O comando describe-stream-processor a seguir exibe detalhes sobre o processador de transmissão especificado.

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

Saída:

{ "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 }

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar detect-faces.

Para obter mais informações, consulte Detectar faces em uma imagem.

AWS CLI

Como detectar faces em uma imagem

O comando detect-faces a seguir detecta faces na imagem especificada armazenada em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "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 } } ] }

Para obter mais informações, consulte Detectar faces em uma imagem no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DetectFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar detect-faces.

Para obter mais informações, consulte Detectar faces em uma imagem.

AWS CLI

Como detectar faces em uma imagem

O comando detect-faces a seguir detecta faces na imagem especificada armazenada em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "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 } } ] }

Para obter mais informações, consulte Detectar faces em uma imagem no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DetectFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar detect-labels.

Para obter mais informações, consulte Detectar rótulos em uma imagem.

AWS CLI

Como detectar rótulos em uma imagem

O exemplo de detect-labels a seguir detecta cenas e objetos em uma imagem armazenada em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "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, "Height": 0.04955997318029404 }, "Confidence": 85.14686584472656 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.020207518711686134, "Top": 0.6348286867141724, "Left": 0.7295016646385193, "Height": 0.07059963047504425 }, "Confidence": 83.34547424316406 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.020280985161662102, "Top": 0.6171894669532776, "Left": 0.08744934946298599, "Height": 0.05297485366463661 }, "Confidence": 79.9981460571289 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.018318990245461464, "Top": 0.623889148235321, "Left": 0.6836880445480347, "Height": 0.06730121374130249 }, "Confidence": 78.87144470214844 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.021310249343514442, "Top": 0.6167286038398743, "Left": 0.004064912907779217, "Height": 0.08317798376083374 }, "Confidence": 75.89361572265625 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.03604431077837944, "Top": 0.7030032277107239, "Left": 0.9254803657531738, "Height": 0.04569442570209503 }, "Confidence": 64.402587890625 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.009834849275648594, "Top": 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" }

Para obter mais informações, consulte Detectar rótulos em uma imagem no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DetectLabelsem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar detect-labels.

Para obter mais informações, consulte Detectar rótulos em uma imagem.

AWS CLI

Como detectar rótulos em uma imagem

O exemplo de detect-labels a seguir detecta cenas e objetos em uma imagem armazenada em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "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, "Height": 0.04955997318029404 }, "Confidence": 85.14686584472656 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.020207518711686134, "Top": 0.6348286867141724, "Left": 0.7295016646385193, "Height": 0.07059963047504425 }, "Confidence": 83.34547424316406 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.020280985161662102, "Top": 0.6171894669532776, "Left": 0.08744934946298599, "Height": 0.05297485366463661 }, "Confidence": 79.9981460571289 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.018318990245461464, "Top": 0.623889148235321, "Left": 0.6836880445480347, "Height": 0.06730121374130249 }, "Confidence": 78.87144470214844 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.021310249343514442, "Top": 0.6167286038398743, "Left": 0.004064912907779217, "Height": 0.08317798376083374 }, "Confidence": 75.89361572265625 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.03604431077837944, "Top": 0.7030032277107239, "Left": 0.9254803657531738, "Height": 0.04569442570209503 }, "Confidence": 64.402587890625 }, { "BoundingBox": { "Width": 0.009834849275648594, "Top": 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" }

Para obter mais informações, consulte Detectar rótulos em uma imagem no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte DetectLabelsem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar detect-moderation-labels.

Para obter mais informações, consulte Detectar imagens impróprias.

AWS CLI

Como detectar conteúdo não seguro em uma imagem

O comando detect-moderation-labels a seguir detecta conteúdo não seguro na imagem especificada armazenada em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Detectando imagens inapropriadas no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar detect-moderation-labels.

Para obter mais informações, consulte Detectar imagens impróprias.

AWS CLI

Como detectar conteúdo não seguro em uma imagem

O comando detect-moderation-labels a seguir detecta conteúdo não seguro na imagem especificada armazenada em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Detectando imagens inapropriadas no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar detect-text.

Para obter mais informações, consulte Detectar texto em uma imagem.

AWS CLI

Como detectar texto em uma imagem

O comando detect-text a seguir detecta texto na imagem especificada.

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

Saída:

{ "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 } ] }
  • Para obter detalhes da API, consulte DetectTextem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar detect-text.

Para obter mais informações, consulte Detectar texto em uma imagem.

AWS CLI

Como detectar texto em uma imagem

O comando detect-text a seguir detecta texto na imagem especificada.

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

Saída:

{ "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 } ] }
  • Para obter detalhes da API, consulte DetectTextem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar disassociate-faces.

AWS CLI
aws rekognition disassociate-faces --face-ids list-of-face-ids --user-id user-id --collection-id collection-name --region region-name
  • Para obter detalhes da API, consulte DisassociateFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar disassociate-faces.

AWS CLI
aws rekognition disassociate-faces --face-ids list-of-face-ids --user-id user-id --collection-id collection-name --region region-name
  • Para obter detalhes da API, consulte DisassociateFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-celebrity-info.

AWS CLI

Como obter informações sobre uma celebridade

O comando get-celebrity-info a seguir exibe informações sobre a celebridade especificada. O parâmetro id é proveniente de uma chamada anterior a recognize-celebrities.

aws rekognition get-celebrity-info --id nnnnnnn

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Obter informações sobre uma celebridade no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetCelebrityInfoem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-celebrity-info.

AWS CLI

Como obter informações sobre uma celebridade

O comando get-celebrity-info a seguir exibe informações sobre a celebridade especificada. O parâmetro id é proveniente de uma chamada anterior a recognize-celebrities.

aws rekognition get-celebrity-info --id nnnnnnn

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Obter informações sobre uma celebridade no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetCelebrityInfoem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-celebrity-recognition.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de reconhecimento de celebridades

O comando get-celebrity-recognition a seguir exibe os resultados de uma operação de reconhecimento de celebridades que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-celebrity-recognition.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Reconhecer celebridades em um vídeo armazenado no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-celebrity-recognition.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de reconhecimento de celebridades

O comando get-celebrity-recognition a seguir exibe os resultados de uma operação de reconhecimento de celebridades que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-celebrity-recognition.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Reconhecer celebridades em um vídeo armazenado no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-content-moderation.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de conteúdo não segura

O comando get-content-moderation a seguir exibe os resultados de uma operação de conteúdo não seguro que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-content-moderation.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Detectar vídeos armazenados não seguros no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-content-moderation.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de conteúdo não segura

O comando get-content-moderation a seguir exibe os resultados de uma operação de conteúdo não seguro que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-content-moderation.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Detectar vídeos armazenados não seguros no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-face-detection.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de detecção facial

O comando get-face-detection a seguir exibe os resultados de uma operação de detecção facial que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-face-detection.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Detectar rostos em um vídeo armazenado no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetFaceDetectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-face-detection.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de detecção facial

O comando get-face-detection a seguir exibe os resultados de uma operação de detecção facial que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-face-detection.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Detectar rostos em um vídeo armazenado no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetFaceDetectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-face-search.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de busca facial

O comando get-face-search a seguir exibe os resultados de uma operação de busca facial que você iniciou anteriormente por meio de uma chamadastart-face-search.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Procurar rostos em vídeos armazenados no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetFaceSearchem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-face-search.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de busca facial

O comando get-face-search a seguir exibe os resultados de uma operação de busca facial que você iniciou anteriormente por meio de uma chamadastart-face-search.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Procurar rostos em vídeos armazenados no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetFaceSearchem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-label-detection.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de detecção de objetos e cenas

O comando get-label-detection a seguir exibe os resultados de uma operação de detecção de objetos e cenas que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-label-detection.

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

Saída:

{ "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" }

Para obter mais informações, consulte Detectar rótulos em um vídeo no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetLabelDetectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-label-detection.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de detecção de objetos e cenas

O comando get-label-detection a seguir exibe os resultados de uma operação de detecção de objetos e cenas que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-label-detection.

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

Saída:

{ "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" }

Para obter mais informações, consulte Detectar rótulos em um vídeo no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetLabelDetectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-person-tracking.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de seleção de caminhos de pessoas

O comando get-person-tracking a seguir exibe os resultados de uma operação de definição de caminhos de pessoas que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-person-tracking.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Caminhos de pessoas no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetPersonTrackingem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar get-person-tracking.

AWS CLI

Para obter os resultados de uma operação de seleção de caminhos de pessoas

O comando get-person-tracking a seguir exibe os resultados de uma operação de definição de caminhos de pessoas que você iniciou anteriormente por meio de uma chamada start-person-tracking.

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

Saída:

{ "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 } }

Para obter mais informações, consulte Caminhos de pessoas no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte GetPersonTrackingem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar index-faces.

Para obter mais informações, consulte Adicionar faces a uma coleção.

AWS CLI

Como adicionar faces a uma coleção

O comando index-faces a seguir adiciona as faces encontradas em uma imagem à coleção especificada.

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"

Saída:

{ "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" }

Para obter mais informações, consulte Adicionar faces a uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte IndexFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar index-faces.

Para obter mais informações, consulte Adicionar faces a uma coleção.

AWS CLI

Como adicionar faces a uma coleção

O comando index-faces a seguir adiciona as faces encontradas em uma imagem à coleção especificada.

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"

Saída:

{ "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" }

Para obter mais informações, consulte Adicionar faces a uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte IndexFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar list-collections.

Para obter mais informações, consulte Listar coleções.

AWS CLI

Para listar as coleções disponíveis

O list-collections comando a seguir lista as coleções disponíveis na AWS conta.

aws rekognition list-collections

Saída:

{ "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" ] }

Para obter mais informações, consulte Listar coleções no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte ListCollectionsem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar list-collections.

Para obter mais informações, consulte Listar coleções.

AWS CLI

Para listar as coleções disponíveis

O list-collections comando a seguir lista as coleções disponíveis na AWS conta.

aws rekognition list-collections

Saída:

{ "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" ] }

Para obter mais informações, consulte Listar coleções no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte ListCollectionsem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar list-faces.

Para obter mais informações, consulte Listar faces em uma coleção.

AWS CLI

Para listar faces de uma coleção

O comando list-faces a seguir lista as faces na coleção especificada.

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

Saída:

{ "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" } ] }

Para obter mais informações, consulte Listar faces em uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte ListFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar list-faces.

Para obter mais informações, consulte Listar faces em uma coleção.

AWS CLI

Para listar faces de uma coleção

O comando list-faces a seguir lista as faces na coleção especificada.

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

Saída:

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Para obter mais informações, consulte Listar faces em uma coleção no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte ListFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar list-stream-processors.

AWS CLI

Para obter uma lista de processadores de stream em sua conta

O comando list-stream-processors a seguir lista os processadores de stream em sua conta e o estado de cada um.

aws rekognition list-stream-processors

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar list-stream-processors.

AWS CLI

Para obter uma lista de processadores de stream em sua conta

O comando list-stream-processors a seguir lista os processadores de stream em sua conta e o estado de cada um.

aws rekognition list-stream-processors

Saída:

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

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar recognize-celebrities.

Para obter mais informações, consulte Reconhecer celebridades em uma imagem.

AWS CLI

Como reconhecer celebridades em uma imagem

O seguinte comando recognize-celebrities reconhece celebridades na imagem especificada armazenada em um bucket do Amazon S3:

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

Saída:

{ "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" } ] }

Para obter mais informações, consulte Reconhecer celebridades em uma imagem no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar recognize-celebrities.

Para obter mais informações, consulte Reconhecer celebridades em uma imagem.

AWS CLI

Como reconhecer celebridades em uma imagem

O seguinte comando recognize-celebrities reconhece celebridades na imagem especificada armazenada em um bucket do Amazon S3:

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

Saída:

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Para obter mais informações, consulte Reconhecer celebridades em uma imagem no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar search-faces-by-image.

Para obter mais informações, consulte Pesquisar uma face (imagem).

AWS CLI

Como pesquisar faces em uma coleção que corresponda à maior face em uma imagem.

O seguinte comando search-faces-by-image pesquisa faces em uma coleção que corresponda à maior face na imagem especificada:

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" }

Para obter mais informações, consulte Procurando um rosto com uma imagem no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte SearchFacesByImageem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar search-faces-by-image.

Para obter mais informações, consulte Pesquisar uma face (imagem).

AWS CLI

Como pesquisar faces em uma coleção que corresponda à maior face em uma imagem.

O seguinte comando search-faces-by-image pesquisa faces em uma coleção que corresponda à maior face na imagem especificada:

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" }

Para obter mais informações, consulte Procurando um rosto com uma imagem no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte SearchFacesByImageem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar search-faces.

Para obter mais informações, consulte Pesquisar uma face (face ID).

AWS CLI

Como pesquisar faces em uma coleção que corresponda a um ID facial.

O comando search-faces a seguir pesquisa faces em uma coleção que correspondem ao ID facial especificado.

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

Saída:

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Para obter mais informações, consulte Procurando uma face com um ID facial no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte SearchFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar search-faces.

Para obter mais informações, consulte Pesquisar uma face (face ID).

AWS CLI

Como pesquisar faces em uma coleção que corresponda a um ID facial.

O comando search-faces a seguir pesquisa faces em uma coleção que correspondem ao ID facial especificado.

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

Saída:

{ "SearchedFaceId": "8d3cfc70-4ba8-4b36-9644-90fba29c2dac", "FaceModelVersion": "3.0", "FaceMatches": [ { "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": 99.30997467041016 }, { "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": 99.24862670898438 }, { "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": 99.24862670898438 }, { "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": 96.73158264160156 }, { "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": 96.48291015625 }, { "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": 96.43287658691406 }, { "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": 95.25305938720703 }, { "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": 95.22837829589844 } ] }

Para obter mais informações, consulte Procurando uma face com um ID facial no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte SearchFacesem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-celebrity-recognition.

AWS CLI

Para iniciar o reconhecimento de celebridades em um vídeo armazenado.

O comando start-celebrity-recognition a seguir inicia um trabalho para procurar celebridades no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Reconhecer celebridades em um vídeo armazenado no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-celebrity-recognition.

AWS CLI

Para iniciar o reconhecimento de celebridades em um vídeo armazenado.

O comando start-celebrity-recognition a seguir inicia um trabalho para procurar celebridades no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Reconhecer celebridades em um vídeo armazenado no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-content-moderation.

AWS CLI

Para iniciar o reconhecimento de conteúdo não seguro em um vídeo armazenado

O comando start-content-moderation a seguir inicia um trabalho para detectar conteúdo não seguro no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Detectar vídeos armazenados não seguros no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-content-moderation.

AWS CLI

Para iniciar o reconhecimento de conteúdo não seguro em um vídeo armazenado

O comando start-content-moderation a seguir inicia um trabalho para detectar conteúdo não seguro no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Detectar vídeos armazenados não seguros no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-face-detection.

AWS CLI

Detectar rostos em um vídeo

O comando start-face-detection a seguir inicia um trabalho para detectar rostos no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Detectar rostos em um vídeo armazenado no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte StartFaceDetectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-face-detection.

AWS CLI

Detectar rostos em um vídeo

O comando start-face-detection a seguir inicia um trabalho para detectar rostos no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Detectar rostos em um vídeo armazenado no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte StartFaceDetectionem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-face-search.

AWS CLI

Para procurar rostos em uma coleção que correspondem aos rostos detectados em um vídeo.

O comando start-face-search a seguir inicia um trabalho para pesquisar rostos em uma coleção que correspondam aos rostos detectadas no arquivo de vídeo especificado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Procurar rostos em vídeos armazenados no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte StartFaceSearchem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-face-search.

AWS CLI

Para procurar rostos em uma coleção que correspondem aos rostos detectados em um vídeo.

O comando start-face-search a seguir inicia um trabalho para pesquisar rostos em uma coleção que correspondam aos rostos detectadas no arquivo de vídeo especificado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Procurar rostos em vídeos armazenados no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

  • Para obter detalhes da API, consulte StartFaceSearchem Referência de AWS CLI Comandos.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-label-detection.

AWS CLI

Para detectar objetos e cenas em um vídeo

O comando start-label-detection a seguir inicia um trabalho para detectar objetos e cenas no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Detectar rótulos em um vídeo no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-label-detection.

AWS CLI

Para detectar objetos e cenas em um vídeo

O comando start-label-detection a seguir inicia um trabalho para detectar objetos e cenas no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Detectar rótulos em um vídeo no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-person-tracking.

AWS CLI

Para iniciar a trajetória das pessoas em um vídeo armazenado

O comando start-person-tracking a seguir inicia um trabalho para rastrear os caminhos que as pessoas seguem no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Caminhos de pessoas no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-person-tracking.

AWS CLI

Para iniciar a trajetória das pessoas em um vídeo armazenado

O comando start-person-tracking a seguir inicia um trabalho para rastrear os caminhos que as pessoas seguem no arquivo de vídeo especificado armazenado em um bucket do Amazon S3.

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

Saída:

{ "JobId": "1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef" }

Para obter mais informações, consulte Caminhos de pessoas no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-stream-processor.

AWS CLI

Para iniciar o processador de stream

O comando start-stream-processor a seguir inicia o processador de stream de vídeo especificado.

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

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar start-stream-processor.

AWS CLI

Para iniciar o processador de stream

O comando start-stream-processor a seguir inicia o processador de stream de vídeo especificado.

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

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar stop-stream-processor.

AWS CLI

Para interromper um processador de stream em execução

O comando stop-stream-processor a seguir interrompe o processador de stream em execução especificado.

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

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

O código de exemplo a seguir mostra como usar stop-stream-processor.

AWS CLI

Para interromper um processador de stream em execução

O comando stop-stream-processor a seguir interrompe o processador de stream em execução especificado.

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

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com streaming de vídeos no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

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