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Como adicionar mais imagens a um conjunto de dados
É possível adicionar mais imagens aos seus conjuntos de dados usando o console do Amazon Rekognition Custom Labels ou chamando a API UpdateDatasetEntries.
Como adicionar mais imagens (console)
Ao usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels, as imagens são carregadas do seu computador local. As imagens são adicionadas ao local do bucket do Amazon S3 (console ou externo) onde as imagens usadas para criar o conjunto de dados são armazenadas.
Para adicionar mais imagens ao seu conjunto de dados (console)
Abra o console do Amazon Rekognition em https://console.aws.amazon.com/rekognition/.
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No painel esquerdo, escolha Usar rótulos personalizados. A página inicial do Amazon Rekognition Custom Labels é exibida.
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No painel de navegação esquerdo, selecione Projetos. A visualização Projetos é exibida.
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Escolha o projeto que você deseja usar.
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No painel de navegação esquerdo, abaixo do nome do projeto, escolha Conjunto de dados.
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Escolha Ações e selecione o conjunto de dados ao qual você deseja adicionar imagens.
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Escolha as imagens que você deseja fazer upload no conjunto de dados. É possível arrastar as imagens ou escolher as imagens que deseja carregar do seu computador local. É possível fazer upload de até 30 imagens por vez.
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Escolha Fazer upload de imagens.
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Escolha Save changes (Salvar alterações).
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Rotule as imagens. Para obter mais informações, consulte Rotulagem de imagens.
Como adicionar mais imagens (SDK)
UpdateDatasetEntries atualiza ou adiciona linhas JSON a um arquivo de manifesto. Passe as linhas JSON como um objeto de dados codificado em byte64 no campo GroundTruth. Se estiver usando um AWS SDK para fazer chamadas UpdateDatasetEntries, o SDK codifica os dados para você. Cada linha JSON contém informações para uma única imagem, como rótulos atribuídos ou informações da caixa delimitadora. Por exemplo:
{"source-ref":"s3://bucket/image","BB":{"annotations":[{"left":1849,"top":1039,"width":422,"height":283,"class_id":0},{"left":1849,"top":1340,"width":443,"height":415,"class_id":1},{"left":2637,"top":1380,"width":676,"height":338,"class_id":2},{"left":2634,"top":1051,"width":673,"height":338,"class_id":3}],"image_size":[{"width":4000,"height":2667,"depth":3}]},"BB-metadata":{"job-name":"labeling-job/BB","class-map":{"0":"comparator","1":"pot_resistor","2":"ir_phototransistor","3":"ir_led"},"human-annotated":"yes","objects":[{"confidence":1},{"confidence":1},{"confidence":1},{"confidence":1}],"creation-date":"2021-06-22T10:11:18.006Z","type":"groundtruth/object-detection"}}
Para obter mais informações, consulte Criar um arquivo de manifesto.
Use o campo source-ref como uma chave para identificar as imagens que você deseja atualizar. Se o conjunto de dados não contiver um valor de campo source-ref correspondente, a linha JSON será adicionada como uma nova imagem.
Para adicionar mais imagens a um conjunto de dados (SDK)
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Se ainda não tiver feito isso, instale e configure a AWS CLI e os AWS SDKs. Para obter mais informações, consulte Etapa 4: configurar os AWS SDKs AWS CLI e.
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Use os exemplos a seguir para adicionar linhas JSON a um conjunto de dados.
- CLI
-
Substitua o valor de GroundTruth pelas linhas JSON que você deseja usar. É necessário escapar de qualquer caractere especial dentro da linha JSON.
aws rekognition update-dataset-entries\
--dataset-arn dataset_arn \
--changes '{"GroundTruth" : "{\"source-ref\":\"s3://your_bucket/your_image\",\"BB\":{\"annotations\":[{\"left\":1776,\"top\":1017,\"width\":458,\"height\":317,\"class_id\":0},{\"left\":1797,\"top\":1334,\"width\":418,\"height\":415,\"class_id\":1},{\"left\":2597,\"top\":1361,\"width\":655,\"height\":329,\"class_id\":2},{\"left\":2581,\"top\":1020,\"width\":689,\"height\":338,\"class_id\":3}],\"image_size\":[{\"width\":4000,\"height\":2667,\"depth\":3}]},\"BB-metadata\":{\"job-name\":\"labeling-job/BB\",\"class-map\":{\"0\":\"comparator\",\"1\":\"pot_resistor\",\"2\":\"ir_phototransistor\",\"3\":\"ir_led\"},\"human-annotated\":\"yes\",\"objects\":[{\"confidence\":1},{\"confidence\":1},{\"confidence\":1},{\"confidence\":1}],\"creation-date\":\"2021-06-22T10:10:48.492Z\",\"type\":\"groundtruth/object-detection\"}}" }' \
--cli-binary-format raw-in-base64-out \
--profile custom-labels-access
- Python
-
Use o seguinte código: Forneça os seguintes parâmetros de linha de comando:
# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
"""
Purpose
Shows how to add entries to an Amazon Rekognition Custom Labels dataset.
"""
import argparse
import logging
import time
import json
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
logger = logging.getLogger(__name__)
def update_dataset_entries(rek_client, dataset_arn, updates_file):
"""
Adds dataset entries to an Amazon Rekognition Custom Labels dataset.
:param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client.
:param dataset_arn: The ARN of the dataset that yuo want to update.
:param updates_file: The manifest file of JSON Lines that contains the updates.
"""
try:
status=""
status_message=""
# Update dataset entries.
logger.info("Updating dataset %s", dataset_arn)
with open(updates_file) as f:
manifest_file = f.read()
changes=json.loads('{ "GroundTruth" : ' +
json.dumps(manifest_file) +
'}')
rek_client.update_dataset_entries(
Changes=changes, DatasetArn=dataset_arn
)
finished=False
while finished is False:
dataset=rek_client.describe_dataset(DatasetArn=dataset_arn)
status=dataset['DatasetDescription']['Status']
status_message=dataset['DatasetDescription']['StatusMessage']
if status == "UPDATE_IN_PROGRESS":
logger.info("Updating dataset: %s ", dataset_arn)
time.sleep(5)
continue
if status == "UPDATE_COMPLETE":
logger.info("Dataset updated: %s : %s : %s",
status, status_message, dataset_arn)
finished=True
continue
if status == "UPDATE_FAILED":
error_message = f"Dataset update failed: {status} : {status_message} : {dataset_arn}"
logger.exception(error_message)
raise Exception (error_message)
error_message = f"Failed. Unexpected state for dataset update: {status} : {status_message} : {dataset_arn}"
logger.exception(error_message)
raise Exception(error_message)
logger.info("Added entries to dataset")
return status, status_message
except ClientError as err:
logger.exception("Couldn't update dataset: %s", err.response['Error']['Message'])
raise
def add_arguments(parser):
"""
Adds command line arguments to the parser.
:param parser: The command line parser.
"""
parser.add_argument(
"dataset_arn", help="The ARN of the dataset that you want to update."
)
parser.add_argument(
"updates_file", help="The manifest file of JSON Lines that contains the updates."
)
def main():
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s")
try:
#get command line arguments
parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS)
add_arguments(parser)
args = parser.parse_args()
print(f"Updating dataset {args.dataset_arn} with entries from {args.updates_file}.")
# Update the dataset.
session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access')
rekognition_client = session.client("rekognition")
status, status_message=update_dataset_entries(rekognition_client,
args.dataset_arn,
args.updates_file)
print(f"Finished updates dataset: {status} : {status_message}")
except ClientError as err:
logger.exception("Problem updating dataset: %s", err)
print(f"Problem updating dataset: {err}")
except Exception as err:
logger.exception("Problem updating dataset: %s", err)
print(f"Problem updating dataset: {err}")
if __name__ == "__main__":
main()
- Java V2
-
/*
Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
*/
package com.example.rekognition;
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetChanges;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetDescription;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetStatus;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeDatasetRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeDatasetResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.UpdateDatasetEntriesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.UpdateDatasetEntriesResponse;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
public class UpdateDatasetEntries {
public static final Logger logger = Logger.getLogger(UpdateDatasetEntries.class.getName());
public static String updateMyDataset(RekognitionClient rekClient, String datasetArn,
String updateFile
) throws Exception, RekognitionException {
try {
logger.log(Level.INFO, "Updating dataset {0}",
new Object[] { datasetArn});
InputStream sourceStream = new FileInputStream(updateFile);
SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream);
DatasetChanges datasetChanges = DatasetChanges.builder()
.groundTruth(sourceBytes).build();
UpdateDatasetEntriesRequest updateDatasetEntriesRequest = UpdateDatasetEntriesRequest.builder()
.changes(datasetChanges)
.datasetArn(datasetArn)
.build();
UpdateDatasetEntriesResponse response = rekClient.updateDatasetEntries(updateDatasetEntriesRequest);
boolean updated = false;
//Wait until update completes
do {
DescribeDatasetRequest describeDatasetRequest = DescribeDatasetRequest.builder()
.datasetArn(datasetArn).build();
DescribeDatasetResponse describeDatasetResponse = rekClient.describeDataset(describeDatasetRequest);
DatasetDescription datasetDescription = describeDatasetResponse.datasetDescription();
DatasetStatus status = datasetDescription.status();
logger.log(Level.INFO, " dataset ARN: {0} ", datasetArn);
switch (status) {
case UPDATE_COMPLETE:
logger.log(Level.INFO, "Dataset updated");
updated = true;
break;
case UPDATE_IN_PROGRESS:
Thread.sleep(5000);
break;
case UPDATE_FAILED:
String error = "Dataset update failed: " + datasetDescription.statusAsString() + " "
+ datasetDescription.statusMessage() + " " + datasetArn;
logger.log(Level.SEVERE, error);
throw new Exception(error);
default:
String unexpectedError = "Unexpected update state: " + datasetDescription.statusAsString() + " "
+ datasetDescription.statusMessage() + " " + datasetArn;
logger.log(Level.SEVERE, unexpectedError);
throw new Exception(unexpectedError);
}
} while (updated == false);
return datasetArn;
} catch (RekognitionException e) {
logger.log(Level.SEVERE, "Could not update dataset: {0}", e.getMessage());
throw e;
}
}
public static void main(String args[]) {
String updatesFile = null;
String datasetArn = null;
final String USAGE = "\n" + "Usage: " + "<project_arn> <dataset_arn> <updates_file>\n\n" + "Where:\n"
+ " dataset_arn - the ARN of the dataset that you want to update.\n\n"
+ " update_file - The file that includes in JSON Line updates.\n\n";
if (args.length != 2) {
System.out.println(USAGE);
System.exit(1);
}
datasetArn = args[0];
updatesFile = args[1];
try {
// Get the Rekognition client.
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access"))
.region(Region.US_WEST_2)
.build();
// Update the dataset
datasetArn = updateMyDataset(rekClient, datasetArn, updatesFile);
System.out.println(String.format("Dataset updated: %s", datasetArn));
rekClient.close();
} catch (RekognitionException rekError) {
logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage());
System.exit(1);
} catch (Exception rekError) {
logger.log(Level.SEVERE, "Error: {0}", rekError.getMessage());
System.exit(1);
}
}
}
