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Die Bild- und Videooperationen von Rekognition verstehen
Amazon Rekognition bietet zwei primäre API-Sets für die Bild- und Videoanalyse:
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Amazon Rekognition Image: Diese API wurde für die Analyse von Bildern entwickelt.
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Amazon Rekognition Video: Diese API konzentriert sich auf die Analyse sowohl gespeicherter als auch gestreamter Videos.
Beide APIs können verschiedene Entitäten wie Gesichter und Objekte erkennen. Ein umfassendes Verständnis der unterstützten Vergleichs- und Erkennungstypen finden Sie im Abschnitt überGrundlegendes zu den Analysetypen von Rekognition.
Funktionsweise von Amazon Rekognition Image
Amazon Rekognition Image-Operationen sind synchron. Die Eingabe und die Antwort erfolgen im JSON-Format. Die Amazon-Rekognition-Image-Operationen analysieren ein Eingabebild, das im JPG- oder PNG-Bildformat vorliegt. Das an eine Amazon-Rekognition-Image-Operation übergebene Bild kann in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert werden. Wenn Sie die AWS-CLI nicht verwenden, können Sie auch Base64-kodierte Bildbytes direkt an einen Amazon Rekognition Rekognition-Vorgang übergeben. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Bildern.
Amazon-Rekognition-Video-Operationen
Die Amazon Rekognition Video API erleichtert die Analyse von Videos, die entweder in einem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert oder über Amazon Kinesis Video Streams gestreamt wurden.
Beachten Sie bei gespeicherten Videooperationen Folgendes:
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Die Operationen sind asynchron.
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Die Analyse muss mit einem Startvorgang eingeleitet werden (z. B. StartFaceDetectionfür die Gesichtserkennung in gespeicherten Videos).
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Der Abschlussstatus der Analyse wird in einem Amazon SNS SNS-Thema veröffentlicht.
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Um die Ergebnisse einer Analyse abzurufen, verwenden Sie den entsprechenden Vorgang „Abrufen“ (z. B. GetFaceDetection).
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Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit gespeicherten Videoanalysen.
Für die Analyse von Streaming-Videos:
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Zu den Funktionen gehören die Gesichtssuche in Rekognition-Videosammlungen und die Erkennung von Bezeichnungen (Objekt oder Konzept).
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Analyseergebnisse für Labels werden als Amazon SNS- und Amazon S3 S3-Benachrichtigungen gesendet.
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Die Ergebnisse der Gesichtssuche werden in einen Kinesis-Datenstream ausgegeben.
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Die Verwaltung der Streaming-Videoanalyse erfolgt über einen Amazon Rekognition Video Video-Stream-Prozessor (z. B. erstellen Sie einen Prozessor mit CreateStreamProcessor).
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Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Streaming-Videoereignissen.
Bei jeder Videoanalyse werden Metadaten über das zu analysierende Video sowie eine Auftrags-ID und ein Auftrags-Tag zurückgegeben. Funktionen wie Labelerkennung und Inhaltsmoderation für Videos ermöglichen das Sortieren nach Zeitstempel oder Labelnamen und das Aggregieren von Ergebnissen nach Zeitstempel oder Segment.
Nicht-speicherbasierte und speicherbasierte Operationen
Die Amazon-Rekognition-Operationen sind in die folgenden Kategorien unterteilt.
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Nicht-Speicher-API-Operationen – Bei diesen Operationen behält Amazon Rekognition keinerlei Informationen. Sie stellen Eingabebilder und -videos bereit, die Operation führt die Analyse durch und liefert die Ergebnisse. Dabei werden aber keine Informationen von Amazon Rekognition gespeichert. Weitere Informationen finden Sie unter Nicht speicherbasierte Operationen.
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Speicherbasierte API-Operationen – Der Amazon-Rekognition-Server kann entdeckte Gesichtsinformationen in Containern speichern, die Sammlungen genannt werden. Amazon Rekognition bietet zusätzliche API-Operationen, mit denen Sie die vorhandenen Gesichtsinformationen nach Gesichtsübereinstimmungen durchsuchen können. Weitere Informationen finden Sie unter Speicherbasierte API-Operationen.
Verwendung des AWS-SDK oder HTTP zum Aufrufen von Amazon-Rekognition-API-Vorgängen
Sie können Amazon-Rekognition-API-Operationen entweder mit dem AWS-SDK oder mit HTTP aufrufen. Wenn Sie keinen guten Grund haben, es nicht zu tun, sollten Sie immer das AWS-SDK nutzen. Für die Java-Beispiele in diesem Abschnitt wird das AWS-SDK verwendet. Eine Java-Projektdatei wird nicht bereitgestellt. Sie können jedoch das AWS Toolkit for Eclipse nutzen, um AWS-Anwendungen mit Java zu entwickeln.
Die .NET-Beispiele in diesem Abschnitt verwenden das AWS SDK für .NET. Sie können AWS Toolkit for Visual Studio verwenden, um AWS-Anwendungen mit .NET zu entwickeln. Es enthält hilfreiche Vorlagen und den AWS Explorer zur Bereitstellung von Anwendungen und Verwaltung von Services.
In der API-Referenz in diesem Leitfaden wird der Aufruf von Amazon-Rekognition-Vorgängen über HTTP beschrieben. Informationen zur Java-Referenz finden Sie unter AWS SDK für Java.
Die Amazon-Rekognition-Service-Endpunkte, die Sie verwenden können, sind unter AWS-Regionen und -Endpunkte dokumentiert.
Verwenden Sie POST-HTTP-Operationen für den Aufruf von Amazon Rekognition mit HTTP.
