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# Anzeigen von Begrenzungsrahmen
Amazon-Rekognition-Image-Operationen können Koordinaten der Begrenzungsrahmen für Elemente zurückgeben, die in Bildern erkannt werden. Beispiel: Die [DetectFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectFaces.html)-Operation gibt für jedes Gesicht, das in einem Bild erkannt wird, einen Begrenzungsrahmen ([BoundingBox](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_BoundingBox.html)) zurück. Sie können die Koordinaten des Begrenzungsrahmens verwenden, um einen Rahmen um die erkannten Elemente anzuzeigen. Beispiel: In der folgenden Abbildung wird ein Begrenzungsrahmen angezeigt, der ein Gesicht umgibt.
Eine `BoundingBox` besitzt die folgenden Eigenschaften:
+ Höhe: Höhe des Begrenzungsrahmens als Verhältnis der gesamten Bildhöhe.
+ Links: Linke Koordinate des Begrenzungsrahmens als Verhältnis zur Gesamtbildbreite.
+ Oben: Obere Koordinate des Begrenzungsrahmens als Verhältnis zur Gesamtbildbreite.
+ Breite: Breite des Begrenzungsrahmens als Verhältnis der gesamten Bildbreite.
Jede BoundingBox Eigenschaft hat einen Wert zwischen 0 und 1. Jeder Eigenschaftswert ist ein Verhältnis der gesamten Breite (`Left` und `Width`) oder der gesamten Höhe (`Height` und `Top`) des Bildes. Beispiel: Bei einem Eingabebild mit 700 x 200 Pixeln und einer linken oberen Koordinate des Begrenzungsrahmens von 350 x 50 Pixeln gibt die API einen `Left`-Wert von 0,5 (350/700) und einen `Top`-Wert von 0,25 (50/200) zurück.
Das folgende Diagramm zeigt den Bereich eines Bildes, der von jeder Begrenzungsrahmen-Eigenschaft abgedeckt wird.
Um den Begrenzungsrahmen mit der richtigen Position und Größe anzuzeigen, müssen Sie die BoundingBox Werte mit der Bildbreite oder -höhe (abhängig vom gewünschten Wert) multiplizieren, um die Pixelwerte zu erhalten. Sie verwenden die Pixelwerte, um den Begrenzungsrahmen anzuzeigen. Beispiel: Die Pixelmaße des vorherigen Bildes waren Breite 608 x Höhe 588. Die Werte des Begrenzungsrahmens für das Gesicht sind:
```
BoundingBox.Left: 0.3922065
BoundingBox.Top: 0.15567766
BoundingBox.Width: 0.284666
BoundingBox.Height: 0.2930403
```
Der Speicherort des Gesichts-Begrenzungsrahmens in Pixeln wird wie folgt berechnet:
`Left coordinate = BoundingBox.Left (0.3922065) * image width (608) = 238`
`Top coordinate = BoundingBox.Top (0.15567766) * image height (588) = 91`
`Face width = BoundingBox.Width (0.284666) * image width (608) = 173`
`Face height = BoundingBox.Height (0.2930403) * image height (588) = 172`
Sie können mit diesen Werten einen Begrenzungsrahmen um das Gesicht herum anzeigen.
**Anmerkung**
Ein Bild kann auf verschiedene Weise ausgerichtet werden. Ihre Anwendung muss das Bild möglicherweise rotieren, um es in der richtigen Ausrichtung anzuzeigen. Die Koordinaten des Begrenzungsrahmens sind von der Ausrichtung des Bildes betroffen. Sie müssen die Koordinaten möglicherweise übersetzen, bevor Sie einen Begrenzungsrahmen an der richtigen Stelle anzeigen können. Weitere Informationen finden Sie unter [Erhalten der Bildausrichtung und der Koordinaten von Begrenzungsrahmen](images-orientation.md).
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie einen Begrenzungsrahmen um Gesichter herum anzeigen, die durch Aufrufen von [DetectFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectFaces.html) erkannt werden. Die Beispiele gehen davon aus, dass die Bilder auf 0 Grad ausgerichtet sind. Die Beispiele zeigen auch, wie das Bild aus einem Amazon-S3-Bucket heruntergeladen wird.
**So zeigen Sie einen Begrenzungsrahmen an**
1. Wenn Sie dies noch nicht getan haben:
1. Erstellen oder aktualisieren Sie einen Benutzer mit `AmazonRekognitionFullAccess`- und `AmazonS3ReadOnlyAccess`-Berechtigungen. Weitere Informationen finden Sie unter [Schritt 1: Einrichten eines AWS-Kontos und Erstellen eines Benutzers](setting-up.md#setting-up-iam).
1. Installieren und konfigurieren Sie das AWS CLI und das AWS SDKs. Weitere Informationen finden Sie unter [Schritt 2: Richten Sie das ein AWS CLI und AWS SDKs](setup-awscli-sdk.md).
1. Verwenden Sie die folgenden Beispiele zum Aufrufen der `DetectFaces`-Operation.
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#### [ Java ]
Ändern Sie den Wert von `bucket` in den Amazon-S3-Bucket mit der Bilddatei. Ändern Sie den Wert von `photo` in den Dateinamen einer Bilddatei (JPG- oder PNG-Format).
```
//Loads images, detects faces and draws bounding boxes.Determines exif orientation, if necessary.
package com.amazonaws.samples;
//Import the basic graphics classes.
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.*;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.BoundingBox;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectFacesRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectFacesResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.FaceDetail;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3;
import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3ClientBuilder;
import com.amazonaws.services.s3.model.S3ObjectInputStream;
// Calls DetectFaces and displays a bounding box around each detected image.
public class DisplayFaces extends JPanel {
private static final long serialVersionUID = 1L;
BufferedImage image;
static int scale;
DetectFacesResult result;
public DisplayFaces(DetectFacesResult facesResult, BufferedImage bufImage) throws Exception {
super();
scale = 1; // increase to shrink image size.
result = facesResult;
image = bufImage;
}
// Draws the bounding box around the detected faces.
public void paintComponent(Graphics g) {
float left = 0;
float top = 0;
int height = image.getHeight(this);
int width = image.getWidth(this);
Graphics2D g2d = (Graphics2D) g; // Create a Java2D version of g.
// Draw the image.
g2d.drawImage(image, 0, 0, width / scale, height / scale, this);
g2d.setColor(new Color(0, 212, 0));
// Iterate through faces and display bounding boxes.
List faceDetails = result.getFaceDetails();
for (FaceDetail face : faceDetails) {
BoundingBox box = face.getBoundingBox();
left = width * box.getLeft();
top = height * box.getTop();
g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
Math.round((width * box.getWidth()) / scale), Math.round((height * box.getHeight())) / scale);
}
}
public static void main(String arg[]) throws Exception {
String photo = "photo.png";
String bucket = "bucket";
int height = 0;
int width = 0;
// Get the image from an S3 Bucket
AmazonS3 s3client = AmazonS3ClientBuilder.defaultClient();
com.amazonaws.services.s3.model.S3Object s3object = s3client.getObject(bucket, photo);
S3ObjectInputStream inputStream = s3object.getObjectContent();
BufferedImage image = ImageIO.read(inputStream);
DetectFacesRequest request = new DetectFacesRequest()
.withImage(new Image().withS3Object(new S3Object().withName(photo).withBucket(bucket)));
width = image.getWidth();
height = image.getHeight();
// Call DetectFaces
AmazonRekognition amazonRekognition = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
DetectFacesResult result = amazonRekognition.detectFaces(request);
//Show the bounding box info for each face.
List faceDetails = result.getFaceDetails();
for (FaceDetail face : faceDetails) {
BoundingBox box = face.getBoundingBox();
float left = width * box.getLeft();
float top = height * box.getTop();
System.out.println("Face:");
System.out.println("Left: " + String.valueOf((int) left));
System.out.println("Top: " + String.valueOf((int) top));
System.out.println("Face Width: " + String.valueOf((int) (width * box.getWidth())));
System.out.println("Face Height: " + String.valueOf((int) (height * box.getHeight())));
System.out.println();
}
// Create frame and panel.
JFrame frame = new JFrame("RotateImage");
frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
DisplayFaces panel = new DisplayFaces(result, image);
panel.setPreferredSize(new Dimension(image.getWidth() / scale, image.getHeight() / scale));
frame.setContentPane(panel);
frame.pack();
frame.setVisible(true);
}
}
```
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#### [ Python ]
Ändern Sie den Wert von `bucket` in den Amazon-S3-Bucket mit der Bilddatei. Ändern Sie den Wert von `photo` in den Dateinamen einer Bilddatei (JPG- oder PNG-Format). Ersetzen Sie den Wert von `profile_name` in der Zeile, die die Rekognition-Sitzung erstellt, durch den Namen Ihres Entwicklerprofils.
```
import boto3
import io
from PIL import Image, ImageDraw
def show_faces(photo, bucket):
session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
client = session.client('rekognition')
# Load image from S3 bucket
s3_connection = boto3.resource('s3')
s3_object = s3_connection.Object(bucket, photo)
s3_response = s3_object.get()
stream = io.BytesIO(s3_response['Body'].read())
image = Image.open(stream)
# Call DetectFaces
response = client.detect_faces(Image={'S3Object': {'Bucket': bucket, 'Name': photo}},
Attributes=['ALL'])
imgWidth, imgHeight = image.size
draw = ImageDraw.Draw(image)
# calculate and display bounding boxes for each detected face
print('Detected faces for ' + photo)
for faceDetail in response['FaceDetails']:
print('The detected face is between ' + str(faceDetail['AgeRange']['Low'])
+ ' and ' + str(faceDetail['AgeRange']['High']) + ' years old')
box = faceDetail['BoundingBox']
left = imgWidth * box['Left']
top = imgHeight * box['Top']
width = imgWidth * box['Width']
height = imgHeight * box['Height']
print('Left: ' + '{0:.0f}'.format(left))
print('Top: ' + '{0:.0f}'.format(top))
print('Face Width: ' + "{0:.0f}".format(width))
print('Face Height: ' + "{0:.0f}".format(height))
points = (
(left, top),
(left + width, top),
(left + width, top + height),
(left, top + height),
(left, top)
)
draw.line(points, fill='#00d400', width=2)
# Alternatively can draw rectangle. However you can't set line width.
# draw.rectangle([left,top, left + width, top + height], outline='#00d400')
image.show()
return len(response['FaceDetails'])
def main():
bucket = "bucket-name"
photo = "photo-name"
faces_count = show_faces(photo, bucket)
print("faces detected: " + str(faces_count))
if __name__ == "__main__":
main()
```
------
#### [ Java V2 ]
Dieser Code stammt aus dem AWS Documentation SDK Examples GitHub Repository. Das vollständige Beispiel finden Sie [hier](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/master/javav2/example_code/rekognition/src/main/java/com/example/rekognition/DisplayFacesFrame.java).
Beachten Sie, dass `s3` sich auf den AWS-SDK-Amazon-S3-Client bezieht und `rekClient` sich auf den AWS-SDK-Amazon-Rekognition-Client bezieht.
```
//snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels.import]
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.*;
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.core.ResponseBytes;
import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Attribute;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.BoundingBox;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectFacesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectFacesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.FaceDetail;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.s3.S3Client;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.s3.model.GetObjectRequest;
import software.amazon.awssdk.services.s3.model.GetObjectResponse;
import software.amazon.awssdk.services.s3.model.S3Exception;
//snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.import]
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DisplayFaces extends JPanel {
static DetectFacesResponse result;
static BufferedImage image;
static int scale;
public static void main(String[] args) throws Exception {
final String usage = "\n" +
"Usage: " +
" \n\n" +
"Where:\n" +
" sourceImage - The name of the image in an Amazon S3 bucket (for example, people.png). \n\n" +
" bucketName - The name of the Amazon S3 bucket (for example, amzn-s3-demo-bucket). \n\n";
if (args.length != 2) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String sourceImage = args[0];
String bucketName = args[1];
Region region = Region.US_EAST_1;
S3Client s3 = S3Client.builder()
.region(region)
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
.build();
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.region(region)
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
.build();
displayAllFaces(s3, rekClient, sourceImage, bucketName);
s3.close();
rekClient.close();
}
// snippet-start:[rekognition.java2.display_faces.main]
public static void displayAllFaces(S3Client s3,
RekognitionClient rekClient,
String sourceImage,
String bucketName) {
int height;
int width;
byte[] data = getObjectBytes (s3, bucketName, sourceImage);
InputStream is = new ByteArrayInputStream(data);
try {
SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(is);
image = ImageIO.read(sourceBytes.asInputStream());
width = image.getWidth();
height = image.getHeight();
// Create an Image object for the source image
software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image souImage = Image.builder()
.bytes(sourceBytes)
.build();
DetectFacesRequest facesRequest = DetectFacesRequest.builder()
.attributes(Attribute.ALL)
.image(souImage)
.build();
result = rekClient.detectFaces(facesRequest);
// Show the bounding box info for each face.
List faceDetails = result.faceDetails();
for (FaceDetail face : faceDetails) {
BoundingBox box = face.boundingBox();
float left = width * box.left();
float top = height * box.top();
System.out.println("Face:");
System.out.println("Left: " + (int) left);
System.out.println("Top: " + (int) top);
System.out.println("Face Width: " + (int) (width * box.width()));
System.out.println("Face Height: " + (int) (height * box.height()));
System.out.println();
}
// Create the frame and panel.
JFrame frame = new JFrame("RotateImage");
frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
DisplayFaces panel = new DisplayFaces(image);
panel.setPreferredSize(new Dimension(image.getWidth() / scale, image.getHeight() / scale));
frame.setContentPane(panel);
frame.pack();
frame.setVisible(true);
} catch (RekognitionException | FileNotFoundException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static byte[] getObjectBytes (S3Client s3, String bucketName, String keyName) {
try {
GetObjectRequest objectRequest = GetObjectRequest
.builder()
.key(keyName)
.bucket(bucketName)
.build();
ResponseBytes objectBytes = s3.getObjectAsBytes(objectRequest);
return objectBytes.asByteArray();
} catch (S3Exception e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
return null;
}
public DisplayFaces(BufferedImage bufImage) {
super();
scale = 1; // increase to shrink image size.
image = bufImage;
}
// Draws the bounding box around the detected faces.
public void paintComponent(Graphics g) {
float left;
float top;
int height = image.getHeight(this);
int width = image.getWidth(this);
Graphics2D g2d = (Graphics2D) g; // Create a Java2D version of g.
// Draw the image
g2d.drawImage(image, 0, 0, width / scale, height / scale, this);
g2d.setColor(new Color(0, 212, 0));
// Iterate through the faces and display bounding boxes.
List faceDetails = result.faceDetails();
for (FaceDetail face : faceDetails) {
BoundingBox box = face.boundingBox();
left = width * box.left();
top = height * box.top();
g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
Math.round((width * box.width()) / scale), Math.round((height * box.height())) / scale);
}
}
// snippet-end:[rekognition.java2.display_faces.main]
}
```
------