Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Erkennung von Objekten und Konzepten
labels = result.getLabels();
System.out.println("Detected labels for " + photo + "\n");
for (Label label : labels) {
System.out.println("Label: " + label.getName());
System.out.println("Confidence: " + label.getConfidence().toString() + "\n");
List instances = label.getInstances();
System.out.println("Instances of " + label.getName());
if (instances.isEmpty()) {
System.out.println(" " + "None");
} else {
for (Instance instance : instances) {
System.out.println(" Confidence: " + instance.getConfidence().toString());
System.out.println(" Bounding box: " + instance.getBoundingBox().toString());
}
}
System.out.println("Parent labels for " + label.getName() + ":");
List parents = label.getParents();
if (parents.isEmpty()) {
System.out.println(" None");
} else {
for (Parent parent : parents) {
System.out.println(" " + parent.getName());
}
}
System.out.println("--------------------");
System.out.println();
}
} catch (AmazonRekognitionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
```
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#### [ AWS CLI ]
Dieses Beispiel zeigt die JSON-Ausgabe von der `detect-labels`-CLI-Operation an. Ersetzen Sie die Werte von `bucket` und `photo` durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben. Ersetzen Sie den Wert von `profile-name` mit dem Namen Ihres Entwicklerprofils.
```
aws rekognition detect-labels --image '{ "S3Object": { "Bucket": "bucket-name", "Name": "file-name" } }' \
--features GENERAL_LABELS IMAGE_PROPERTIES \
--settings '{"ImageProperties": {"MaxDominantColors":1}, {"GeneralLabels":{"LabelInclusionFilters":["Cat"]}}}' \
--profile profile-name \
--region us-east-1
```
Wenn Sie auf einem Windows-Gerät auf die CLI zugreifen, verwenden Sie doppelte Anführungszeichen anstelle von einfachen Anführungszeichen und maskieren Sie die inneren doppelten Anführungszeichen durch einen Backslash (d. h. \$1), um eventuell auftretende Parserfehler zu beheben. Sehen Sie sich zum Beispiel Folgendes an:
```
aws rekognition detect-labels --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"file-name\"}}" --features GENERAL_LABELS IMAGE_PROPERTIES \
--settings "{\"GeneralLabels\":{\"LabelInclusionFilters\":[\"Car\"]}}" --profile profile-name --region us-east-1
```
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#### [ Python ]
Dieses Beispiel zeigt die Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie in der `main`-Funktion die Werte von `bucket` und `photo` durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bildes, die Sie in Schritt 2 verwendet haben. Ersetzen Sie den Wert von `profile_name` in der Zeile, die die Rekognition-Sitzung erstellt, durch den Namen Ihres Entwicklerprofils.
```
#Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
#PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
import boto3
def detect_labels(photo, bucket):
session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
client = session.client('rekognition')
response = client.detect_labels(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}},
MaxLabels=10,
# Uncomment to use image properties and filtration settings
#Features=["GENERAL_LABELS", "IMAGE_PROPERTIES"],
#Settings={"GeneralLabels": {"LabelInclusionFilters":["Cat"]},
# "ImageProperties": {"MaxDominantColors":10}}
)
print('Detected labels for ' + photo)
print()
for label in response['Labels']:
print("Label: " + label['Name'])
print("Confidence: " + str(label['Confidence']))
print("Instances:")
for instance in label['Instances']:
print(" Bounding box")
print(" Top: " + str(instance['BoundingBox']['Top']))
print(" Left: " + str(instance['BoundingBox']['Left']))
print(" Width: " + str(instance['BoundingBox']['Width']))
print(" Height: " + str(instance['BoundingBox']['Height']))
print(" Confidence: " + str(instance['Confidence']))
print()
print("Parents:")
for parent in label['Parents']:
print(" " + parent['Name'])
print("Aliases:")
for alias in label['Aliases']:
print(" " + alias['Name'])
print("Categories:")
for category in label['Categories']:
print(" " + category['Name'])
print("----------")
print()
if "ImageProperties" in str(response):
print("Background:")
print(response["ImageProperties"]["Background"])
print()
print("Foreground:")
print(response["ImageProperties"]["Foreground"])
print()
print("Quality:")
print(response["ImageProperties"]["Quality"])
print()
return len(response['Labels'])
def main():
photo = 'photo-name'
bucket = 'amzn-s3-demo-bucket'
label_count = detect_labels(photo, bucket)
print("Labels detected: " + str(label_count))
if __name__ == "__main__":
main()
```
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#### [ .NET ]
Dieses Beispiel zeigt eine Liste von Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie die Werte von `bucket` und `photo` durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben.
```
//Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
//PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
using System;
using Amazon.Rekognition;
using Amazon.Rekognition.Model;
public class DetectLabels
{
public static void Example()
{
String photo = "input.jpg";
String bucket = "amzn-s3-demo-bucket";
AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
DetectLabelsRequest detectlabelsRequest = new DetectLabelsRequest()
{
Image = new Image()
{
S3Object = new S3Object()
{
Name = photo,
Bucket = bucket
},
},
MaxLabels = 10,
MinConfidence = 75F
};
try
{
DetectLabelsResponse detectLabelsResponse = rekognitionClient.DetectLabels(detectlabelsRequest);
Console.WriteLine("Detected labels for " + photo);
foreach (Label label in detectLabelsResponse.Labels)
Console.WriteLine("{0}: {1}", label.Name, label.Confidence);
}
catch (Exception e)
{
Console.WriteLine(e.Message);
}
}
}
```
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#### [ Ruby ]
Dieses Beispiel zeigt eine Liste von Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie die Werte von `bucket` und `photo` durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben.
```
# Add to your Gemfile
# gem 'aws-sdk-rekognition'
require 'aws-sdk-rekognition'
credentials = Aws::Credentials.new(
ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'],
ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY']
)
bucket = 'bucket' # the bucket name without s3://
photo = 'photo' # the name of file
client = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials
attrs = {
image: {
s3_object: {
bucket: bucket,
name: photo
},
},
max_labels: 10
}
response = client.detect_labels attrs
puts "Detected labels for: #{photo}"
response.labels.each do |label|
puts "Label: #{label.name}"
puts "Confidence: #{label.confidence}"
puts "Instances:"
label['instances'].each do |instance|
box = instance['bounding_box']
puts " Bounding box:"
puts " Top: #{box.top}"
puts " Left: #{box.left}"
puts " Width: #{box.width}"
puts " Height: #{box.height}"
puts " Confidence: #{instance.confidence}"
end
puts "Parents:"
label.parents.each do |parent|
puts " #{parent.name}"
end
puts "------------"
puts ""
end
```
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#### [ Node.js ]
Dieses Beispiel zeigt eine Liste von Labels an, die auf dem Eingabebild erkannt wurden. Ersetzen Sie die Werte von `bucket` und `photo` durch die Namen des Amazon-S3-Buckets und des Bilds, das Sie in Schritt 2 verwendet haben. Ersetzen Sie den Wert von `profile_name` in der Zeile, die die Rekognition-Sitzung erstellt, durch den Namen Ihres Entwicklerprofils.
Wenn Sie TypeScript Definitionen verwenden, müssen Sie möglicherweise `import AWS from 'aws-sdk'` anstelle von`const AWS = require('aws-sdk')`, verwenden, um das Programm mit Node.js auszuführen. Weitere Informationen finden Sie im [AWS -SDK für Javascript](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/latest/). Je nachdem, wie Sie Ihre Konfigurationen eingerichtet haben, müssen Sie möglicherweise auch Ihre Region mit `AWS.config.update({region:region});` angeben.
```
// Load the SDK
var AWS = require('aws-sdk');
const bucket = 'bucket-name' // the bucketname without s3://
const photo = 'image-name' // the name of file
var credentials = new AWS.SharedIniFileCredentials({profile: 'profile-name'});
AWS.config.credentials = credentials;
AWS.config.update({region:'region-name'});
const client = new AWS.Rekognition();
const params = {
Image: {
S3Object: {
Bucket: bucket,
Name: photo
},
},
MaxLabels: 10
}
client.detectLabels(params, function(err, response) {
if (err) {
console.log(err, err.stack); // if an error occurred
} else {
console.log(`Detected labels for: ${photo}`)
response.Labels.forEach(label => {
console.log(`Label: ${label.Name}`)
console.log(`Confidence: ${label.Confidence}`)
console.log("Instances:")
label.Instances.forEach(instance => {
let box = instance.BoundingBox
console.log(" Bounding box:")
console.log(` Top: ${box.Top}`)
console.log(` Left: ${box.Left}`)
console.log(` Width: ${box.Width}`)
console.log(` Height: ${box.Height}`)
console.log(` Confidence: ${instance.Confidence}`)
})
console.log("Parents:")
label.Parents.forEach(parent => {
console.log(` ${parent.Name}`)
})
console.log("------------")
console.log("")
}) // for response.labels
} // if
});
```
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#### [ 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/DetectLabels.java).
```
//snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels.import]
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Label;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object;
import java.util.List;
/**
* 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 DetectLabels {
public static void main(String[] args) {
final String usage = "\n" +
"Usage: " +
" \n\n" +
"Where:\n" +
" bucket - The name of the Amazon S3 bucket that contains the image (for example, ,ImageBucket)." +
" image - The name of the image located in the Amazon S3 bucket (for example, Lake.png). \n\n";
if (args.length != 2) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String bucket = args[0];
String image = args[1];
Region region = Region.US_WEST_2;
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.region(region)
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
.build();
getLabelsfromImage(rekClient, bucket, image);
rekClient.close();
}
// snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels_s3.main]
public static void getLabelsfromImage(RekognitionClient rekClient, String bucket, String image) {
try {
S3Object s3Object = S3Object.builder()
.bucket(bucket)
.name(image)
.build() ;
Image myImage = Image.builder()
.s3Object(s3Object)
.build();
DetectLabelsRequest detectLabelsRequest = DetectLabelsRequest.builder()
.image(myImage)
.maxLabels(10)
.build();
DetectLabelsResponse labelsResponse = rekClient.detectLabels(detectLabelsRequest);
List labels = labelsResponse.labels();
System.out.println("Detected labels for the given photo");
for (Label label: labels) {
System.out.println(label.name() + ": " + label.confidence().toString());
}
} catch (RekognitionException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
// snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.main]
}
```
------
## DetectLabels Operationsanfrage
],
"LabelExclusionFilters": [],
"LabelCategoryInclusionFilters": [],
"LabelCategoryExclusionFilters": []
},
"ImageProperties": {
"MaxDominantColors":10
}
}
}
```
## DetectLabels Antwort