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# Analysieren eines Videos mit dem AWS Command Line Interface
Sie können die AWS Command Line Interface (AWS CLI) verwenden, um Amazon Rekognition Video Video-Operationen aufzurufen. Das Entwurfsmuster entspricht der Verwendung der Amazon Rekognition Video API mit dem AWS SDK für Java oder einem anderen AWS. SDKs Weitere Informationen finden Sie unter [Überblick für die Amazon-Rekognition-Video-API](video.md#video-api-overview). Die folgenden Verfahren zeigen, wie Sie mit dem AWS CLI Labels in einem Video erkennen können.
Sie starten, Labels in einem Video zu erkennen, indem Sie `start-label-detection` aufrufen. Wenn Amazon Rekognition mit der Analyse des Videos fertig ist, wird der Fertigstellungsfortschritt an das im `--notification-channel`-Parameter von `start-label-detection` angegebenen Amazon-SNS-Thema gesendet. Sie können den Abschlussstatus erhalten, indem Sie eine Amazon-Simple-Queue-Service-Warteschlange (Amazon SQS) zum Amazon-SNS-Thema abonnieren. Sie befragen dann [receive-message](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sqs/receive-message.html), um den Abschlussstatus aus der Amazon-SQS-Warteschlange abzurufen.
Beim Aufrufen von `StartLabelDetection` können Sie Ihre Ergebnisse filtern, indem Sie Filterargumente für die Argumente `LabelsInclusionFilter` und/oder `LabelsExclusionFilter` angeben. Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Labels in einem Video](labels-detecting-labels-video.md).
Die Statusmeldung der Erledigung ist eine JSON-Struktur innerhalb der Antwort `receive-message`. Sie müssen den JSON aus der Antwort extrahieren. Informationen über den JSON-Erledigungsstatus finden Sie unter [Referenz: Videoanalyse-Ergebnisbenachrichtigung](video-notification-payload.md). Wenn der Wert des Feldes `Status` des JSON-Status `SUCCEEDED` ist, können Sie die Ergebnisse der Videoanalyseanforderung erhalten, indem Sie `get-label-detection` aufrufen. Beim Aufrufen von `GetLabelDetection` können Sie die zurückgegebenen Ergebnisse mithilfe der Argumente `SortBy` und `AggregateBy` sortieren und aggregieren.
Die folgenden Prozeduren enthalten keinen Code zum Abfragen der Amazon-SQS-Warteschlange. Außerdem enthalten sie keinen Code, um den JSON zu analysieren, der von der Amazon-SQS-Warteschlange zurückgegeben wird. Ein Beispiel in Java finden Sie unter [Analysieren eines in einem Amazon S3-Bucket gespeicherten Videos mit Java oder Python (SDK)](video-analyzing-with-sqs.md).
## Voraussetzungen
Um dieses Verfahren ausführen zu können, muss das AWS CLI installiert sein. Weitere Informationen finden Sie unter [Erste Schritte mit Amazon Rekognition](getting-started.md). Das AWS-Konto, das Sie verwenden, muss über die Zugriffsberechtigungen für die Amazon-Rekognition-API verfügen. Weitere Informationen finden Sie unter [Von Amazon Rekognition definierte Aktionen](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/list_amazonrekognition.html#amazonrekognition-actions-as-permissions).
**Um Amazon Rekognition Video zu konfigurieren und ein Video hochzuladen**
1. Konfigurieren Sie den Benutzerzugriff auf Amazon Rekognition Video und den Zugriff auf Amazon Rekognition Video auf Amazon SNS. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon Rekognition Video konfigurieren](api-video-roles.md).
1. Laden Sie eine Videodatei im MOV- oder MPEG-4-Format in Ihren S3-Bucket hoch. Bei der Entwicklung und beim Testen empfehlen wir, kurze Videos mit einer Länge von maximal 30 Sekunden zu verwenden.
Weitere Anleitungen finden Sie unter [Upload eines Objekts in Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html) im *Benutzerhandbuch für Amazon Simple Storage Service*.
**Um Labels in einem Video zu erkennen**
1. Führen Sie den folgenden AWS CLI Befehl aus, um mit der Erkennung von Labels in einem Video zu beginnen.
```
aws rekognition start-label-detection --video '{"S3Object":{"Bucket":"amzn-s3-demo-bucket","Name":"video-name"}}' \
--notification-channel '{"SNSTopicArn":"TopicARN","RoleArn":"RoleARN"}' \
--region region-name \
--features GENERAL_LABELS \
--profile profile-name \
--settings "{"GeneralLabels":{"LabelInclusionFilters":["Car"]}}
```
Aktualisieren Sie die folgenden Werte:
+ Ändern Sie `amzn-s3-demo-bucket` und `videofile` in den Amazon-S3-Bucket-Namen und den Dateinamen, die Sie in Schritt 2 angegeben haben.
+ Ändern Sie `us-east-1` in die von Ihnen verwendete AWS-Region.
+ Ersetzen Sie den Wert von `profile_name` in der Zeile, die die Rekognition-Sitzung erstellt, durch den Namen Ihres Entwicklerprofils.
+ Ändern Sie `TopicARN` in den ARN des Amazon-SNS-Themas, das Sie in Schritt 3 von [Amazon Rekognition Video konfigurieren](api-video-roles.md) erstellt haben.
+ Ändern Sie `RoleARN` in den ARN der IAM-Servicerolle, die Sie in Schritt 7 von [Amazon Rekognition Video konfigurieren](api-video-roles.md) erstellt haben.
+ Falls erforderlich, können Sie die `endpoint-url` angeben. Die AWS-CLI sollte anhand der angegebenen Region automatisch die richtige Endpunkt-URL ermitteln. Wenn Sie jedoch einen Endpunkt [von Ihrer privaten VPC aus](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/what-is-amazon-vpc.html#what-is-privatelink) verwenden, müssen Sie möglicherweise die `endpoint-url` angeben. Die Ressource [AWS-Service-Endpunkte](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#regional-endpoints) listet die Syntax für die Angabe von Endpunkt-URLs sowie die Namen und Codes für jede Region auf.
+ Sie können auch Filterkriterien in den Einstellungsparameter aufnehmen. Sie können beispielsweise einen `LabelsInclusionFilter` oder einen `LabelsExclusionFilter` zusammen mit einer Liste gewünschter Werte verwenden.
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. Ein Beispiel finden Sie unten:
```
aws rekognition start-label-detection --video "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"amzn-s3-demo-bucket",\"Name\":\"video-name\"}}" --notification-channel "{\"SNSTopicArn\":\"TopicARN\",\"RoleArn\":\"RoleARN\"}" \
--region us-east-1 --features GENERAL_LABELS --settings "{\"GeneralLabels\":{\"LabelInclusionFilters\":[\"Car\"]}}" --profile profile-name
```
1. Notieren Sie den `JobId`-Wert in der Antwort. Die Antwort sollte dem folgenden JSON-Beispiel ähnlich sein.
```
{
"JobId": "547089ce5b9a8a0e7831afa655f42e5d7b5c838553f1a584bf350ennnnnnnnnn"
}
```
1. Schreiben Sie Code, um die Amazon-SQS-Warteschlange nach dem JSON-Abschlussstatus abzufragen (unter Verwendung von [receive-message](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sqs/receive-message.html)).
1. Schreiben Sie Code, um das Feld `Status` aus dem JSON-Erledigungsstatus zu extrahieren.
1. Wenn der Wert von `Status` ist`SUCCEEDED`, führen Sie den folgenden AWS CLI Befehl aus, um die Ergebnisse der Etikettenerkennung anzuzeigen.
```
aws rekognition get-label-detection --job-id JobId \
--region us-east-1 --sort-by TIMESTAMP aggregate-by TIMESTAMPS
```
Aktualisieren Sie die folgenden Werte:
+ Ändern Sie `JobId` in die Auftrags-ID, die Sie in Schritt 2 notiert haben.
+ Ändern Sie `Endpoint` und `us-east-1` in den AWS-Endpunkt und die Region, die Sie verwenden.
Das Ergebnis sollte dem folgenden JSON-Beispiel ähnlich sein:
```
{
"Labels": [
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Confidence": 99.03720092773438,
"Name": "Speech"
}
},
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Confidence": 71.6698989868164,
"Name": "Pumpkin"
}
},
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Confidence": 71.6698989868164,
"Name": "Squash"
}
},
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Confidence": 71.6698989868164,
"Name": "Vegetable"
}
}, .......
```