Analyse d’une image chargée à partir d’un système de fichiers local - Amazon Rekognition

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Analyse d’une image chargée à partir d’un système de fichiers local

Les opérations Image Amazon Rekognition peuvent analyser les images fournies sous forme d’octets d’image ou les images stockées dans un compartiment Amazon S3.

Ces rubriques proposent des exemples où des octets d’image sont fournis aux opérations d’API Image Amazon Rekognition en utilisant un fichier chargé à partir d’un système de fichiers local. Pour transmettre des octets d’image à une opération d’API Amazon Rekognition, vous utilisez le paramètre d’entrée Image. Dans Image, vous spécifiez la propriété Bytes pour transmettre des octets d’image encodés en base64.

Les octets d’image transmis à une opération d’API Amazon Rekognition à l’aide du paramètre d’entrée Bytes doivent être encodés en base64. L'AWS SDKs que ces exemples utilisent automatiquement pour encoder les images en base64. Vous n’avez pas besoin de coder les octets d’image avant d’appeler une opération d’API Amazon Rekognition. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Spécifications d’images.

Dans cet exemple de demande JSON DetectLabels, les octets d’image source sont transmis dans le paramètre d’entrée Bytes.

{ "Image": { "Bytes": "/9j/4AAQSk....." }, "MaxLabels": 10, "MinConfidence": 77 }

Les exemples suivants utilisent various AWS SDKs et AWS CLI to callDetectLabels. Pour en savoir plus sur la réponse d’opération DetectLabels, consultez DetectLabels réponse.

Pour un JavaScript exemple côté client, voir. En utilisant JavaScript

Pour détecter des étiquettes dans une image locale
  1. Si vous ne l’avez pas déjà fait :

    1. Créez ou mettez à jour un utilisateur avec AmazonRekognitionFullAccess et autorisations AmazonS3ReadOnlyAccess. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Étape 1 : configurer un compte AWS et créer un utilisateur.

    2. Installez et configurez le AWS CLI et le AWS SDKs. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Étape 2 : configurer le AWS CLI et AWS SDKs.

  2. Utilisez les exemples suivants pour appeler l’opération DetectLabels.

    Java

    L’exemple Java suivant montre comment charger une image à partir du système de fichiers local et comment détecter les étiquettes à l’aide de l’opération detectLabels de l'AWS SDK. Remplacez la valeur de photo par le chemin et le nom d’un fichier image (au format .jpg ou .png).

    //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.) package aws.example.rekognition.image; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.nio.ByteBuffer; import java.util.List; import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition; import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder; import com.amazonaws.AmazonClientException; import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException; import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest; import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsResult; import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image; import com.amazonaws.services.rekognition.model.Label; import com.amazonaws.util.IOUtils; public class DetectLabelsLocalFile { public static void main(String[] args) throws Exception { String photo="input.jpg"; ByteBuffer imageBytes; try (InputStream inputStream = new FileInputStream(new File(photo))) { imageBytes = ByteBuffer.wrap(IOUtils.toByteArray(inputStream)); } AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient(); DetectLabelsRequest request = new DetectLabelsRequest() .withImage(new Image() .withBytes(imageBytes)) .withMaxLabels(10) .withMinConfidence(77F); try { DetectLabelsResult result = rekognitionClient.detectLabels(request); List <Label> labels = result.getLabels(); System.out.println("Detected labels for " + photo); for (Label label: labels) { System.out.println(label.getName() + ": " + label.getConfidence().toString()); } } catch (AmazonRekognitionException e) { e.printStackTrace(); } } }
    Python

    L’exemple AWS SDK pour Python suivant montre comment charger une image à partir du système de fichiers local et comment appeler l’opération detect_labels. Remplacez la valeur de photo par le chemin et le nom d’un fichier image (au format .jpg ou .png).

    #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_local_file(photo): client=boto3.client('rekognition') with open(photo, 'rb') as image: response = client.detect_labels(Image={'Bytes': image.read()}) print('Detected labels in ' + photo) for label in response['Labels']: print (label['Name'] + ' : ' + str(label['Confidence'])) return len(response['Labels']) def main(): photo='photo' label_count=detect_labels_local_file(photo) print("Labels detected: " + str(label_count)) if __name__ == "__main__": main()
    .NET

    L’exemple suivant montre comment charger une image à partir du système de fichiers local et détecter les étiquettes à l’aide de l’opération DetectLabels. Remplacez la valeur de photo par le chemin et le nom d’un fichier image (au format .jpg ou .png).

    //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 System.IO; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; public class DetectLabelsLocalfile { public static void Example() { String photo = "input.jpg"; Amazon.Rekognition.Model.Image image = new Amazon.Rekognition.Model.Image(); try { using (FileStream fs = new FileStream(photo, FileMode.Open, FileAccess.Read)) { byte[] data = null; data = new byte[fs.Length]; fs.Read(data, 0, (int)fs.Length); image.Bytes = new MemoryStream(data); } } catch (Exception) { Console.WriteLine("Failed to load file " + photo); return; } AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); DetectLabelsRequest detectlabelsRequest = new DetectLabelsRequest() { Image = image, MaxLabels = 10, MinConfidence = 77F }; 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); } } }
    PHP

    L'exemple de SDK AWS pour PHP suivant montre comment charger une image depuis le système de fichiers local et appeler DetectFacesl'opération d'API. Remplacez la valeur de photo par le chemin et le nom d’un fichier image (au format .jpg ou .png).

    <?php //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.) require 'vendor/autoload.php'; use Aws\Rekognition\RekognitionClient; $options = [ 'region' => 'us-west-2', 'version' => 'latest' ]; $rekognition = new RekognitionClient($options); // Get local image $photo = 'input.jpg'; $fp_image = fopen($photo, 'r'); $image = fread($fp_image, filesize($photo)); fclose($fp_image); // Call DetectFaces $result = $rekognition->DetectFaces(array( 'Image' => array( 'Bytes' => $image, ), 'Attributes' => array('ALL') ) ); // Display info for each detected person print 'People: Image position and estimated age' . PHP_EOL; for ($n=0;$n<sizeof($result['FaceDetails']); $n++){ print 'Position: ' . $result['FaceDetails'][$n]['BoundingBox']['Left'] . " " . $result['FaceDetails'][$n]['BoundingBox']['Top'] . PHP_EOL . 'Age (low): '.$result['FaceDetails'][$n]['AgeRange']['Low'] . PHP_EOL . 'Age (high): ' . $result['FaceDetails'][$n]['AgeRange']['High'] . PHP_EOL . PHP_EOL; } ?>
    Ruby

    Cet exemple affiche la liste des étiquettes qui ont été détectées dans l’image d’entrée. Remplacez la valeur de photo par le chemin et le nom d’un fichier image (au format .jpg ou .png).

    #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.) # gem 'aws-sdk-rekognition' require 'aws-sdk-rekognition' credentials = Aws::Credentials.new( ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'], ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] ) client = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials photo = 'photo.jpg' path = File.expand_path(photo) # expand path relative to the current directory file = File.read(path) attrs = { image: { bytes: file }, 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
    Java V2

    Ce code est extrait du GitHub référentiel d'exemples du SDK de AWS documentation. Voir l’exemple complet ici.

    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.*; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.InputStream; 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 = """ Usage: <bucketName> <sourceImage> Where: bucketName - The name of the Amazon S3 bucket where the image is stored sourceImage - The name of the image file (for example, pic1.png).\s """; if (args.length != 2) { System.out.println(usage); System.exit(1); } String bucketName = args[0] ; String sourceImage = args[1] ; Region region = Region.US_WEST_2; RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder() .region(region) .build(); detectImageLabels(rekClient, bucketName, sourceImage); rekClient.close(); } /** * Detects the labels in an image stored in an Amazon S3 bucket using the Amazon Rekognition service. * * @param rekClient the Amazon Rekognition client used to make the detection request * @param bucketName the name of the Amazon S3 bucket where the image is stored * @param sourceImage the name of the image file to be analyzed */ public static void detectImageLabels(RekognitionClient rekClient, String bucketName, String sourceImage) { try { S3Object s3ObjectTarget = S3Object.builder() .bucket(bucketName) .name(sourceImage) .build(); Image souImage = Image.builder() .s3Object(s3ObjectTarget) .build(); DetectLabelsRequest detectLabelsRequest = DetectLabelsRequest.builder() .image(souImage) .maxLabels(10) .build(); DetectLabelsResponse labelsResponse = rekClient.detectLabels(detectLabelsRequest); List<Label> 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); } } }