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# Visualizzazione di riquadri di delimitazione
Le operazioni di Immagini Amazon Rekognition possono restituire le coordinate dei riquadri di delimitazione per gli elementi rilevati nelle immagini. Ad esempio, l'operazione [DetectFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectFaces.html) restituisce un riquadro ([BoundingBox](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_BoundingBox.html)) per ogni volto rilevato in un'immagine. Puoi utilizzare le coordinate per visualizzare un riquadro intorno agli elementi rilevati. Ad esempio, l'immagine seguente mostra un volto circondato da un riquadro.
A `BoundingBox` possiede le seguenti proprietà:
+ Altezza: L'altezza del riquadro di delimitazione come rapporto rispetto all'altezza complessiva dell'immagine.
+ Sinistra: La coordinata di sinistra del riquadro di delimitazione come rapporto rispetto alla larghezza complessiva dell'immagine.
+ Alto: La coordinata superiore del riquadro di delimitazione come rapporto rispetto all'altezza complessiva dell'immagine.
+ Larghezza: La larghezza del riquadro di delimitazione come rapporto rispetto alla larghezza complessiva dell'immagine.
Ogni BoundingBox proprietà ha un valore compreso tra 0 e 1. Il valore di ciascuna proprietà è un rapporto tra la larghezza (`Left` e `Width`) o l'altezza (`Height` e `Top`) complessiva dell'immagine. Ad esempio, se l'immagine di input è di 700 x 200 pixel e la coordinata in alto a sinistra del riquadro di delimitazione è 350 x 50 pixel, l'API restituisce un `Left` valore di 0,5 (350/700) e un `Top` valore di 0,25 (). 50/200
Il seguente diagramma mostra la porzione di immagine coperta da ciascuna proprietà del riquadro.
Per visualizzare il riquadro di delimitazione con la posizione e le dimensioni corrette, è necessario moltiplicare BoundingBox i valori per la larghezza o l'altezza dell'immagine (a seconda del valore desiderato) per ottenere i valori dei pixel. I valori in pixel servono a visualizzare il riquadro di delimitazione. Ad esempio, le dimensioni in pixel dell'immagine precedente sono 608 x 588 (larghezza x altezza). I valori del riquadro di delimitazione del volto sono:
```
BoundingBox.Left: 0.3922065
BoundingBox.Top: 0.15567766
BoundingBox.Width: 0.284666
BoundingBox.Height: 0.2930403
```
La posizione in pixel del riquadro di delimitazione del volto viene calcolata come segue:
`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`
Puoi utilizzare questi valori per visualizzare un riquadro attorno al volto.
**Nota**
Un'immagine può essere orientata in diversi modi. Per visualizzare un'immagine con l'orientamento corretto, potrebbe essere necessario eseguire una rotazione. Le coordinate del riquadro di delimitazione cambiano in base all'orientamento dell'immagine. Per visualizzare un riquadro nella posizione corretta, potrebbe essere necessario traslare le coordinate. Per ulteriori informazioni, consulta [Ottenere l'orientamento dell'immagine e le coordinate del riquadro di delimitazione](images-orientation.md).
I seguenti esempi mostrano come visualizzare un riquadro di delimitazione intorno ai volti rilevati, richiamando [DetectFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectFaces.html). Negli esempi si presume che le immagini siano orientate a 0 gradi. Gli esempi indicano anche come scaricare l'immagine da un bucket Amazon S3.
**Per visualizzare un riquadro di delimitazione**
1. Se non lo hai già fatto:
1. Crea o aggiorna un utente con le autorizzazioni `AmazonRekognitionFullAccess` e `AmazonS3ReadOnlyAccess`. Per ulteriori informazioni, consulta [Fase 1: impostazione di un account AWS e creazione di un utente](setting-up.md#setting-up-iam).
1. Installa e configura AWS CLI gli SDK. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Passaggio 2: configura il AWS CLI and AWS SDK](setup-awscli-sdk.md).
1. Utilizzare i seguenti esempi per richiamare l'operazione `DetectFaces`.
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#### [ Java ]
Modificare il valore `bucket` con quello del bucket Amazon S3 che contiene il file immagine. Modificare il valore `photo` con il nome di un file immagine (formato .jpg o .png).
```
//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);
}
}
```
------
#### [ Python ]
Modificare il valore `bucket` con quello del bucket Amazon S3 che contiene il file immagine. Modificare il valore `photo` con il nome di un file immagine (formato .jpg o .png). Sostituisci il valore di `profile_name` nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.
```
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()
```
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#### [ Java V2 ]
Questo codice è tratto dal repository degli esempi GitHub di AWS Documentation SDK. Guarda l'esempio completo [qui](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/master/javav2/example_code/rekognition/src/main/java/com/example/rekognition/DisplayFacesFrame.java).
Nota che `s3` si riferisce al client AWS SDK Amazon Amazon S3 `rekClient` e al client AWS SDK Amazon Rekognition.
```
//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]
}
```
------