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# ステップ 3: AWS CLI と AWS SDK API の使用を開始する
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使用する AWS CLI および AWS SDKs を設定したら、Amazon Rekognition を使用するアプリケーションを構築できます。Amazon Rekognition の一部の機能にはコンソールのワークフローがありますが、Amazon Rekognition とのほとんどのやり取りは API オペレーションを使用して行います。

以下のトピックでは、 AWS CLI または AWS SDKs を使用して Amazon Rekognition Image と Amazon Rekognition Video の使用を開始する方法について説明します。
+ [イメージの操作](images.md) - Amazon Rekognition Image を使用して、画像を分析するプロセスについて説明します。
+ [保存済み動画分析での作業](video.md) - Amazon Rekognition Video を使用して、ストリーミングではなく保存済みのビデオを分析するプロセスについて説明します。
+ [ストリーミングビデオイベントの操作](streaming-video.md) - Amazon Rekognition Video を使用して、ストリーミングビデオを分析するプロセスについて説明します。

上記のセクションには、 AWS CLIを使用した例があります。を使用する場合は AWS CLI、API コールのフォーマット方法の詳細については、次のセクションを参照してください。

## AWS CLI 例のフォーマット
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このガイド AWS CLI の例は、Linux オペレーティングシステム用にフォーマットされています。Microsoft Windows で例を使用するには、`--image` パラメータの JSON 形式を変更し、改行をバックスラッシュ (\\) からキャレット (^) に変える必要があります。JSON 形式の詳細については、「[AWS Command Line Interface のパラメータ値の指定](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-using-param.html)」を参照してください。

以下は、Microsoft Windows 用にフォーマットされた AWS CLI コマンドの例です (これらのコマンドはそのままは実行されず、単なるフォーマット例であることに注意してください）。

```
aws rekognition detect-labels ^
  --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"{{photo-collection}}\",\"Name\":\"{{photo}}.jpg\"}}" ^
  --region {{region-name}}
```

Microsoft Windows と Linux の両方で動作する短縮バージョンの JSON を提供することもできます。

```
aws rekognition detect-labels --image "S3Object={Bucket={{photo-collection}},Name={{photo}}.jpg}" --region {{region-name}}
```

詳細については、「[AWS Command Line Interface を使用した短縮構文の使用](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/shorthand-syntax.html)」を参照してください。

## 次のステップ
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[ステップ 4: Amazon Rekognition コンソールの使用開始](getting-started-console.md)