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# Exemplo: Desenhando caixas delimitadoras em torno de capas faciais
Os exemplos a seguir mostram como desenhar caixas delimitadoras em torno de coberturas faciais detectadas em pessoas. Para ver um exemplo que usa AWS Lambda o Amazon DynamoDB, consulte o repositório de exemplos de SDK [AWS de documentação](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/master/javav2/usecases/creating_lambda_ppe). GitHub
Para detectar capas faciais, você usa a operação [DetectProtectiveEquipment](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectProtectiveEquipment.html)de API sem armazenamento. A imagem é carregada do sistema de arquivos local. Você fornece a imagem de entrada `DetectProtectiveEquipment` como uma matriz de bytes de imagem (bytes de imagem codificados em base64). Para obter mais informações, consulte [Como trabalhar com imagens](images.md).
O exemplo exibe uma caixa delimitadora ao redor das capas faciais detectadas. A caixa delimitadora é verde se a cobertura facial cobrir totalmente a parte do corpo. Caso contrário, uma caixa delimitadora vermelha será exibida. Como aviso, uma caixa delimitadora amarela é exibida dentro da caixa delimitadora da tampa frontal, se a confiança de detecção for menor que o valor de confiança especificado. Se uma cobertura facial não for detectada, uma caixa delimitadora vermelha é desenhada ao redor da pessoa.
A saída da imagem é semelhante à seguinte.
**Para exibir caixas delimitadoras nas capas faciais detectadas**
1. Se ainda não tiver feito isso:
1. Crie ou atualize um usuário com permissões `AmazonRekognitionFullAccess`. Para obter mais informações, consulte [Etapa 1: Configure uma conta da AWS e crie um usuário](setting-up.md#setting-up-iam).
1. Instale e configure o AWS CLI e AWS SDKs o. Para obter mais informações, consulte [Etapa 2: configurar o AWS CLI and AWS SDKs](setup-awscli-sdk.md).
1. Use os exemplos a seguir para chamar a operação `DetectProtectiveEquipment`. Para obter informações sobre como exibir caixas delimitadoras em uma imagem, consulte [Exibir caixas delimitadoras](images-displaying-bounding-boxes.md).
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#### [ Java ]
Na função `main`, altere o seguinte:
+ O valor de `photo` para o caminho e o nome de arquivo de um arquivo de imagem local (PNG ou JPEG).
+ O valor de `confidence` até o nível de confiança desejado (50-100).
```
//Loads images, detects faces and draws bounding boxes.Determines exif orientation, if necessary.
package com.amazonaws.samples;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.*;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.nio.ByteBuffer;
import com.amazonaws.util.IOUtils;
import com.amazonaws.client.builder.AwsClientBuilder;
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.DetectProtectiveEquipmentRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectProtectiveEquipmentResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.EquipmentDetection;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentBodyPart;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentPerson;
// Calls DetectFaces and displays a bounding box around each detected image.
public class PPEBoundingBox extends JPanel {
private static final long serialVersionUID = 1L;
BufferedImage image;
static int scale;
DetectProtectiveEquipmentResult result;
float confidence=80;
public PPEBoundingBox(DetectProtectiveEquipmentResult ppeResult, BufferedImage bufImage, float requiredConfidence) throws Exception {
super();
scale = 2; // increase to shrink image size.
result = ppeResult;
image = bufImage;
confidence=requiredConfidence;
}
// 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);
int offset=20;
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 detected persons and display bounding boxes.
List persons = result.getPersons();
for (ProtectiveEquipmentPerson person: persons) {
BoundingBox boxPerson = person.getBoundingBox();
left = width * boxPerson.getLeft();
top = height * boxPerson.getTop();
Boolean foundMask=false;
List bodyParts=person.getBodyParts();
if (bodyParts.isEmpty()==false)
{
//body parts detected
for (ProtectiveEquipmentBodyPart bodyPart: bodyParts) {
List equipmentDetections=bodyPart.getEquipmentDetections();
for (EquipmentDetection item: equipmentDetections) {
if (item.getType().contentEquals("FACE_COVER"))
{
// Draw green or red bounding box depending on mask coverage.
foundMask=true;
BoundingBox box =item.getBoundingBox();
left = width * box.getLeft();
top = height * box.getTop();
Color maskColor=new Color( 0, 212, 0);
if (item.getCoversBodyPart().getValue()==false) {
// red bounding box
maskColor=new Color( 255, 0, 0);
}
g2d.setColor(maskColor);
g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
Math.round((width * box.getWidth()) / scale), Math.round((height * box.getHeight())) / scale);
// Check confidence is > supplied confidence.
if (item.getCoversBodyPart().getConfidence()< confidence)
{
// Draw a yellow bounding box inside face mask bounding box
maskColor=new Color( 255, 255, 0);
g2d.setColor(maskColor);
g2d.drawRect(Math.round((left + offset) / scale),
Math.round((top + offset) / scale),
Math.round((width * box.getWidth())- (offset * 2 ))/ scale,
Math.round((height * box.getHeight()) -( offset* 2)) / scale);
}
}
}
}
}
// Didn't find a mask, so draw person bounding box red
if (foundMask==false) {
left = width * boxPerson.getLeft();
top = height * boxPerson.getTop();
g2d.setColor(new Color(255, 0, 0));
g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
Math.round(((width) * boxPerson.getWidth()) / scale), Math.round((height * boxPerson.getHeight())) / scale);
}
}
}
public static void main(String arg[]) throws Exception {
String photo = "photo";
float confidence =80;
int height = 0;
int width = 0;
BufferedImage image = null;
ByteBuffer imageBytes;
// Get image bytes for call to DetectProtectiveEquipment
try (InputStream inputStream = new FileInputStream(new File(photo))) {
imageBytes = ByteBuffer.wrap(IOUtils.toByteArray(inputStream));
}
//Get image for display
InputStream imageBytesStream;
imageBytesStream = new ByteArrayInputStream(imageBytes.array());
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
image=ImageIO.read(imageBytesStream);
ImageIO.write(image, "jpg", baos);
width = image.getWidth();
height = image.getHeight();
//Get Rekognition client
AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
// Call DetectProtectiveEquipment
DetectProtectiveEquipmentRequest request = new DetectProtectiveEquipmentRequest()
.withImage(new Image()
.withBytes(imageBytes));
DetectProtectiveEquipmentResult result = rekognitionClient.detectProtectiveEquipment(request);
// Create frame and panel.
JFrame frame = new JFrame("Detect PPE");
frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
PPEBoundingBox panel = new PPEBoundingBox(result, image, confidence);
panel.setPreferredSize(new Dimension(image.getWidth() / scale, image.getHeight() / scale));
frame.setContentPane(panel);
frame.pack();
frame.setVisible(true);
}
}
```
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#### [ Java V2 ]
Esse código foi retirado do GitHub repositório de exemplos do SDK de AWS documentação. Veja o exemplo completo [aqui](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/master/javav2/example_code/rekognition/src/main/java/com/example/rekognition/PPEBoundingBoxFrame.java).
```
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.*;
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.BoundingBox;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectProtectiveEquipmentRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.EquipmentDetection;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentBodyPart;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentPerson;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProtectiveEquipmentSummarizationAttributes;
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;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectProtectiveEquipmentResponse;
//snippet-end:[rekognition.java2.display_mask.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 PPEBoundingBoxFrame extends JPanel {
DetectProtectiveEquipmentResponse result;
static BufferedImage image;
static int scale;
float confidence;
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 that shows a person wearing a mask (for example, masks.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();
displayGear(s3, rekClient, sourceImage, bucketName);
s3.close();
rekClient.close();
}
// snippet-start:[rekognition.java2.display_mask.main]
public static void displayGear(S3Client s3,
RekognitionClient rekClient,
String sourceImage,
String bucketName) {
float confidence = 80;
byte[] data = getObjectBytes(s3, bucketName, sourceImage);
InputStream is = new ByteArrayInputStream(data);
try {
ProtectiveEquipmentSummarizationAttributes summarizationAttributes = ProtectiveEquipmentSummarizationAttributes.builder()
.minConfidence(70F)
.requiredEquipmentTypesWithStrings("FACE_COVER")
.build();
SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(is);
image = ImageIO.read(sourceBytes.asInputStream());
// Create an Image object for the source image.
software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image souImage = Image.builder()
.bytes(sourceBytes)
.build();
DetectProtectiveEquipmentRequest request = DetectProtectiveEquipmentRequest.builder()
.image(souImage)
.summarizationAttributes(summarizationAttributes)
.build();
DetectProtectiveEquipmentResponse result = rekClient.detectProtectiveEquipment(request);
JFrame frame = new JFrame("Detect PPE");
frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
PPEBoundingBoxFrame panel = new PPEBoundingBoxFrame(result, image, confidence);
panel.setPreferredSize(new Dimension(image.getWidth() / scale, image.getHeight() / scale));
frame.setContentPane(panel);
frame.pack();
frame.setVisible(true);
} catch (RekognitionException e) {
e.printStackTrace();
System.exit(1);
} catch (Exception 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 PPEBoundingBoxFrame(DetectProtectiveEquipmentResponse ppeResult, BufferedImage bufImage, float requiredConfidence) {
super();
scale = 1; // increase to shrink image size.
result = ppeResult;
image = bufImage;
confidence=requiredConfidence;
}
// Draws the bounding box around the detected masks.
public void paintComponent(Graphics g) {
float left = 0;
float top = 0;
int height = image.getHeight(this);
int width = image.getWidth(this);
int offset=20;
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 detected persons and display bounding boxes.
List persons = result.persons();
for (ProtectiveEquipmentPerson person: persons) {
List bodyParts=person.bodyParts();
if (!bodyParts.isEmpty()){
for (ProtectiveEquipmentBodyPart bodyPart: bodyParts) {
List equipmentDetections=bodyPart.equipmentDetections();
for (EquipmentDetection item: equipmentDetections) {
String myType = item.type().toString();
if (myType.compareTo("FACE_COVER") ==0) {
// Draw green bounding box depending on mask coverage.
BoundingBox box =item.boundingBox();
left = width * box.left();
top = height * box.top();
Color maskColor=new Color( 0, 212, 0);
if (item.coversBodyPart().equals(false)) {
// red bounding box.
maskColor=new Color( 255, 0, 0);
}
g2d.setColor(maskColor);
g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
Math.round((width * box.width()) / scale), Math.round((height * box.height())) / scale);
// Check confidence is > supplied confidence.
if (item.coversBodyPart().confidence() < confidence) {
// Draw a yellow bounding box inside face mask bounding box.
maskColor=new Color( 255, 255, 0);
g2d.setColor(maskColor);
g2d.drawRect(Math.round((left + offset) / scale),
Math.round((top + offset) / scale),
Math.round((width * box.width())- (offset * 2 ))/ scale,
Math.round((height * box.height()) -( offset* 2)) / scale);
}
}
}
}
}
}
}
// snippet-end:[rekognition.java2.display_mask.main]
}
```
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#### [ Python ]
Na função `main`, altere o seguinte:
+ O valor de `photo` para o caminho e o nome de arquivo de um arquivo de imagem local (PNG ou JPEG).
+ O valor de `confidence` até o nível de confiança desejado (50-100).
+ Substitua o valor de `profile_name` na linha que cria a sessão do Rekognition pelo nome do seu perfil de desenvolvedor.
```
#Copyright 2020 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
import io
from PIL import Image, ImageDraw, ExifTags, ImageColor
def detect_ppe(photo, confidence):
fill_green='#00d400'
fill_red='#ff0000'
fill_yellow='#ffff00'
line_width=3
#open image and get image data from stream.
image = Image.open(open(photo,'rb'))
stream = io.BytesIO()
image.save(stream, format=image.format)
image_binary = stream.getvalue()
imgWidth, imgHeight = image.size
draw = ImageDraw.Draw(image)
client=boto3.client('rekognition')
response = client.detect_protective_equipment(Image={'Bytes': image_binary})
for person in response['Persons']:
found_mask=False
for body_part in person['BodyParts']:
ppe_items = body_part['EquipmentDetections']
for ppe_item in ppe_items:
#found a mask
if ppe_item['Type'] == 'FACE_COVER':
fill_color=fill_green
found_mask=True
# check if mask covers face
if ppe_item['CoversBodyPart']['Value'] == False:
fill_color=fill='#ff0000'
# draw bounding box around mask
box = ppe_item['BoundingBox']
left = imgWidth * box['Left']
top = imgHeight * box['Top']
width = imgWidth * box['Width']
height = imgHeight * box['Height']
points = (
(left,top),
(left + width, top),
(left + width, top + height),
(left , top + height),
(left, top)
)
draw.line(points, fill=fill_color, width=line_width)
# Check if confidence is lower than supplied value
if ppe_item['CoversBodyPart']['Confidence'] < confidence:
#draw warning yellow bounding box within face mask bounding box
offset=line_width+ line_width
points = (
(left+offset,top + offset),
(left + width-offset, top+offset),
((left) + (width-offset), (top-offset) + (height)),
(left+ offset , (top) + (height -offset)),
(left + offset, top + offset)
)
draw.line(points, fill=fill_yellow, width=line_width)
if found_mask==False:
# no face mask found so draw red bounding box around body
box = person['BoundingBox']
left = imgWidth * box['Left']
top = imgHeight * box['Top']
width = imgWidth * box['Width']
height = imgHeight * box['Height']
points = (
(left,top),
(left + width, top),
(left + width, top + height),
(left , top + height),
(left, top)
)
draw.line(points, fill=fill_red, width=line_width)
image.show()
def main():
photo='photo'
confidence=80
detect_ppe(photo, confidence)
if __name__ == "__main__":
main()
```
------
#### [ CLI ]
No exemplo de CLI a seguir, altere o valor dos argumentos listados abaixo:
+ O valor de `photo` para o caminho e o nome de arquivo de um arquivo de imagem local (PNG ou JPEG).
+ O valor de `confidence` até o nível de confiança desejado (50-100).
+ Substitua o valor de `profile_name` na linha que cria a sessão do Rekognition pelo nome do seu perfil de desenvolvedor.
```
aws rekognition detect-protective-equipment --image "{"S3Object":{"Bucket":"amzn-s3-demo-bucket","Name":"image-name"}}" --profile profile-name \
--summarization-attributes "{"MinConfidence":MinConfidenceNumber,"RequiredEquipmentTypes":["FACE_COVER"]}"
```
Se você estiver acessando a CLI em um dispositivo Windows, use aspas duplas em vez de aspas simples e escape das aspas duplas internas com barra invertida (ou seja, \\) para resolver quaisquer erros de analisador que você possa encontrar. Para obter um exemplo, veja o seguinte:
```
aws rekognition detect-protective-equipment --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"amzn-s3-demo-bucket\",\"Name\":\"image-name\"}}" \
--profile profile-name --summarization-attributes "{\"MinConfidence\":MinConfidenceNumber,\"RequiredEquipmentTypes\":[\"FACE_COVER\"]}"
```
------