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Tutorial: Creating an Amazon Rekognition Lambda Application

Este tutorial mostra como criar uma aplicação do Lambda que usa o Amazon Rekognition para marcar objetos do Amazon S3 com rótulos detectados.

Para obter pré-requisitos e informações sobre como configurar o AWS Toolkit for Visual Studio, consulte Using the AWS Lambda Templates in the AWS Toolkit for Visual Studio.

Criar um projeto do Image Rekognition do Lambda do Visual Studio .NET Core

O procedimento a seguir descreve como criar uma aplicação do Lambda do Amazon Rekognition por meio do AWS Toolkit for Visual Studio.

Revisar os arquivos de projeto

As seções a seguir examinam esses arquivos de projeto:

1. Function.cs

Dentro do arquivo Function.cs, o primeiro segmento do código é o atributo de conjunto, localizado no topo do arquivo. Por padrão, o Lambda só aceita parâmetros de entrada e tipos de retorno do tipo System.IO.Stream. Você deve registrar um serializador para usar classes tipadas para parâmetros de entrada e tipos de retorno. O atributo de conjunto registra o serializador JSON do Lambda, que usa Newtonsoft.Json para converter fluxos em classes tipadas. Você pode definir o serializador no nível de assembly ou método.

Veja a seguir um exemplo do atributo de conjunto:

// Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class.
[assembly: LambdaSerializer(typeof(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))]

A classe tem dois construtores. O primeiro é um construtor padrão usado quando o Lambda invoca a função. Esse construtor cria os clientes dos serviços Amazon S3 e Amazon Rekognition. O construtor também recupera as credenciais da AWS para esses clientes do perfil do IAM que você atribui à função quando a implanta. A região da AWS para os clientes é definida para a região na qual a função do Lambda está em execução. Nesse esquema, você só deseja adicionar tags ao objeto do Amazon S3 caso o serviço Amazon Rekognition tenha um nível mínimo de confiança sobre o rótulo. Esse construtor verifica a variável de ambiente MinConfidence para determinar o nível de confiança aceitável. Você pode definir essa variável de ambiente ao implantar a função do Lambda.

Veja a seguir um exemplo do primeiro construtor de classe em Function.cs:

public Function()
{
    this.S3Client = new AmazonS3Client();
    this.RekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();

    var environmentMinConfidence = System.Environment.GetEnvironmentVariable(MIN_CONFIDENCE_ENVIRONMENT_VARIABLE_NAME);
    if(!string.IsNullOrWhiteSpace(environmentMinConfidence))
    {
        float value;
        if(float.TryParse(environmentMinConfidence, out value))
        {
            this.MinConfidence = value;
            Console.WriteLine($"Setting minimum confidence to {this.MinConfidence}");
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"Failed to parse value {environmentMinConfidence} for minimum confidence. Reverting back to default of {this.MinConfidence}");
        }
    }
    else
    {
        Console.WriteLine($"Using default minimum confidence of {this.MinConfidence}");
    }
}

O exemplo a seguir demonstra como o segundo construtor pode ser utilizado para testes. O projeto de teste configura os próprios clientes do S3 e do Rekognition e os passa:

public Function(IAmazonS3 s3Client, IAmazonRekognition rekognitionClient, float minConfidence)
{
    this.S3Client = s3Client;
    this.RekognitionClient = rekognitionClient;
    this.MinConfidence = minConfidence;
}

Veja a seguir um exemplo do método FunctionHandler dentro do arquivo Function.cs.

public async Task FunctionHandler(S3Event input, ILambdaContext context)
{
    foreach(var record in input.Records)
    {
        if(!SupportedImageTypes.Contains(Path.GetExtension(record.S3.Object.Key)))
        {
            Console.WriteLine($"Object {record.S3.Bucket.Name}:{record.S3.Object.Key} is not a supported image type");
            continue;
        }

        Console.WriteLine($"Looking for labels in image {record.S3.Bucket.Name}:{record.S3.Object.Key}");
        var detectResponses = await this.RekognitionClient.DetectLabelsAsync(new DetectLabelsRequest
        {
            MinConfidence = MinConfidence,
            Image = new Image
            {
                S3Object = new Amazon.Rekognition.Model.S3Object
                {
                    Bucket = record.S3.Bucket.Name,
                    Name = record.S3.Object.Key
                }
            }
        });

        var tags = new List();
        foreach(var label in detectResponses.Labels)
        {
            if(tags.Count < 10)
            {
                Console.WriteLine($"\tFound Label {label.Name} with confidence {label.Confidence}");
                tags.Add(new Tag { Key = label.Name, Value = label.Confidence.ToString() });
            }
            else
            {
                Console.WriteLine($"\tSkipped label {label.Name} with confidence {label.Confidence} because maximum number of tags reached");
            }
        }

        await this.S3Client.PutObjectTaggingAsync(new PutObjectTaggingRequest
        {
            BucketName = record.S3.Bucket.Name,
            Key = record.S3.Object.Key,
            Tagging = new Tagging
            {
                TagSet = tags
            }
        });
    }
    return;
}

FunctionHandler é o método que o Lambda chamará depois de construir a instância. O parâmetro de entrada é do tipo S3Event, e não um Stream. Você pode fazer isso por causa do serializador JSON do Lambda registrado. O S3Event contém todas as informações sobre o evento acionado no Amazon S3. A função percorre todos os objetos do S3 que fizeram parte do evento e pede ao Rekognition para detectar rótulos. Depois que os rótulos forem detectados, eles serão adicionados como tags ao objeto do S3.

2. aws-lambda-tools-defaults.json

O arquivo aws-lambda-tools-defaults.json contém valores padrão definidos pelo esquema para preencher previamente alguns dos campos no assistente de implantação. Também é útil para definir opções de linha de comandos para integração com a CLI do .NET Core.

Para acessar a integração da CLI do .NET Core, navegue até o diretório do projeto da função e digite dotnet lambda help.

Implantar a função

O procedimento a seguir descreve como implantar a função do Lambda.

Testar a função

Agora que a função está implantada e um bucket do S3 está configurado como uma fonte de eventos para ele, abra o navegador de buckets do S3 no AWS Explorer para o bucket selecionado por você. Em seguida, faça upload de algumas imagens.

Quando o upload estiver concluído, você poderá confirmar se a função foi executada observando os logs na visualização da função. Ou clique com o botão direito do mouse no navegador de buckets e escolha Properties (Propriedades). Na guia Tags, você pode visualizar as tags que foram aplicadas ao objeto.