本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。
第 3 步:开始使用AWS CLI和 S AWS DK API
设置好要使用的AWS CLI和之后 AWSSDKs ,您可以构建使用 Amazon Rekognition 的应用程序。尽管只有几个特定的 Amazon Rekognition 特征具有控制台工作流,但与 Amazon Rekognition 的大多数交互都是通过 API 操作进行的。
以下主题向你展示了如何通过或开始使用亚马逊 Rekognition Image 和亚马逊 Rekognition Video。AWS CLI AWS SDKs
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使用图像:介绍使用 Amazon Rekognition Image 分析图像的过程。
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使用存储视频分析操作:介绍使用 Amazon Rekognition Video 分析存储的非流视频的过程。
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使用流视频事件:介绍使用 Amazon Rekognition Video 分析流视频的过程。
上面列出的章节包含使用 AWS CLI 的示例。如果您打算使用AWS CLI,请参阅以下部分,了解有关如何格式化 API 调用的信息。
格式化示AWS CLI例
本指南中的AWS CLI示例是针对 Linux 操作系统进行格式化的。要将示例用于 Microsoft Windows,您需要更改 --image 参数的 JSON 格式,并将换行符从反斜杠 (\) 更改为插字号 (^)。有关 JSON 格式的更多信息,请参阅为 AWS 命令行界面指定参数值。
以下是针对 Microsoft Windows 进行格式化的示例AWS CLI命令(请注意,这些命令不会按原样运行,它们只是格式化示例):
aws rekognition detect-labels ^ --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"photo-collection\",\"Name\":\"photo.jpg\"}}" ^ --regionregion-name
您也可以提供适用于 Microsoft Windows 和 Linux 的速记版 JSON。
aws rekognition detect-labels --image "S3Object={Bucket=photo-collection,Name=photo.jpg}" --regionregion-name
有关更多信息,请参阅将快速输入语法用于 AWS 命令行界面。
后续步骤
步骤 4:开始使用 Amazon Rekognition 控制台