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教程：创建 Amazon Rekognition Lambda 应用程序

本教程向您说明如何创建 Lambda 应用程序，该应用程序使用 Amazon Rekognition 标记包含检测到的标签的 Amazon S3 对象。

有关设置 AWS Toolkit for Visual Studio 的先决条件和信息，请参阅在 AWS Toolkit for Visual Studio 中使用 AWS Lambda 模板。

创建 Visual Studio .NET Core Lambda Image Rekognition 项目

以下过程描述如何从 AWS Toolkit for Visual Studio 创建 Amazon Rekognition Lambda 应用程序。

审查项目文件

以下各节分析这些项目文件：

1. Function.cs

在 Function.cs 文件中，第一段代码是位于文件顶部的程序集属性。默认情况下，Lambda 只接受 System.IO.Stream 类型的输入参数和返回类型。您必须注册一个序列化程序才能使用类型化类作为输入参数和返回类型。该程序集属性注册了 Lambda JSON 序列化程序，它使用 Newtonsoft.Json 将流转换为类型化类。您可以在程序集或方法级别设置串行器。

以下是程序集属性的一个示例：

// 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))]

该类有两个构造函数。第一个是 Lambda 调用您的函数时使用的默认构造函数。此构造函数创建 Amazon S3 和 Amazon Rekognition 服务客户端。此构造函数还从您在部署函数时分配给它的 IAM 角色中检索这些客户端的 AWS 凭证。这些客户端的 AWS 区域已设置为运行您的 Lambda 函数的区域。在此蓝图中，您只想在 Amazon Rekognition 服务对标签具有最低置信度时，才将标签添加到 Amazon S3 对象。此构造函数将检查环境变量 MinConfidence 以确定可接受的置信度级别。您可以在部署 Lambda 函数时设置该环境变量。

以下是 Function.cs 中第一个类构造函数的示例：

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}");
    }
}

以下示例演示如何利用第二个构造函数进行测试。测试项目会配置它自己的 S3 和 Rekognition 客户端并将其传入：

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

以下是 Function.cs 文件内的 FunctionHandler 方法示例。

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 是 Lambda 构建实例后调用的方法。请注意，输入参数的类型是 S3Event，而不是 Stream。您可以执行此操作，因为您已注册 Lambda JSON 串行器。S3Event 包含在 Amazon S3 中触发的事件的所有信息。该函数将遍历组成事件的所有 S3 对象并让 Rekognition 检测标签。在检测标签后，标签将作为标记添加到 S3 对象。

2. aws-lambda-tools-defaults.json

aws-lambda-tools-defaults.json 文件包含由蓝图设置的默认值，用于预填充部署向导中的某些字段。它也有助于设置与 .NET Core CLI 集成的命令行选项。

要访问 .NET Core CLI 集成，请导航到该函数的项目目录并键入 dotnet lambda help。

部署函数

以下过程介绍如何部署您的 Lambda 函数。

测试函数。

现在已部署该函数，并将 S3 桶配置为函数的事件源，请从 AWS 各区服务浏览器中为您选定的桶打开 S3 桶浏览器。然后上传一些图像。

上传完成后，您可以通过在函数视图中查看日志来确认您的函数已运行。或者，右键单击存储桶浏览器中的图像，然后选择 Properties (属性)。在 Tags (标签) 选项卡上，您可以查看应用到您的对象的标签。