[ aws . rekognition ]
detect-labels
Описание
Обнаруживает примеры реальных сущностей в изображении (JPEG или PNG), предоставленном в качестве входных данных. Это включает объекты, такие как цветок, дерево и стол; события, такие как свадьба, выпускной и день рождения; и концепции, такие как пейзаж, вечер и природа.
Пример см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе «Анализ изображений, хранящихся в ведре Amazon S3».
Вы передаёте входное изображение в виде байтов изображения, закодированных в base64, или как ссылку на изображение в ведре Amazon S3. Если вы используете AWS CLI для вызова операций Amazon Rekognition, передача байтов изображения не поддерживается. Изображение должно быть в формате PNG или JPEG.
Вы можете указать один или оба типа функций GENERAL_LABELS и IMAGE_PROPERTIES при вызове API DetectLabels. Включение GENERAL_LABELS обеспечит, что ответ будет содержать метки, обнаруженные на входном изображении, а включение IMAGE_PROPERTIES обеспечит, что ответ будет содержать информацию о качестве и цвете изображения.
При использовании GENERAL_LABELS и/или IMAGE_PROPERTIES вы можете предоставить критерии фильтрации в параметре Settings. Вы можете фильтровать набором отдельных меток или категориями меток. Вы можете указать включительные фильтры, исключительные фильтры или комбинацию включительных и исключительных фильтров. Дополнительную информацию о фильтрации см. в разделе Обнаружение меток на изображении.
При получении меток вы можете указать MinConfidence для управления порогом уверенности для возвращаемых меток. Значение по умолчанию — 55%. Вы также можете добавить параметр MaxLabels для ограничения количества возвращаемых меток. Значение по умолчанию и верхний предел — 1000 меток. Эти аргументы допустимы только при указании GENERAL_LABELS в качестве типа функции.
Для каждого объекта, сцены и концепции API возвращает одну или несколько меток. API возвращает следующую информацию о метках:
- Имя — Имя обнаруженной метки.
- Уверенность — Уровень уверенности в метке, присвоенной обнаруженному объекту.
- Родители — Родительские метки для обнаруженной метки. DetectLabels возвращает иерархическую таксономию обнаруженных меток. Например, обнаруженному автомобилю может быть присвоена метка car. Метка car имеет две родительские метки: Vehicle (ее родитель) и Transportation (ее прародитель). Ответ включает все предков метки, где каждый предок является уникальной меткой. В предыдущем примере Car, Vehicle и Transportation возвращаются в ответе как уникальные метки.
- Псевдонимы — Возможные псевдонимы метки.
- Категории — Категории меток, к которым относится обнаруженная метка.
- BoundingBox — Границы описаны для всех экземпляров обнаруженных общих меток объектов, возвращаемых в массиве объектов Instance. Объект Instance содержит объект BoundingBox, описывающий расположение метки на входном изображении. Он также включает уверенность в точности обнаруженной рамки.
API возвращает следующую информацию об изображении в рамках структуры ImageProperties:
- Качество — Информация о резкости, яркости и контрасте входного изображения, оцененная от 0 до 100. Качество изображения возвращается для всего изображения, а также для фона и переднего плана.
- Доминирующий цвет — Массив доминирующих цветов на изображении.
- Передний план — Информация о резкости, яркости и доминирующих цветах переднего плана входного изображения.
- Фон — Информация о резкости, яркости и доминирующих цветах фона входного изображения.
Список возвращаемых меток будет включать по крайней мере одну метку для каждого обнаруженного объекта, а также информацию об этой метке. В приведенном ниже примере предположим, что входное изображение содержит маяк, море и скалу. Ответ включает все три метки, по одной для каждого объекта, а также уверенность в метке:
{Name: lighthouse, Confidence: 98.4629}
{Name: rock,Confidence: 79.2097}
{Name: sea,Confidence: 75.061}
Список меток может содержать несколько меток для одного и того же объекта. Например, если входное изображение показывает цветок (например, тюльпан), операция может вернуть следующие три метки.
{Name: flower,Confidence: 99.0562}
{Name: plant,Confidence: 99.0562}
{Name: tulip,Confidence: 99.0562}
В этом примере алгоритм обнаружения более точно идентифицирует цветок как тюльпан.
Примечание
Если обнаруженный объект — человек, операция не предоставляет тех же подробностей о лице, что и операция DetectFaces.Это бессостоятельная операция API, которая не возвращает никаких данных.
Для этой операции требуются разрешения для выполнения действия rekognition:DetectLabels.
См. также: Документация AWS API
Синопсис
detect-labels
[--image <value>]
[--max-labels <value>]
[--min-confidence <value>]
[--features <value>]
[--settings <value>]
[--image-bytes <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]
Параметры
--image (структура)
Входное изображение в виде байтов, закодированных в base64, или объект S3. Если вы используете AWS CLI для вызова операций Amazon Rekognition, передача байтов изображения не поддерживается. Изображения, хранящиеся в ведре S3, не должны быть закодированы в base64.
Если вы используете AWS SDK для вызова операций Amazon Rekognition, вам, возможно, не потребуется кодировать байты изображения в base64, используя поле Bytes. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе «Изображения».
Для указания локального файла используйте --image-bytes вместо.
Bytes -> (blob)
DetectCustomLabels, составляет 4 МБ.S3Object -> (структура)
Идентифицирует объект S3 как источник изображения.
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
Сокращенная синтаксическая конструкция:
Bytes=blob,S3Object={Bucket=string,Name=string,Version=string}
Синтаксис JSON:
{
"Bytes": blob,
"S3Object": {
"Bucket": "string",
"Name": "string",
"Version": "string"
}
}
--max-labels (целое число)
--min-confidence (вещественное число)
Определяет минимальный уровень уверенности для возвращаемых меток. Amazon Rekognition не возвращает метки с уверенностью ниже этого указанного значения.
Если MinConfidence не указан, операция возвращает метки с уверенностью, равной или превышающей 55 процентов. Допустимо только при указании GENERAL_LABELS в качестве типа функции в параметре Feature.
--features (список)
Список типов анализов для выполнения. Указание GENERAL_LABELS использует функцию обнаружения меток, а указание IMAGE_PROPERTIES возвращает информацию о цвете и качестве изображения. Если параметр не указан, используется GENERAL_LABELS по умолчанию.
(строка)
Синтаксис:
"string" "string" ...
Where valid values are:
GENERAL_LABELS
IMAGE_PROPERTIES
--settings (структура)
Список фильтров, которые должны быть применены к возвращаемым обнаруженным меткам и свойствам изображения. Указанные фильтры могут быть включительные, исключительные или комбинацией обоих. Фильтры могут использоваться для отдельных меток или категорий меток. Точные имена меток или категории меток должны быть предоставлены. Полный список меток и категорий меток см. в разделе Обнаружение меток.
GeneralLabels -> (структура)
Содержит указанные фильтры для GENERAL_LABELS.
LabelInclusionFilters -> (список)
Метки, которые должны быть включены в ответ DetectLabels.
(строка)
LabelExclusionFilters -> (список)
Метки, которые должны быть исключены из ответа DetectLabels.
(строка)
LabelCategoryInclusionFilters -> (список)
Категории меток, которые должны быть включены в ответ DetectLabels.
(строка)
LabelCategoryExclusionFilters -> (список)
Категории меток, которые должны быть исключены из ответа DetectLabels.
(строка)
ImageProperties -> (структура)
Содержит выбранное максимальное количество доминирующих цветов на изображении.
MaxDominantColors -> (целое число)
Сокращенная синтаксическая конструкция:
GeneralLabels={LabelInclusionFilters=[string,string],LabelExclusionFilters=[string,string],LabelCategoryInclusionFilters=[string,string],LabelCategoryExclusionFilters=[string,string]},ImageProperties={MaxDominantColors=integer}
Синтаксис JSON:
{
"GeneralLabels": {
"LabelInclusionFilters": ["string", ...],
"LabelExclusionFilters": ["string", ...],
"LabelCategoryInclusionFilters": ["string", ...],
"LabelCategoryExclusionFilters": ["string", ...]
},
"ImageProperties": {
"MaxDominantColors": integer
}
}
--image-bytes (blob)
--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Считывает аргументы из предоставленной JSON-строки. JSON-строка следует формату, предоставленному --generate-cli-skeleton. Если другие аргументы предоставлены в командной строке, эти значения переопределят значения, предоставленные в JSON. Невозможно передать произвольные двоичные значения с помощью предоставленного значения JSON, так как строка будет воспринята буквально. Это не может быть указано вместе с --cli-input-yaml.
--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса API. Если предоставлено значение null или значение input, выводит пример входного JSON, который может быть использован в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, если предоставлено значение yaml-input, он выведет образец входного YAML, который может быть использован с --cli-input-yaml. Если предоставлено значение output, оно проверит входные данные команды и вернет пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не является стабильным между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.
Общие параметры
--debug (логическое)
Включить отладку регистрации.
--endpoint-url (строка)
Переопределить URL по умолчанию команды заданным URL.
--no-verify-ssl (логическое)
По умолчанию AWS CLI использует SSL при общении с AWS-сервисами. Для каждого SSL-соединения AWS CLI будет проверять SSL-сертификаты. Этот параметр переопределяет поведение проверки SSL-сертификатов по умолчанию.
--no-paginate (логическое)
Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.
--output (строка)
Стиль форматирования вывода команды.
- json
- text
- table
- yaml
- yaml-stream
--query (строка)
Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.
--profile (строка)
Использовать конкретный профиль из файла учетных данных.
--region (строка)
Регион для использования. Переопределяет параметры конфигурации/окружения.
--version (строка)
Отобразить версию этого инструмента.
--color (строка)
Включить/выключить цветной вывод.
- on
- off
- auto
--no-sign-request (логическое)
Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружены, если этот аргумент указан.
--ca-bundle (строка)
Файл сертификатов CA для проверки SSL-сертификатов. Переопределяет параметры конфигурации/окружения.
--cli-read-timeout (целое число)
Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение равно 0, чтение сокета будет блокирующим и без таймаута. Значение по умолчанию — 60 секунд.
--cli-connect-timeout (целое число)
Максимальное время подключения сокета в секундах. Если значение равно 0, подключение сокета будет блокирующим и без таймаута. Значение по умолчанию — 60 секунд.
--cli-binary-format (строка)
Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены как строка, закодированная в base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны быть переданы буквально. При предоставлении содержимого из файла, которое сопоставляется с двоичным блоком fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичный и использовать содержимое файла непосредственно независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного cli-binary-format.
- base64
- raw-in-base64-out
--no-cli-pager (логическое)
Отключить кли-пейджер для вывода.
--cli-auto-prompt (логическое)
Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.
--no-cli-auto-prompt (логическое)
Отключить автоматическое запросы параметров ввода CLI.
Примеры
Примечание
Для использования следующих примеров необходимо установить и настроить AWS CLI. Дополнительную информацию см. в руководстве по началу работы в руководстве пользователя AWS CLI.
Если не указано иное, все примеры имеют правила цитирования, подобные Unix. Эти примеры необходимо адаптировать к правилам цитирования вашей оболочки. См. Использование кавычек со строками в руководстве пользователя AWS CLI.
Для обнаружения метки на изображении
Следующий detect-labels пример обнаруживает сцены и объекты на изображении, хранящемся в ведре Amazon S3.
aws rekognition detect-labels \
--image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"image"}}'
Вывод:
{
"Labels": [
{
"Instances": [],
"Confidence": 99.15271759033203,
"Parents": [
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Automobile"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 99.15271759033203,
"Parents": [
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Vehicle"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 99.15271759033203,
"Parents": [],
"Name": "Transportation"
},
{
"Instances": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.10616336017847061,
"Top": 0.5039216876029968,
"Left": 0.0037978808395564556,
"Height": 0.18528179824352264
},
"Confidence": 99.15271759033203
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.2429988533258438,
"Top": 0.5251884460449219,
"Left": 0.7309805154800415,
"Height": 0.21577216684818268
},
"Confidence": 99.1286392211914
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.14233611524105072,
"Top": 0.5333095788955688,
"Left": 0.6494812965393066,
"Height": 0.15528248250484467
},
"Confidence": 98.48368072509766
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.11086395382881165,
"Top": 0.5354844927787781,
"Left": 0.10355594009160995,
"Height": 0.10271988064050674
},
"Confidence": 96.45606231689453
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.06254628300666809,
"Top": 0.5573825240135193,
"Left": 0.46083059906959534,
"Height": 0.053911514580249786
},
"Confidence": 93.65448760986328
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.10105438530445099,
"Top": 0.534368634223938,
"Left": 0.5743985772132874,
"Height": 0.12226245552301407
},
"Confidence": 93.06217193603516
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.056389667093753815,
"Top": 0.5235804319381714,
"Left": 0.9427769780158997,
"Height": 0.17163699865341187
},
"Confidence": 92.6864013671875
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.06003860384225845,
"Top": 0.5441341400146484,
"Left": 0.22409997880458832,
"Height": 0.06737709045410156
},
"Confidence": 90.4227066040039
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.02848697081208229,
"Top": 0.5107086896896362,
"Left": 0,
"Height": 0.19150497019290924
},
"Confidence": 86.65286254882812
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.04067881405353546,
"Top": 0.5566273927688599,
"Left": 0.316415935754776,
"Height": 0.03428703173995018
},
"Confidence": 85.36471557617188
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.043411049991846085,
"Top": 0.5394920110702515,
"Left": 0.18293385207653046,
"Height": 0.0893595889210701
},
"Confidence": 82.21705627441406
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.031183116137981415,
"Top": 0.5579366683959961,
"Left": 0.2853088080883026,
"Height": 0.03989990055561066
},
"Confidence": 81.0157470703125
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.031113790348172188,
"Top": 0.5504819750785828,
"Left": 0.2580395042896271,
"Height": 0.056484755128622055
},
"Confidence": 56.13441467285156
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.08586374670267105,
"Top": 0.5438792705535889,
"Left": 0.5128012895584106,
"Height": 0.08550430089235306
},
"Confidence": 52.37760925292969
}
],
"Confidence": 99.15271759033203,
"Parents": [
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Car"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 98.9914321899414,
"Parents": [],
"Name": "Human"
},
{
"Instances": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.19360728561878204,
"Top": 0.35072067379951477,
"Left": 0.43734854459762573,
"Height": 0.2742200493812561
},
"Confidence": 98.9914321899414
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.03801717236638069,
"Top": 0.5010883808135986,
"Left": 0.9155802130699158,
"Height": 0.06597328186035156
},
"Confidence": 85.02790832519531
}
],
"Confidence": 98.9914321899414,
"Parents": [],
"Name": "Person"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 93.24951934814453,
"Parents": [],
"Name": "Machine"
},
{
"Instances": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.03561960905790329,
"Top": 0.6468243598937988,
"Left": 0.7850857377052307,
"Height": 0.08878646790981293
},
"Confidence": 93.24951934814453
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.02217046171426773,
"Top": 0.6149078607559204,
"Left": 0.04757237061858177,
"Height": 0.07136218994855881
},
"Confidence": 91.5025863647461
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.016197510063648224,
"Top": 0.6274210214614868,
"Left": 0.6472989320755005,
"Height": 0.04955997318029404
},
"Confidence": 85.14686584472656
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.020207518711686134,
"Top": 0.6348286867141724,
"Left": 0.7295016646385193,
"Height": 0.07059963047504425
},
"Confidence": 83.34547424316406
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.020280985161662102,
"Top": 0.6171894669532776,
"Left": 0.08744934946298599,
"Height": 0.05297485366463661
},
"Confidence": 79.9981460571289
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.018318990245461464,
"Top": 0.623889148235321,
"Left": 0.6836880445480347,
"Height": 0.06730121374130249
},
"Confidence": 78.87144470214844
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.021310249343514442,
"Top": 0.6167286038398743,
"Left": 0.004064912907779217,
"Height": 0.08317798376083374
},
"Confidence": 75.89361572265625
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.03604431077837944,
"Top": 0.7030032277107239,
"Left": 0.9254803657531738,
"Height": 0.04569442570209503
},
"Confidence": 64.402587890625
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.009834849275648594,
"Top": 0.5821820497512817,
"Left": 0.28094568848609924,
"Height": 0.01964157074689865
},
"Confidence": 62.79907989501953
},
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.01475677452981472,
"Top": 0.6137543320655823,
"Left": 0.5950819253921509,
"Height": 0.039063986390829086
},
"Confidence": 59.40483474731445
}
],
"Confidence": 93.24951934814453,
"Parents": [
{
"Name": "Machine"
}
],
"Name": "Wheel"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 92.61514282226562,
"Parents": [],
"Name": "Road"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 92.37877655029297,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
}
],
"Name": "Sport"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 92.37877655029297,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
}
],
"Name": "Sports"
},
{
"Instances": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.12326609343290329,
"Top": 0.6332163214683533,
"Left": 0.44815489649772644,
"Height": 0.058117982000112534
},
"Confidence": 92.37877655029297
}
],
"Confidence": 92.37877655029297,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
},
{
"Name": "Sport"
}
],
"Name": "Skateboard"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 90.62931060791016,
"Parents": [
{
"Name": "Person"
}
],
"Name": "Pedestrian"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 88.81334686279297,
"Parents": [],
"Name": "Asphalt"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 88.81334686279297,
"Parents": [],
"Name": "Tarmac"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 88.23201751708984,
"Parents": [],
"Name": "Path"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 80.26520538330078,
"Parents": [],
"Name": "Urban"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 80.26520538330078,
"Parents": [
{
"Name": "Building"
},
{
"Name": "Urban"
}
],
"Name": "Town"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 80.26520538330078,
"Parents": [],
"Name": "Building"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 80.26520538330078,
"Parents": [
{
"Name": "Building"
},
{
"Name": "Urban"
}
],
"Name": "City"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 78.37934875488281,
"Parents": [
{
"Name": "Car"
},
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Parking Lot"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 78.37934875488281,
"Parents": [
{
"Name": "Car"
},
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Parking"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 74.37590026855469,
"Parents": [
{
"Name": "Building"
},
{
"Name": "Urban"
},
{
"Name": "City"
}
],
"Name": "Downtown"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 69.84622955322266,
"Parents": [
{
"Name": "Road"
}
],
"Name": "Intersection"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 57.68518829345703,
"Parents": [
{
"Name": "Sports Car"
},
{
"Name": "Car"
},
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Coupe"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 57.68518829345703,
"Parents": [
{
"Name": "Car"
},
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
],
"Name": "Sports Car"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 56.59492111206055,
"Parents": [
{
"Name": "Path"
}
],
"Name": "Sidewalk"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 56.59492111206055,
"Parents": [
{
"Name": "Path"
}
],
"Name": "Pavement"
},
{
"Instances": [],
"Confidence": 55.58770751953125,
"Parents": [
{
"Name": "Building"
},
{
"Name": "Urban"
}
],
"Name": "Neighborhood"
}
],
"LabelModelVersion": "2.0"
}
Дополнительную информацию см. в разделе Обнаружение меток на изображении в руководстве разработчика Amazon Rekognition.
Вывод
Метки -> (список)
Массив меток для реальных объектов, обнаруженных в изображении.
(структура)
Структура, содержащая подробности об обнаруженной метке, включая имя, обнаруженные экземпляры, родительские метки и уровень уверенности.
Имя -> (строка)
Уверенность -> (число с плавающей точкой)
Экземпляры -> (список)
Если Label представляет объект, Instances содержит рамки для каждого экземпляра обнаруженного объекта. Границы возвращаются для общих меток объектов, таких как люди, автомобили, мебель, одежда или домашние животные.
(структура)
Экземпляр метки, возвращаемой Amazon Rekognition Image ( DetectLabels ) или Amazon Rekognition Video ( GetLabelDetection ).
Прямоугольник -> (структура)
Положение экземпляра метки на изображении.
Ширина -> (число с плавающей точкой)
Высота -> (число с плавающей точкой)
Левый край -> (число с плавающей точкой)
Верхний край -> (число с плавающей точкой)
Уверенность -> (число с плавающей точкой)
Доминантные цвета -> (список)
Доминантные цвета, обнаруженные в отдельном экземпляре метки.
(структура)
Описание доминантных цветов на изображении.
Красный -> (целое число)
Синий -> (целое число)
Зелёный -> (целое число)
Шестнадцатеричный код -> (строка)
Имя цвета CSS -> (строка)
Упрощённое название цвета -> (строка)
Процент пикселей -> (число с плавающей точкой)
Родители -> (список)
Родительские метки для метки. Ответ включает все родительские метки.
(структура)
Родительская метка для метки. У метки может быть 0, 1 или более родителей.
Имя -> (строка)
Псевдонимы -> (список)
Список потенциальных псевдонимов для данной метки.
(структура)
Потенциальный псевдоним для данной метки.
Имя -> (строка)
Категории -> (список)
Список категорий, связанных с данной меткой.
(структура)
Категория, применимая к данной метке.
Имя -> (строка)
Коррекция ориентации -> (строка)
Значение OrientationCorrection всегда равно null.
Если входное изображение имеет формат .jpeg, оно может содержать метаданные формата обмена изображениями (Exif), которые включают ориентацию изображения. Amazon Rekognition использует эту информацию об ориентации для корректировки изображения. Координаты прямоугольника преобразуются для представления расположения объекта после использования информации об ориентации в метаданных Exif для корректировки ориентации изображения. Изображения в формате .png не содержат метаданных Exif.
Amazon Rekognition не выполняет корректировку изображения для изображений в формате .png и .jpeg без информации об ориентации в метаданных изображения Exif. Координаты прямоугольника не преобразуются и представляют расположение объекта до поворота изображения.
Версия модели меток -> (строка)
Свойства изображения -> (структура)
Информация о свойствах входного изображения, таких как яркость, резкость, контраст и доминантные цвета.
Качество -> (структура)
Информация о качестве изображения переднего плана, определяемая яркостью, резкостью и контрастом. Чем выше значение, тем выше яркость, резкость и контраст соответственно.
Яркость -> (число с плавающей точкой)
Резкость -> (число с плавающей точкой)
Контраст -> (число с плавающей точкой)
Доминантные цвета -> (список)
Информация о доминантных цветах, найденных на изображении, описанная с помощью значений RGB, имени цвета CSS, упрощённого имени цвета и процента пикселей (процент пикселей изображения, имеющих определённый цвет).
(структура)
Описание доминантных цветов на изображении.
Красный -> (целое число)
Синий -> (целое число)
Зелёный -> (целое число)
Шестнадцатеричный код -> (строка)
Имя цвета CSS -> (строка)
Упрощённое название цвета -> (строка)
Процент пикселей -> (число с плавающей точкой)
Передний план -> (структура)
Информация о свойствах переднего плана изображения, включая качество и доминантные цвета переднего плана, включая качество и доминантные цвета изображения.
Качество -> (структура)
Качество переднего плана изображения, определяемое яркостью и резкостью.
Яркость -> (число с плавающей точкой)
Резкость -> (число с плавающей точкой)
Контраст -> (число с плавающей точкой)
Доминантные цвета -> (список)
Доминантные цвета, обнаруженные в переднем плане изображения, определённые значениями RGB, именем цвета CSS, упрощённым именем цвета и процентом пикселей (процент пикселей изображения, имеющих определённый цвет).
(структура)
Описание доминантных цветов на изображении.
Красный -> (целое число)
Синий -> (целое число)
Зелёный -> (целое число)
Шестнадцатеричный код -> (строка)
Имя цвета CSS -> (строка)
Упрощённое название цвета -> (строка)
Процент пикселей -> (число с плавающей точкой)
Фон -> (структура)
Информация о свойствах фона изображения, включая качество и доминантные цвета фона, включая качество и доминантные цвета изображения.
Качество -> (структура)
Качество фона изображения, определяемое яркостью и резкостью.
Яркость -> (число с плавающей точкой)
Резкость -> (число с плавающей точкой)
Контраст -> (число с плавающей точкой)
Доминантные цвета -> (список)
Доминантные цвета, обнаруженные на фоне изображения, определённые значениями RGB, именем цвета CSS, упрощённым именем цвета и процентом пикселей (процент пикселей изображения, имеющих определённый цвет).
(структура)
Описание доминантных цветов на изображении.
Красный -> (целое число)
Синий -> (целое число)
Зелёный -> (целое число)
Шестнадцатеричный код -> (строка)
Имя цвета CSS -> (строка)
Упрощённое название цвета -> (строка)
Процент пикселей -> (число с плавающей точкой)
© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.
