问题标签 [amazon-rekognition]

我一直在探索使用 AWS Rekognition 和 Google 的 Vision 来获取图像/视频中对象的数量，但一直未能找到出路。尽管在Google 的 Vision网站上，他们确实有一个“来自图像的洞察”部分，显然该数量似乎已被捕获。

附件是来自该 URL 的快照。

有人可以建议是否可以使用 Google 的 Vision 或任何其他有助于获取图像中对象数量的 API。谢谢

编辑：

例如 - 对于下面显示的图像，返回的计数应该是 10 辆汽车。正如 Torry Yang 在他的回答中所建议的那样，标签注释计数可以给出所需的数字，但似乎并非如此，因为标签注释的计数是 18。返回的对象有点像这样。

"labelAnnotations": [ { "mid": "/m/0k4j", "description": "car", "score": 0.98658943, "topicality": 0.98658943 }, { "mid": "/m/012f08", "description": "motor vehicle", "score": 0.9631113, "topicality": 0.9631113 }, { "mid": "/m/07yv9", "description": "vehicle", "score": 0.9223521, "topicality": 0.9223521 }, { "mid": "/m/01w71f", "description": "personal luxury car", "score": 0.8976857, "topicality": 0.8976857 }, { "mid": "/m/068mqj", "description": "automotive design", "score": 0.8736646, "topicality": 0.8736646 }, { "mid": "/m/012mq4", "description": "sports car", "score": 0.8418799, "topicality": 0.8418799 }, { "mid": "/m/01lcwm", "description": "luxury vehicle", "score": 0.7761523, "topicality": 0.7761523 }, { "mid": "/m/06j11d", "description": "performance car", "score": 0.76816446, "topicality": 0.76816446 }, { "mid": "/m/03vnt4", "description": "mid size car", "score": 0.75732976, "topicality": 0.75732976 }, { "mid": "/m/03vntj", "description": "full size car", "score": 0.6855145, "topicality": 0.6855145 }, { "mid": "/m/0h8ls87", "description": "automotive exterior", "score": 0.66056395, "topicality": 0.66056395 }, { "mid": "/m/014f__", "description": "supercar", "score": 0.592226, "topicality": 0.592226 }, { "mid": "/m/02swz_", "description": "compact car", "score": 0.5807265, "topicality": 0.5807265 }, { "mid": "/m/0h6dlrc", "description": "bmw", "score": 0.5801241, "topicality": 0.5801241 }, { "mid": "/m/01h80k", "description": "muscle car", "score": 0.55745816, "topicality": 0.55745816 }, { "mid": "/m/021mp2", "description": "sedan", "score": 0.5522745, "topicality": 0.5522745 }, { "mid": "/m/0369ss", "description": "city car", "score": 0.52938646, "topicality": 0.52938646 }, { "mid": "/m/01d1dj", "description": "coupé", "score": 0.50642073, "topicality": 0.50642073 } ]

尝试使用 AWS Go 开发工具包进行 DetectText，基本上是尝试用于 OCR，并且看到响应中仅包含大约 30% 的文本，其余文本被忽略。有人知道响应中返回的文本 blob 总数有限制吗？有什么办法可以解决吗？

我正在尝试在 Python 中使用 AWS Rekognition 检测多个图像的标签。此过程需要大约 3 秒才能标记图像。有什么方法可以并行标记这些图像？

由于我已限制使用 boto3 会话，请尽可能提供代码片段。

我有一个项目要完成，每当图像被编码为 base64 时，AWS Rekognition 文档告诉我如何获取元数据。

.getScreenshot()返回已捕获图像的 base64。

到目前为止，以下是我的代码：

提前致谢！

我正在尝试通过 amazon rekogntion 和 kinesis 服务在直播中运行人脸识别。我已经为输入视频配置了 kinesis 视频流、用于识别的流处理器和用于从流处理器获取结果的 kinesis 数据流。一切正常，但我在流中每秒只得到一帧。

我通过将和字段值加在一起来计算帧时间戳： https ://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video-kinesis-output.html 并获得延迟为 1 秒的时间戳。ProducerTimestampFrameOffsetInSeconds

例如：

我使用演示应用程序从 Java Producer SDK https://github.com/awslabs/amazon-kinesis-video-streams-producer-sdk-java.git进行视频流式传输

来自流处理器的数据的总持续时间是正确的，并且等于视频文件的持续时间，但正如我所说，我每秒都在帧上。

对于比较任务，我想将 AWS Rekognition 返回的所有数据保存在 .NET 中，在本例中是 DetectFaces，作为 json 以供以后提取。我怎样才能得到原始的json？.NET SDK 不提供任何方法。我试图序列化面部细节但没有成功。

嗨，我正在这样的代码中获取数据库数据

我有一个名为eventin的列，athlete_collection 所以我想设置一个仅获取数据 where event = 'newevent' 的条件

我想将 Firebase 与 Amazon Rekognition 一起使用，是否可以使用？

我阅读了适用于 Node.js 的 Rekognition 类，它的代码中有 S3 命令。

我正在尝试通过 AWS Javascript SDK 使用 AWS Rekognition API，并UnknownError: Bad Request在我尝试启动他们的任何检测服务时收到。我想运行标签检测，但在尝试其他方法时遇到相同的错误，例如名人面部检测。我已确保我的帐户可以访问 Rekognition API 并确保我的凭据正确（或者至少相同的凭据适用于附加到同一帐户的 S3）。

我的代码

当我运行此代码时，我得到

我的问题

是否有人对 Rekognition API/AWS 和 JS SDK 足够熟悉，他们知道在这种情况下 Bad Request 可能表示什么？AWS 文档中是否有某处解释了此错误可能表示的含义？

我刚开始使用 AWS Rekognition，遇到了一个似乎无法解决的问题。

我正在使用Detecting Text in an Image - Amazon Rekognition上提供的 Python 脚本来测试该服务的工作原理以及如何将其集成到其他应用程序中。

我知道我已经为配置和凭据文件输入了正确的数据，可在此处找到：

因为其他服务（例如 S3）使用命令行代码可以正常工作。在提供的代码中（我将在最后包含它）我指定了正确的存储桶以及我尝试使用的图片的名称。运行脚本时，在终端上一切正常，直到几秒钟后显示以下错误消息：

我还尝试了其他几个可用区，例如：

但是它们都导致相同的错误。

python - botocore.exceptions.EndpointConnectionError：无法连接到端点 - 堆栈内存溢出已经讨论了类似的问题。但是，该讨论中提供的解决方案并没有解决我遇到的问题。我将不胜感激任何可以解决此问题的帮助和提示。