kiencuongwindmill
New member
[TIẾNG VIỆT]:
#Amazon #Rekognition #tutorial #Imagerecognition #ai ## Amazon Rekognition Hướng dẫn
Amazon Rekognition là một dịch vụ sử dụng học máy để xác định các đối tượng, con người, văn bản và các hoạt động trong hình ảnh và video.Nó cũng có thể được sử dụng để tạo ra nhận dạng khuôn mặt, phân tích khuôn mặt và những hiểu biết khác.Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Rekognition của Amazon để phát hiện các khuôn mặt, xác định các đối tượng và tạo nhãn cho hình ảnh.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản AWS
* AWS CLI đã cài đặt và cấu hình
* SDK AWS cho Python (BOTO3) đã được cài đặt
## Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo ra một bộ sưu tập khuôn mặt.Điều này có thể được thực hiện bằng cách tải lên hình ảnh của khuôn mặt lên xô Amazon S3.Khi bạn đã tạo một bộ sưu tập, bạn có thể sử dụng Amazon Rekognition để phát hiện các khuôn mặt trong hình ảnh và video.
Để phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập boto3
rekognition = boto3.client ('rekognition')
# Nhận hình ảnh từ xô Amazon S3
Image = boto3.Resource ('s3'). Xô ('my-bucket'). Đối tượng ('my-image.jpg').
# Phát hiện khuôn mặt trong hình ảnh
Trả lời = rekognition.detect_faces (Image = {'byte': Image})
# In kết quả
cho khuôn mặt đáp ứng ['khuôn mặt']:
in ('mặt' + str (mặt ['id']) + ':')
PRIN
in ('sự tự tin:' + str (mặt ['tự tin'])))
in ('mốc:' + str (face ['mốc']))))
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là một danh sách các khuôn mặt, mỗi mặt có ID duy nhất, hộp giới hạn, điểm tin cậy và danh sách các địa danh.
## Xác định các đối tượng
Amazon Rekognition cũng có thể được sử dụng để xác định các đối tượng trong hình ảnh và video.Để xác định các đối tượng trong hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập boto3
rekognition = boto3.client ('rekognition')
# Nhận hình ảnh từ xô Amazon S3
Image = boto3.Resource ('s3'). Xô ('my-bucket'). Đối tượng ('my-image.jpg').
# Xác định các đối tượng trong hình ảnh
Trả lời = rekognition.detect_labels (Image = {'byte': Image})
# In kết quả
Đối với nhãn trong phản hồi ['Nhãn']:
print ('Nhãn:' + Nhãn ['Tên']))
in ('sự tự tin:' + str (nhãn ['tự tin'])))
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là một danh sách các đối tượng, mỗi đối tượng có tên và điểm số tự tin.
## tạo nhãn
Amazon Rekognition cũng có thể được sử dụng để tạo nhãn cho hình ảnh.Nhãn là mô tả về nội dung của một hình ảnh.Để tạo nhãn cho một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập boto3
rekognition = boto3.client ('rekognition')
# Nhận hình ảnh từ xô Amazon S3
Image = boto3.Resource ('s3'). Xô ('my-bucket'). Đối tượng ('my-image.jpg').
# Tạo nhãn cho hình ảnh
Phản hồi = rekognition.Generate_Labels (Image = {'byte': Image})
# In kết quả
Đối với nhãn trong phản hồi ['Nhãn']:
print ('Nhãn:' + Nhãn ['Tên']))
in ('sự tự tin:' + str (nhãn ['tự tin'])))
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là một danh sách các nhãn, mỗi nhãn có tên và điểm số tự tin.
## Phần kết luận
Amazon Rekognition là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để xác định các đối tượng, con người, văn bản và các hoạt động trong hình ảnh và video.Nó cũng có thể được sử dụng để tạo ra nhận dạng khuôn mặt, phân tích khuôn mặt và những hiểu biết khác.Hướng dẫn này đã chỉ cho bạn cách sử dụng Amazon Rekognition để
[ENGLISH]:
#Amazon #Rekognition #tutorial #Imagerecognition #AI ##Amazon Rekognition Tutorial
Amazon Rekognition is a service that uses machine learning to identify objects, people, text, and activities in images and videos. It can also be used to generate facial recognition, facial analysis, and other insights. This tutorial will show you how to use Amazon Rekognition to detect faces, identify objects, and generate labels for images.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* An AWS account
* The AWS CLI installed and configured
* The AWS SDK for Python (Boto3) installed
## Getting Started
To get started, you will need to create a collection of faces. This can be done by uploading images of faces to an Amazon S3 bucket. Once you have created a collection, you can use Amazon Rekognition to detect faces in images and videos.
To detect faces in an image, you can use the following code:
```python
import boto3
rekognition = boto3.client('rekognition')
# Get the image from an Amazon S3 bucket
image = boto3.resource('s3').Bucket('my-bucket').Object('my-image.jpg').get()['Body'].read()
# Detect faces in the image
response = rekognition.detect_faces(Image={'Bytes': image})
# Print the results
for face in response['Faces']:
print('Face ' + str(face['Id']) + ': ')
print(' BoundingBox: ' + str(face['BoundingBox']))
print(' Confidence: ' + str(face['Confidence']))
print(' Landmarks: ' + str(face['Landmarks']))
```
The output of this code will be a list of faces, each with a unique ID, a bounding box, a confidence score, and a list of landmarks.
## Identifying Objects
Amazon Rekognition can also be used to identify objects in images and videos. To identify objects in an image, you can use the following code:
```python
import boto3
rekognition = boto3.client('rekognition')
# Get the image from an Amazon S3 bucket
image = boto3.resource('s3').Bucket('my-bucket').Object('my-image.jpg').get()['Body'].read()
# Identify objects in the image
response = rekognition.detect_labels(Image={'Bytes': image})
# Print the results
for label in response['Labels']:
print('Label: ' + label['Name'])
print('Confidence: ' + str(label['Confidence']))
```
The output of this code will be a list of objects, each with a name and a confidence score.
## Generating Labels
Amazon Rekognition can also be used to generate labels for images. Labels are descriptions of the content of an image. To generate labels for an image, you can use the following code:
```python
import boto3
rekognition = boto3.client('rekognition')
# Get the image from an Amazon S3 bucket
image = boto3.resource('s3').Bucket('my-bucket').Object('my-image.jpg').get()['Body'].read()
# Generate labels for the image
response = rekognition.generate_labels(Image={'Bytes': image})
# Print the results
for label in response['Labels']:
print('Label: ' + label['Name'])
print('Confidence: ' + str(label['Confidence']))
```
The output of this code will be a list of labels, each with a name and a confidence score.
## Conclusion
Amazon Rekognition is a powerful tool that can be used to identify objects, people, text, and activities in images and videos. It can also be used to generate facial recognition, facial analysis, and other insights. This tutorial showed you how to use Amazon Rekognition to
#Amazon #Rekognition #tutorial #Imagerecognition #ai ## Amazon Rekognition Hướng dẫn
Amazon Rekognition là một dịch vụ sử dụng học máy để xác định các đối tượng, con người, văn bản và các hoạt động trong hình ảnh và video.Nó cũng có thể được sử dụng để tạo ra nhận dạng khuôn mặt, phân tích khuôn mặt và những hiểu biết khác.Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Rekognition của Amazon để phát hiện các khuôn mặt, xác định các đối tượng và tạo nhãn cho hình ảnh.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản AWS
* AWS CLI đã cài đặt và cấu hình
* SDK AWS cho Python (BOTO3) đã được cài đặt
## Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo ra một bộ sưu tập khuôn mặt.Điều này có thể được thực hiện bằng cách tải lên hình ảnh của khuôn mặt lên xô Amazon S3.Khi bạn đã tạo một bộ sưu tập, bạn có thể sử dụng Amazon Rekognition để phát hiện các khuôn mặt trong hình ảnh và video.
Để phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập boto3
rekognition = boto3.client ('rekognition')
# Nhận hình ảnh từ xô Amazon S3
Image = boto3.Resource ('s3'). Xô ('my-bucket'). Đối tượng ('my-image.jpg').
# Phát hiện khuôn mặt trong hình ảnh
Trả lời = rekognition.detect_faces (Image = {'byte': Image})
# In kết quả
cho khuôn mặt đáp ứng ['khuôn mặt']:
in ('mặt' + str (mặt ['id']) + ':')
PRIN
in ('sự tự tin:' + str (mặt ['tự tin'])))
in ('mốc:' + str (face ['mốc']))))
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là một danh sách các khuôn mặt, mỗi mặt có ID duy nhất, hộp giới hạn, điểm tin cậy và danh sách các địa danh.
## Xác định các đối tượng
Amazon Rekognition cũng có thể được sử dụng để xác định các đối tượng trong hình ảnh và video.Để xác định các đối tượng trong hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập boto3
rekognition = boto3.client ('rekognition')
# Nhận hình ảnh từ xô Amazon S3
Image = boto3.Resource ('s3'). Xô ('my-bucket'). Đối tượng ('my-image.jpg').
# Xác định các đối tượng trong hình ảnh
Trả lời = rekognition.detect_labels (Image = {'byte': Image})
# In kết quả
Đối với nhãn trong phản hồi ['Nhãn']:
print ('Nhãn:' + Nhãn ['Tên']))
in ('sự tự tin:' + str (nhãn ['tự tin'])))
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là một danh sách các đối tượng, mỗi đối tượng có tên và điểm số tự tin.
## tạo nhãn
Amazon Rekognition cũng có thể được sử dụng để tạo nhãn cho hình ảnh.Nhãn là mô tả về nội dung của một hình ảnh.Để tạo nhãn cho một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập boto3
rekognition = boto3.client ('rekognition')
# Nhận hình ảnh từ xô Amazon S3
Image = boto3.Resource ('s3'). Xô ('my-bucket'). Đối tượng ('my-image.jpg').
# Tạo nhãn cho hình ảnh
Phản hồi = rekognition.Generate_Labels (Image = {'byte': Image})
# In kết quả
Đối với nhãn trong phản hồi ['Nhãn']:
print ('Nhãn:' + Nhãn ['Tên']))
in ('sự tự tin:' + str (nhãn ['tự tin'])))
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là một danh sách các nhãn, mỗi nhãn có tên và điểm số tự tin.
## Phần kết luận
Amazon Rekognition là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để xác định các đối tượng, con người, văn bản và các hoạt động trong hình ảnh và video.Nó cũng có thể được sử dụng để tạo ra nhận dạng khuôn mặt, phân tích khuôn mặt và những hiểu biết khác.Hướng dẫn này đã chỉ cho bạn cách sử dụng Amazon Rekognition để
[ENGLISH]:
#Amazon #Rekognition #tutorial #Imagerecognition #AI ##Amazon Rekognition Tutorial
Amazon Rekognition is a service that uses machine learning to identify objects, people, text, and activities in images and videos. It can also be used to generate facial recognition, facial analysis, and other insights. This tutorial will show you how to use Amazon Rekognition to detect faces, identify objects, and generate labels for images.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* An AWS account
* The AWS CLI installed and configured
* The AWS SDK for Python (Boto3) installed
## Getting Started
To get started, you will need to create a collection of faces. This can be done by uploading images of faces to an Amazon S3 bucket. Once you have created a collection, you can use Amazon Rekognition to detect faces in images and videos.
To detect faces in an image, you can use the following code:
```python
import boto3
rekognition = boto3.client('rekognition')
# Get the image from an Amazon S3 bucket
image = boto3.resource('s3').Bucket('my-bucket').Object('my-image.jpg').get()['Body'].read()
# Detect faces in the image
response = rekognition.detect_faces(Image={'Bytes': image})
# Print the results
for face in response['Faces']:
print('Face ' + str(face['Id']) + ': ')
print(' BoundingBox: ' + str(face['BoundingBox']))
print(' Confidence: ' + str(face['Confidence']))
print(' Landmarks: ' + str(face['Landmarks']))
```
The output of this code will be a list of faces, each with a unique ID, a bounding box, a confidence score, and a list of landmarks.
## Identifying Objects
Amazon Rekognition can also be used to identify objects in images and videos. To identify objects in an image, you can use the following code:
```python
import boto3
rekognition = boto3.client('rekognition')
# Get the image from an Amazon S3 bucket
image = boto3.resource('s3').Bucket('my-bucket').Object('my-image.jpg').get()['Body'].read()
# Identify objects in the image
response = rekognition.detect_labels(Image={'Bytes': image})
# Print the results
for label in response['Labels']:
print('Label: ' + label['Name'])
print('Confidence: ' + str(label['Confidence']))
```
The output of this code will be a list of objects, each with a name and a confidence score.
## Generating Labels
Amazon Rekognition can also be used to generate labels for images. Labels are descriptions of the content of an image. To generate labels for an image, you can use the following code:
```python
import boto3
rekognition = boto3.client('rekognition')
# Get the image from an Amazon S3 bucket
image = boto3.resource('s3').Bucket('my-bucket').Object('my-image.jpg').get()['Body'].read()
# Generate labels for the image
response = rekognition.generate_labels(Image={'Bytes': image})
# Print the results
for label in response['Labels']:
print('Label: ' + label['Name'])
print('Confidence: ' + str(label['Confidence']))
```
The output of this code will be a list of labels, each with a name and a confidence score.
## Conclusion
Amazon Rekognition is a powerful tool that can be used to identify objects, people, text, and activities in images and videos. It can also be used to generate facial recognition, facial analysis, and other insights. This tutorial showed you how to use Amazon Rekognition to
