Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Weitere Bilder zu einem Datensatz hinzufügen Sie können Ihren Datensätzen weitere Bilder hinzufügen, indem Sie die Amazon Rekognition Custom Labels-Konsole verwenden oder die `UpdateDatasetEntries`-API aufrufen. **Topics** + [Weitere Bilder hinzufügen (Konsole)](#md-add-images-console) + [Weitere Bilder hinzufügen (SDK)](#md-add-images-sdk) ## Weitere Bilder hinzufügen (Konsole) Wenn Sie die Amazon Rekognition Custom Labels-Konsole verwenden, laden Sie Bilder von Ihrem lokalen Computer hoch. Die Bilder werden dem Amazon-S3-Bucket-Speicherort (Konsole oder extern) hinzugefügt, wo die Bilder gespeichert werden, die zur Erstellung des Datensatzes verwendet wurden. **So fügen Sie Ihrem Datensatz (Konsole) weitere Bilder hinzu** 1. Öffnen Sie die Amazon Rekognition Rekognition-Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Custom Labels verwenden** aus. Die Landingpage von Amazon Rekognition Custom Labels wird angezeigt. 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option **Projekte** aus. Die Projektansicht wird angezeigt. 1. Wählen Sie das Projekt aus, das Sie verwenden möchten. 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich unter dem Projektnamen **Datensatz** aus. 1. Wählen Sie **Aktionen** aus und wählen Sie den Datensatz aus, dem Sie Bilder hinzufügen möchten. 1. Wählen Sie die Bilder aus, die Sie in den Datensatz hochladen möchten. Sie können die Bilder ziehen oder die Bilder auswählen, die Sie von Ihrem lokalen Computer hochladen möchten. Sie können bis zu 30 Bilder gleichzeitig hochladen. 1. Wählen Sie **Bilder hochladen**. 1. Wählen Sie **Änderungen speichern ** aus. 1. Versehen Sie die Bilder mit Labels. Weitere Informationen finden Sie unter [Labeling von Bildern](md-labeling-images.md). ## Weitere Bilder hinzufügen (SDK) `UpdateDatasetEntries` aktualisiert oder fügt JSON-Zeilen zu einer Manifestdatei hinzu. Sie übergeben die JSON-Zeilen als byte64-kodiertes Datenobjekt im `GroundTruth`-Feld. Wenn Sie ein AWS SDK zum Aufrufen verwenden`UpdateDatasetEntries`, codiert das SDK die Daten für Sie. Jede JSON-Zeile enthält Informationen für ein einzelnes Bild, z. B. zugewiesene Labels oder Begrenzungsrahmen-Informationen. Beispiel: ``` {"source-ref":"s3://bucket/image","BB":{"annotations":[{"left":1849,"top":1039,"width":422,"height":283,"class_id":0},{"left":1849,"top":1340,"width":443,"height":415,"class_id":1},{"left":2637,"top":1380,"width":676,"height":338,"class_id":2},{"left":2634,"top":1051,"width":673,"height":338,"class_id":3}],"image_size":[{"width":4000,"height":2667,"depth":3}]},"BB-metadata":{"job-name":"labeling-job/BB","class-map":{"0":"comparator","1":"pot_resistor","2":"ir_phototransistor","3":"ir_led"},"human-annotated":"yes","objects":[{"confidence":1},{"confidence":1},{"confidence":1},{"confidence":1}],"creation-date":"2021-06-22T10:11:18.006Z","type":"groundtruth/object-detection"}} ``` Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Manifestdatei](md-create-manifest-file.md). Verwenden Sie `source-ref` als Schlüssel, um Bilder zu identifizieren, die Sie aktualisieren möchten. Wenn der Datensatz keinen passenden `source-ref` Feldwert enthält, wird die JSON-Zeile als neues Bild hinzugefügt. **So fügen Sie mehr Bilder zu einem Datensatz hinzu (SDK)** 1. Falls Sie dies noch nicht getan haben, installieren und konfigurieren Sie das AWS CLI und das AWS SDKs. Weitere Informationen finden Sie unter [Schritt 4: Richten Sie das und ein AWS CLI AWS SDKs](su-awscli-sdk.md). 1. Verwenden Sie die folgenden Beispiele, um einem Datensatz JSON-Zeilen hinzuzufügen. ------ #### [ CLI ] Ersetzen Sie den Wert von `GroundTruth` durch die JSON-Zeilen, die Sie verwenden möchten. Sie müssen alle Sonderzeichen innerhalb der JSON-Zeile maskieren. ``` aws rekognition update-dataset-entries\ --dataset-arn dataset_arn \ --changes '{"GroundTruth" : "{\"source-ref\":\"s3://your_bucket/your_image\",\"BB\":{\"annotations\":[{\"left\":1776,\"top\":1017,\"width\":458,\"height\":317,\"class_id\":0},{\"left\":1797,\"top\":1334,\"width\":418,\"height\":415,\"class_id\":1},{\"left\":2597,\"top\":1361,\"width\":655,\"height\":329,\"class_id\":2},{\"left\":2581,\"top\":1020,\"width\":689,\"height\":338,\"class_id\":3}],\"image_size\":[{\"width\":4000,\"height\":2667,\"depth\":3}]},\"BB-metadata\":{\"job-name\":\"labeling-job/BB\",\"class-map\":{\"0\":\"comparator\",\"1\":\"pot_resistor\",\"2\":\"ir_phototransistor\",\"3\":\"ir_led\"},\"human-annotated\":\"yes\",\"objects\":[{\"confidence\":1},{\"confidence\":1},{\"confidence\":1},{\"confidence\":1}],\"creation-date\":\"2021-06-22T10:10:48.492Z\",\"type\":\"groundtruth/object-detection\"}}" }' \ --cli-binary-format raw-in-base64-out \ --profile custom-labels-access ``` ------ #### [ Python ] Verwenden Sie folgenden Code. Geben Sie die folgenden Befehlszeilenparameter an: + dataset\$1arn `` — der ARN des Datensatzes, den Sie aktualisieren möchten. + updates\$1file `` — die Datei, die die JSON-Line-Updates enthält. ``` # Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 """ Purpose Shows how to add entries to an Amazon Rekognition Custom Labels dataset. """ import argparse import logging import time import json import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logger = logging.getLogger(__name__) def update_dataset_entries(rek_client, dataset_arn, updates_file): """ Adds dataset entries to an Amazon Rekognition Custom Labels dataset. :param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client. :param dataset_arn: The ARN of the dataset that yuo want to update. :param updates_file: The manifest file of JSON Lines that contains the updates. """ try: status="" status_message="" # Update dataset entries. logger.info("Updating dataset %s", dataset_arn) with open(updates_file) as f: manifest_file = f.read() changes=json.loads('{ "GroundTruth" : ' + json.dumps(manifest_file) + '}') rek_client.update_dataset_entries( Changes=changes, DatasetArn=dataset_arn ) finished=False while finished is False: dataset=rek_client.describe_dataset(DatasetArn=dataset_arn) status=dataset['DatasetDescription']['Status'] status_message=dataset['DatasetDescription']['StatusMessage'] if status == "UPDATE_IN_PROGRESS": logger.info("Updating dataset: %s ", dataset_arn) time.sleep(5) continue if status == "UPDATE_COMPLETE": logger.info("Dataset updated: %s : %s : %s", status, status_message, dataset_arn) finished=True continue if status == "UPDATE_FAILED": error_message = f"Dataset update failed: {status} : {status_message} : {dataset_arn}" logger.exception(error_message) raise Exception (error_message) error_message = f"Failed. Unexpected state for dataset update: {status} : {status_message} : {dataset_arn}" logger.exception(error_message) raise Exception(error_message) logger.info("Added entries to dataset") return status, status_message except ClientError as err: logger.exception("Couldn't update dataset: %s", err.response['Error']['Message']) raise def add_arguments(parser): """ Adds command line arguments to the parser. :param parser: The command line parser. """ parser.add_argument( "dataset_arn", help="The ARN of the dataset that you want to update." ) parser.add_argument( "updates_file", help="The manifest file of JSON Lines that contains the updates." ) def main(): logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") try: #get command line arguments parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS) add_arguments(parser) args = parser.parse_args() print(f"Updating dataset {args.dataset_arn} with entries from {args.updates_file}.") # Update the dataset. session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access') rekognition_client = session.client("rekognition") status, status_message=update_dataset_entries(rekognition_client, args.dataset_arn, args.updates_file) print(f"Finished updates dataset: {status} : {status_message}") except ClientError as err: logger.exception("Problem updating dataset: %s", err) print(f"Problem updating dataset: {err}") except Exception as err: logger.exception("Problem updating dataset: %s", err) print(f"Problem updating dataset: {err}") if __name__ == "__main__": main() ``` ------ #### [ Java V2 ] + dataset\$1arn `` — der ARN des Datensatzes, den Sie aktualisieren möchten. + update\$1file `` — die Datei, die die JSON-Line-Updates enthält. ``` /* Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 */ package com.example.rekognition; import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetChanges; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetDescription; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetStatus; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeDatasetRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeDatasetResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.UpdateDatasetEntriesRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.UpdateDatasetEntriesResponse; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.Logger; public class UpdateDatasetEntries { public static final Logger logger = Logger.getLogger(UpdateDatasetEntries.class.getName()); public static String updateMyDataset(RekognitionClient rekClient, String datasetArn, String updateFile ) throws Exception, RekognitionException { try { logger.log(Level.INFO, "Updating dataset {0}", new Object[] { datasetArn}); InputStream sourceStream = new FileInputStream(updateFile); SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream); DatasetChanges datasetChanges = DatasetChanges.builder() .groundTruth(sourceBytes).build(); UpdateDatasetEntriesRequest updateDatasetEntriesRequest = UpdateDatasetEntriesRequest.builder() .changes(datasetChanges) .datasetArn(datasetArn) .build(); UpdateDatasetEntriesResponse response = rekClient.updateDatasetEntries(updateDatasetEntriesRequest); boolean updated = false; //Wait until update completes do { DescribeDatasetRequest describeDatasetRequest = DescribeDatasetRequest.builder() .datasetArn(datasetArn).build(); DescribeDatasetResponse describeDatasetResponse = rekClient.describeDataset(describeDatasetRequest); DatasetDescription datasetDescription = describeDatasetResponse.datasetDescription(); DatasetStatus status = datasetDescription.status(); logger.log(Level.INFO, " dataset ARN: {0} ", datasetArn); switch (status) { case UPDATE_COMPLETE: logger.log(Level.INFO, "Dataset updated"); updated = true; break; case UPDATE_IN_PROGRESS: Thread.sleep(5000); break; case UPDATE_FAILED: String error = "Dataset update failed: " + datasetDescription.statusAsString() + " " + datasetDescription.statusMessage() + " " + datasetArn; logger.log(Level.SEVERE, error); throw new Exception(error); default: String unexpectedError = "Unexpected update state: " + datasetDescription.statusAsString() + " " + datasetDescription.statusMessage() + " " + datasetArn; logger.log(Level.SEVERE, unexpectedError); throw new Exception(unexpectedError); } } while (updated == false); return datasetArn; } catch (RekognitionException e) { logger.log(Level.SEVERE, "Could not update dataset: {0}", e.getMessage()); throw e; } } public static void main(String args[]) { String updatesFile = null; String datasetArn = null; final String USAGE = "\n" + "Usage: " + " \n\n" + "Where:\n" + " dataset_arn - the ARN of the dataset that you want to update.\n\n" + " update_file - The file that includes in JSON Line updates.\n\n"; if (args.length != 2) { System.out.println(USAGE); System.exit(1); } datasetArn = args[0]; updatesFile = args[1]; try { // Get the Rekognition client. RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder() .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access")) .region(Region.US_WEST_2) .build(); // Update the dataset datasetArn = updateMyDataset(rekClient, datasetArn, updatesFile); System.out.println(String.format("Dataset updated: %s", datasetArn)); rekClient.close(); } catch (RekognitionException rekError) { logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage()); System.exit(1); } catch (Exception rekError) { logger.log(Level.SEVERE, "Error: {0}", rekError.getMessage()); System.exit(1); } } } ``` ------