Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Création d’une fonction Lambda Amazon Rekognition Ce didacticiel montre comment obtenir les résultats d’une opération d’analyse vidéo destinée à détecter des étiquettes à l’aide d’une fonction Lambda. **Note** Ce didacticiel utilise le AWS SDK pour Java 1.x. [Pour un didacticiel utilisant Rekognition et le SDK pour AWS Java version 2, consultez le référentiel d'exemples du SDK de documentation.AWS GitHub ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/master/javav2/usecases/video_analyzer_application) Vous pouvez utiliser les fonctions Lambda avec les opérations Vidéo Amazon Rekognition. Par exemple, le schéma suivant illustre un site web qui utilise une fonction Lambda pour lancer automatiquement l’analyse d’une vidéo au moment où celle-ci est chargée dans un compartiment Amazon S3. Lorsque la fonction Lambda est déclenchée, elle appelle [StartLabelDetection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartLabelDetection.html)pour commencer à détecter les étiquettes dans la vidéo téléchargée. Pour plus d’informations sur l’utilisation de la fonction Lambda pour traiter les notifications d’événements à partir d’un compartiment Amazon S3, consultez [Utilisation d’AWS Lambda avec Amazon S3 Events](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-s3.html). Une deuxième fonction Lambda est déclenchée lorsque le statut d’achèvement de l’analyse est envoyé à la rubrique Amazon SNS enregistrée. La deuxième fonction Lambda appelle [GetLabelDetection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetLabelDetection.html)pour obtenir les résultats de l'analyse. Les résultats sont ensuite stockés dans une base de données en vue d’être affichés sur une page web. Cette deuxième fonction lambda est l’objet de ce didacticiel. ![Schéma illustrant un processus de traitement vidéo pour Amazon Rekognition Video, depuis le téléchargement d'une vidéo jusqu'au stockage des résultats dans Amazon DynamoDB en vue de leur affichage sur un site Web.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/dg/images/VideoRekognitionLambda.png) Dans ce didacticiel, la fonction Lambda est déclenchée lorsque Vidéo Amazon Rekognition envoie le statut d’achèvement de l’analyse vidéo à la rubrique Amazon SNS enregistrée. Elle recueille ensuite les résultats de l'analyse vidéo en appelant [GetLabelDetection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetLabelDetection.html). À des fins de démonstration, ce didacticiel enregistre les résultats de détection d'étiquettes dans un CloudWatch journal. Dans la fonction Lambda de votre application, vous avez tout intérêt à stocker les résultats d’analyse en vue d’une utilisation ultérieure. Par exemple, vous pouvez utiliser Amazon DynamoDB pour enregistrer les résultats d’analyse. Pour plus d’informations, consultez [Utilisation de DynamoDB](url-ddb-dev;WorkingWithDynamo.html). Les procédures suivantes vous montrent comment : + Créer la rubrique Amazon SNS et configurer des autorisations. + Créez la fonction Lambda à l'aide du AWS Management Console et abonnez-la à la rubrique Amazon SNS. + Configurer la fonction Lambda à l’aide d’ AWS Management Console. + Ajoutez un exemple de code à un AWS Toolkit for Eclipse projet et chargez-le dans la fonction Lambda. + Tester la fonction Lambda à l’aide de l’ AWS CLI. **Note** Utilisez la même AWS région tout au long du didacticiel. ## Conditions préalables Ce didacticiel part du principe que vous maîtrisez AWS Toolkit for Eclipse. Pour plus d’informations, consultez [ AWS Toolkit pour Eclipse](https://docs.aws.amazon.com/toolkit-for-eclipse/v1/user-guide/welcome.html). ## Création de la rubrique SNS Le statut d’achèvement d’une opération d’analyse vidéo Vidéo Amazon Rekognition est envoyé à une rubrique Amazon SNS. Cette procédure crée la rubrique Amazon SNS, ainsi que la fonction de service IAM qui donne à Vidéo Amazon Rekognition l’accès à vos rubriques Amazon SNS. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Appeler les opérations de Vidéo Amazon Rekognition](api-video.md). **Pour créer une rubrique Amazon SNS** 1. Si vous ne l’avez pas encore fait, créez une fonction de service IAM pour donner à Vidéo Amazon Rekognition l’accès à vos rubriques Amazon SNS. Notez l’Amazon Resource Name (ARN). Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Accorder l’accès à plusieurs rubriques Amazon SNS](api-video-roles.md#api-video-roles-all-topics). 1. [Créez une rubrique Amazon SNS](https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/CreateTopic.html) à l’aide de la [console Amazon SNS](https://console.aws.amazon.com/sns/v2/home). Vous devez uniquement spécifier le nom de la rubrique. Ajoutez le nom du sujet avec *AmazonRekognition*. Notez l’ARN de la rubrique. ## Créer la fonction Lambda Vous devez créer la fonction Lambda à l’aide d’ AWS Management Console. Vous devez ensuite utiliser un projet AWS Toolkit for Eclipse pour charger le package de fonctions Lambda dans AWS Lambda. Il est également possible de créer la fonction Lambda avec AWS Toolkit for Eclipse. Pour plus d’informations, consultez [ Didacticiel : comment créer, charger et appeler une fonction AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/toolkit-for-eclipse/v1/user-guide/lambda-tutorial.html). **Pour créer la fonction Lambda** 1. Connectez-vous à AWS Management Console et ouvrez la console AWS Lambda à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/lambda/](https://console.aws.amazon.com/lambda/). 1. Choisissez **Créer une fonction**. 1. Choisissez **Créer à partir de zéro**. 1. Dans **Function name (Nom de la fonction)**, saisissez un nom pour votre fonction. 1. Dans **Runtime (Exécution)**, choisissez **Java 8**. 1. Choisissez **Choose or create an execution role (Choisir ou créer un rôle d’exécution)**. 1. Pour **Execution role** (Rôle d’exécution), choisissez **Create a new role with basic Lambda permissions** (Créer un nouveau rôle avec les autorisations Lambda de base). 1. Notez le nom du nouveau rôle affiché en bas de la rubrique **Basic information (Informations de base)**. 1. Choisissez **Créer une fonction**. ## Configurer la fonction Lambda Une fois la fonction Lambda créée, vous devez la configurer de sorte qu’elle soit déclenchée par la rubrique Amazon SNS que vous créez dans [Création de la rubrique SNS](#lambda-create-sns-topic). Vous devez également ajuster les besoins en mémoire et le délai d’expiration de la fonction Lambda. **Pour configurer la fonction Lambda** 1. Dans **Function Code (Code de fonction)**, tapez `com.amazonaws.lambda.demo.JobCompletionHandler` pour **Handler (Gestionnaire)**. 1. Dans **Basic settings (Paramètres de base)**, choisissez **Edit (Modifier)**. La boîte de dialogue **Edit basic settings (Modifier les paramètres de base)** s’affiche. 1. Choisissez **1024** pour **Memory (Mémoire)**. 1. Choisissez **10** secondes pour **Timeout (Expiration)**. 1. Choisissez **Enregistrer**. 1. Sous **Designer (Concepteur)**, choisissez **\+ Add trigger (\+ Ajouter un déclencheur)**. La boîte de dialogue Ajouter un déclencheur s’affiche. 1. Dans **Trigger configuration (Configuration du déclencheur)**, choisissez **SNS**. Dans **Rubrique SNS**, choisissez la rubrique Amazon SNS que vous avez créée dans [Création de la rubrique SNS](#lambda-create-sns-topic). 1. Choisissez **Activer le déclencheur**. 1. Pour ajouter le déclencheur, choisissez **Ajouter**. 1. Choisissez **Enregistrer** pour enregistrer la fonction Lambda. ## Configuration du rôle IAM Lambda Pour appeler les opérations Amazon Rekognition Video, vous ajoutez la politique gérée par *AmazonRekognitionFullAccess*AWS au rôle IAM Lambda. Les opérations de démarrage, telles que [StartLabelDetection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartLabelDetection.html), nécessitent également des autorisations de transfert pour le rôle de service IAM utilisé par Amazon Rekognition Video pour accéder à la rubrique Amazon SNS. **Pour configurer le rôle** 1. Connectez-vous à la console IAM AWS Management Console et ouvrez-la à [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)l'adresse. 1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Rôles**. 1. Dans la liste, choisissez le nom du rôle d’exécution que vous avez créé à l’étape [Créer la fonction Lambda](#lambda-create-function). 1. Choisissez l’onglet **Permissions** (Autorisations). 1. Choisissez **Attacher des politiques**. 1. *AmazonRekognitionFullAccess*Choisissez dans la liste des politiques. 1. Choisissez **Attach policy** (Attacher la politique). 1. Choisissez encore une fois le rôle d’exécution. 1. Sélectionnez **Ajouter une politique en ligne**. 1. Sélectionnez l’onglet **JSON**. 1. Remplacez la stratégie existante par la stratégie suivante. Remplacez `servicerole` par la fonction de service IAM que vous avez créée à l’étape [Création de la rubrique SNS](#lambda-create-sns-topic). 1. Choisissez **Examiner une politique**. 1. Dans **Name\*** (Nom), attribuez un nom à la stratégie. 1. Choisissez **Create Policy** (Créer une politique). ## Création du projet AWS Toolkit for Eclipse Lambda Lorsque la fonction Lambda est déclenchée, le code suivant obtient l'état d'achèvement dans la rubrique Amazon SNS et [GetLabelDetection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetLabelDetection.html)appelle pour obtenir les résultats de l'analyse. Le nombre d'étiquettes détectées et la liste des étiquettes détectées sont consignés dans un CloudWatch journal. Votre fonction Lambda doit stocker les résultats d’analyse vidéo en vue d’une utilisation ultérieure. **Pour créer le projet AWS Toolkit for Eclipse Lambda** 1. [Créez un projet AWS Toolkit for EclipseAWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/toolkit-for-eclipse/v1/user-guide/lambda-tutorial.html#lambda-tutorial-create-handler-class). + Pour **Project name:** (Nom du projet), tapez le nom de projet de votre choix. + Pour **Nom de classe :**, entrez *JobCompletionHandler*. + Pour **Input type:** (Type d’entrée), choisissez **SNS Event** (Événement SNS). + Laissez les autres champs en l’état. 1. Dans l'explorateur de **projet Eclipse**, ouvrez la méthode de gestion Lambda générée (JobCompletionHandler.java) et remplacez le contenu par le suivant : ``` //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) package com.amazonaws.lambda.demo; import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context; import com.amazonaws.services.lambda.runtime.LambdaLogger; import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler; import com.amazonaws.services.lambda.runtime.events.SNSEvent; import java.util.List; import com.amazonaws.regions.Regions; import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition; import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder; import com.amazonaws.services.rekognition.model.GetLabelDetectionRequest; import com.amazonaws.services.rekognition.model.GetLabelDetectionResult; import com.amazonaws.services.rekognition.model.LabelDetection; import com.amazonaws.services.rekognition.model.LabelDetectionSortBy; import com.amazonaws.services.rekognition.model.VideoMetadata; import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; public class JobCompletionHandler implements RequestHandler { @Override public String handleRequest(SNSEvent event, Context context) { String message = event.getRecords().get(0).getSNS().getMessage(); LambdaLogger logger = context.getLogger(); // Parse SNS event for analysis results. Log results try { ObjectMapper operationResultMapper = new ObjectMapper(); JsonNode jsonResultTree = operationResultMapper.readTree(message); logger.log("Rekognition Video Operation:========================="); logger.log("Job id: " + jsonResultTree.get("JobId")); logger.log("Status : " + jsonResultTree.get("Status")); logger.log("Job tag : " + jsonResultTree.get("JobTag")); logger.log("Operation : " + jsonResultTree.get("API")); if (jsonResultTree.get("API").asText().equals("StartLabelDetection")) { if (jsonResultTree.get("Status").asText().equals("SUCCEEDED")){ GetResultsLabels(jsonResultTree.get("JobId").asText(), context); } else{ String errorMessage = "Video analysis failed for job " + jsonResultTree.get("JobId") + "State " + jsonResultTree.get("Status"); throw new Exception(errorMessage); } } else logger.log("Operation not StartLabelDetection"); } catch (Exception e) { logger.log("Error: " + e.getMessage()); throw new RuntimeException (e); } return message; } void GetResultsLabels(String startJobId, Context context) throws Exception { LambdaLogger logger = context.getLogger(); AmazonRekognition rek = AmazonRekognitionClientBuilder.standard().withRegion(Regions.US_EAST_1).build(); int maxResults = 1000; String paginationToken = null; GetLabelDetectionResult labelDetectionResult = null; String labels = ""; Integer labelsCount = 0; String label = ""; String currentLabel = ""; //Get label detection results and log them. do { GetLabelDetectionRequest labelDetectionRequest = new GetLabelDetectionRequest().withJobId(startJobId) .withSortBy(LabelDetectionSortBy.NAME).withMaxResults(maxResults).withNextToken(paginationToken); labelDetectionResult = rek.getLabelDetection(labelDetectionRequest); paginationToken = labelDetectionResult.getNextToken(); VideoMetadata videoMetaData = labelDetectionResult.getVideoMetadata(); // Add labels to log List detectedLabels = labelDetectionResult.getLabels(); for (LabelDetection detectedLabel : detectedLabels) { label = detectedLabel.getLabel().getName(); if (label.equals(currentLabel)) { continue; } labels = labels + label + " / "; currentLabel = label; labelsCount++; } } while (labelDetectionResult != null && labelDetectionResult.getNextToken() != null); logger.log("Total number of labels : " + labelsCount); logger.log("labels : " + labels); } } ``` 1. Les espaces de noms Rekognition ne sont pas résolus. Pour corriger cela : + Placez le curseur de votre souris sur la partie sous-lignée de la ligne `import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;`. + Choisissez **Fix project set up...** (Corriger la configuration du projet). + Choisissez la version la plus récente de l’archive Amazon Rekognition. + Choisissez **OK** pour ajouter l’archive au projet. 1. Enregistrez le fichier. 1. Cliquez avec le bouton droit dans la fenêtre de votre code Eclipse et sélectionnez **AWS Lambda**, puis choisissez **Upload function to AWS Lambda**. 1. Sur la page **Select Target Lambda Function**, choisissez la région AWS à utiliser. 1. Choisissez **Choose an existing lambda function** (Choisir une fonction Lambda existante), puis sélectionnez la fonction Lambda que vous avez créée à l’étape [Créer la fonction Lambda](#lambda-create-function). 1. Choisissez **Suivant**. La boîte de dialogue **Function Configuration (Configuration de la fonction)** s’affiche. 1. Dans **IAM Role (Rôle IAM)**, choisissez le rôle IAM que vous avez créé à l’étape [Créer la fonction Lambda](#lambda-create-function). 1. Choisissez **Terminer** ; la fonction Lambda est alors chargée dans AWS. ## Test de la fonction Lambda Utilisez la AWS CLI commande suivante pour tester la fonction Lambda en démarrant l'analyse de détection des étiquettes d'une vidéo. Une fois l’analyse terminée, la fonction Lambda est déclenchée. Vérifiez que l'analyse a réussi en consultant CloudWatch les journaux. **Pour tester la fonction Lambda** 1. Chargez un fichier vidéo au format MOV ou MPEG-4 dans votre compartiment S3. À des fins de test, téléchargez une vidéo de 30 secondes au maximum. Pour en savoir plus, consultez [Chargement d’objets dans Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html) dans le *Guide de l’utilisateur Amazon Simple Storage Service*. 1. Exécutez la AWS CLI commande suivante pour commencer à détecter les étiquettes dans une vidéo. ``` aws rekognition start-label-detection --video "S3Object={Bucket="{{bucketname}}",Name="{{videofile}}"}" \ --notification-channel "SNSTopicArn={{TopicARN}},RoleArn={{RoleARN}}" \ --region {{Region}} ``` Mettez à jour les valeurs suivantes : + Remplacez `bucketname` et `videofile` par le nom du compartiment Amazon S3 et le nom de fichier de la vidéo dans laquelle vous souhaitez détecter les étiquettes. + Remplacez `TopicARN` par l’ARN de la rubrique Amazon SNS que vous avez créée à l’étape [Création de la rubrique SNS](#lambda-create-sns-topic). + Remplacez `RoleARN` par l’ARN du rôle IAM que vous avez créé à l’étape [Création de la rubrique SNS](#lambda-create-sns-topic). + Passez `Region` à la AWS région que vous utilisez. `` 1. Notez la valeur de `JobId` dans la réponse. La réponse est semblable à l’exemple JSON suivant. ``` { "JobId": "547089ce5b9a8a0e7831afa655f42e5d7b5c838553f1a584bf350ennnnnnnnnn" } ``` 1. Ouvrez la console [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/). 1. Une fois l’analyse terminée, une entrée de journal pour la fonction Lambda s’affiche dans le **Groupe de journaux**. 1. Choisissez la fonction Lambda pour afficher les flux de journaux. 1. Choisissez le flux de journal le plus récent pour voir les entrées de journal créées par la fonction Lambda. Si l'opération a réussi, cela ressemble à la sortie suivante, qui montre les détails de l'opération de reconnaissance vidéo, y compris l'identifiant de la tâche, le type d'opération StartLabelDetection « » et une liste des catégories d'étiquettes détectées telles que Bottle, Clothing, Crowd et Food : ![Sortie du journal présentant les détails d'une opération de reconnaissance vidéo.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/dg/images/log.png) La valeur de **Jod id (ID de tâche)** doit correspondre à la valeur de `JobId` que vous avez notée à l’étape 3.