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# Analyse d'une vidéo à l'aide du AWS Command Line Interface
Vous pouvez utiliser le AWS Command Line Interface (AWS CLI) pour appeler les opérations Amazon Rekognition Video. Le modèle de conception est identique à celui de l'utilisation de l'API Amazon Rekognition Video avec AWS ou un autre AWS. AWS SDK pour Java SDKs Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Présentation de l’API Vidéo Amazon Rekognition](video.md#video-api-overview). Les procédures suivantes montrent comment utiliser le AWS CLI pour détecter des étiquettes dans une vidéo.
Vous commencez à détecter des étiquettes dans une vidéo en appelant `start-label-detection`. Lorsque Amazon Rekognition a terminé l’analyse de la vidéo, le statut d’achèvement est envoyé à la rubrique Amazon SNS spécifiée dans le paramètre `--notification-channel` de `start-label-detection`. Vous pouvez obtenir le statut d’achèvement en abonnant une file d’attente Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) à la rubrique Amazon SNS. Vous pouvez ensuite interroger [receive-message](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sqs/receive-message.html) pour obtenir le statut d’achèvement à partir de la file d’attente Amazon SQS.
Lorsque vous appelez `StartLabelDetection`, vous pouvez filtrer vos résultats en fournissant des arguments de filtration aux arguments `LabelsInclusionFilter` et/ou `LabelsExclusionFilter`. Pour plus d’informations, consultez [Détection des étiquettes dans une vidéo](labels-detecting-labels-video.md).
La notification de statut d’achèvement est une structure JSON dans la réponse `receive-message`. Vous devez extraire le code JSON de la réponse. Pour plus d’informations sur le code JSON du statut d’achèvement, consultez [Référence : Notification des résultats d’une analyse vidéo](video-notification-payload.md). Si la valeur du champ `Status` du code JSON du statut d’achèvement est `SUCCEEDED`, vous pouvez obtenir les résultats de la demande d’analyse vidéo en appelant `get-label-detection`. Lorsque vous appelez `GetLabelDetection`, vous pouvez trier et agréger les résultats renvoyés à l’aide `SortBy` et `AggregateBy`.
Les procédures suivantes n’incluent pas le code requis pour interroger la file d’attente Amazon SQS. Elles n’incluent également pas le code requis pour analyser le code JSON renvoyé à partir de la file d’attente Amazon SQS. Pour obtenir un exemple en Java, consultez [Analyse d’une vidéo stockée dans un compartiment Amazon S3 avec Java or Python (SDK)](video-analyzing-with-sqs.md).
## Conditions préalables
Pour exécuter cette procédure, vous devez avoir AWS CLI installé le. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Premiers pas avec Amazon Rekognition](getting-started.md). Le compte AWS que vous utilisez doit avoir les autorisations d’accès à l’API Amazon Rekognition. Pour plus d’informations, [Actions définies par Amazon Rekognition](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/list_amazonrekognition.html#amazonrekognition-actions-as-permissions).
**Pour configurer Vidéo Amazon Rekognition et télécharger une vidéo**
1. Configurez l’accès des utilisateurs à Vidéo Amazon Rekognition et configurez l’accès de Vidéo Amazon Rekognition à Amazon SNS. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Configuration de Vidéo Amazon Rekognition](api-video-roles.md).
1. Chargez un fichier vidéo au format MOV ou MPEG-4 dans votre compartiment S3. Pendant le développement et les tests, nous suggérons d’utiliser des vidéos courtes de moins de 30 secondes.
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*.
**Pour détecter des étiquettes dans une vidéo**
1. Exécutez la AWS CLI commande suivante pour commencer à détecter les étiquettes dans une vidéo.
```
aws rekognition start-label-detection --video '{"S3Object":{"Bucket":"amzn-s3-demo-bucket","Name":"video-name"}}' \
--notification-channel '{"SNSTopicArn":"TopicARN","RoleArn":"RoleARN"}' \
--region region-name \
--features GENERAL_LABELS \
--profile profile-name \
--settings "{"GeneralLabels":{"LabelInclusionFilters":["Car"]}}
```
Mettez à jour les valeurs suivantes :
+ Remplacez `amzn-s3-demo-bucket` et `videofile` par le nom du compartiment Amazon S3 et le nom du fichier que vous avez spécifiés à l’étape 2.
+ Remplacez `us-east-1` par la région AWS que vous utilisez.
+ Remplacez la valeur de `profile_name` dans la ligne qui crée la session de Rekognition par le nom de votre profil de développeur.
+ Remplacez `TopicARN` par l’ARN de la rubrique Amazon SNS que vous avez créée à l’étape 3 de [Configuration de Vidéo Amazon Rekognition](api-video-roles.md).
+ Remplacez `RoleARN` par l’ARN de la fonction du service que vous avez créé à l’étape 7 de [Configuration de Vidéo Amazon Rekognition](api-video-roles.md).
+ Si nécessaire, vous pouvez spécifier le `endpoint-url`. La CLI AWS doit déterminer automatiquement l’URL du point de terminaison approprié en fonction de la région fournie. Toutefois, si vous utilisez un point de terminaison [de votre VPC privé](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/what-is-amazon-vpc.html#what-is-privatelink), il peut être nécessaire de spécifier le `endpoint-url`. La ressource [AWS Service Endpoints](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#regional-endpoints) répertorie la syntaxe permettant de spécifier les URL des points de terminaison ainsi que les noms et codes de chaque région.
+ Vous pouvez également inclure des critères de filtrage dans le réglage des paramètres. Par exemple, vous pouvez utiliser un `LabelsInclusionFilter` ou un `LabelsExclusionFilter` à côté d’une liste de valeurs souhaitées.
Si vous accédez à la CLI sur un périphérique Windows, utilisez des guillemets doubles au lieu de guillemets simples et évitez les guillemets doubles internes par une barre oblique inverse (c’est-à-dire \$1) pour corriger les erreurs d’analyse que vous pourriez rencontrer. Pour un exemple, voir ci-dessous :
```
aws rekognition start-label-detection --video "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"amzn-s3-demo-bucket",\"Name\":\"video-name\"}}" --notification-channel "{\"SNSTopicArn\":\"TopicARN\",\"RoleArn\":\"RoleARN\"}" \
--region us-east-1 --features GENERAL_LABELS --settings "{\"GeneralLabels\":{\"LabelInclusionFilters\":[\"Car\"]}}" --profile profile-name
```
1. Notez la valeur de `JobId` dans la réponse. La réponse est semblable à l’exemple JSON suivant.
```
{
"JobId": "547089ce5b9a8a0e7831afa655f42e5d7b5c838553f1a584bf350ennnnnnnnnn"
}
```
1. Écrivez le code pour interroger la file d’attente Amazon SQS sur le statut d’achèvement JSON (à l’aide de [receive-message](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sqs/receive-message.html)).
1. Écrivez le code pour extraire le champ `Status` du code JSON de statut d’achèvement.
1. Si la valeur de `Status` est`SUCCEEDED`, exécutez la AWS CLI commande suivante pour afficher les résultats de détection des étiquettes.
```
aws rekognition get-label-detection --job-id JobId \
--region us-east-1 --sort-by TIMESTAMP aggregate-by TIMESTAMPS
```
Mettez à jour les valeurs suivantes :
+ Remplacez `JobId` par l’identifiant de tâche que vous avez noté à l’étape 2.
+ Remplacez `Endpoint` et `us-east-1` par le point de terminaison et la région AWS que vous utilisez.
Les résultats sont semblables à l’exemple JSON suivant :
```
{
"Labels": [
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Confidence": 99.03720092773438,
"Name": "Speech"
}
},
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Confidence": 71.6698989868164,
"Name": "Pumpkin"
}
},
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Confidence": 71.6698989868164,
"Name": "Squash"
}
},
{
"Timestamp": 0,
"Label": {
"Confidence": 71.6698989868164,
"Name": "Vegetable"
}
}, .......
```