Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Aggiungere altre immagini a un set di dati Puoi aggiungere altre immagini ai tuoi set di dati utilizzando la console di Amazon Rekognition Custom Labels o chiamando l'API `UpdateDatasetEntries`. **Topics** + [Aggiungere altre immagini (console)](#md-add-images-console) + [Aggiungere altre immagini (SDK)](#md-add-images-sdk) ## Aggiungere altre immagini (console) Quando usi la console di Amazon Rekognition Custom Labels, carichi immagini dal tuo computer locale. Le immagini vengono aggiunte alla posizione del bucket Amazon S3 (console o esterno) in cui sono archiviate le immagini utilizzate per creare il set di dati. **Per aggiungere altre immagini al set di dati (console)** 1. Apri la console Amazon Rekognition all'indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) 1. Nel riquadro a sinistra, scegli **Usa etichette personalizzate**. Viene visualizzata la pagina iniziale di Amazon Rekognition Custom Labels. 1. Nel pannello di navigazione a sinistra, scegli **Progetti**. Viene visualizzata la vista Progetti. 1. Scegli il progetto che desideri usare. 1. Nel pannello di navigazione a sinistra, sotto il nome del progetto, scegli **Set di dati**. 1. Scegli **Azioni** e seleziona il set di dati a cui desideri aggiungere immagini. 1. Scegli le immagini che desideri caricare nel set di dati. Puoi trascinare le immagini o scegliere le immagini che desideri caricare dal tuo computer locale. Puoi caricare fino a 30 immagini alla volta. 1. Scegli **Carica immagini**. 1. Scegli **Save changes** (Salva modifiche). 1. Etichetta le immagini. Per ulteriori informazioni, consulta [Immagini etichettate](md-labeling-images.md). ## Aggiungere altre immagini (SDK) `UpdateDatasetEntries` aggiorna o aggiunge righe JSON a un file manifest. Le righe JSON vengono trasferite come oggetto dati con codifica byte64 nel campo `GroundTruth`. Se utilizzi un AWS SDK per chiamare`UpdateDatasetEntries`, l'SDK codifica i dati al posto tuo. Ogni riga JSON contiene informazioni per una singola immagine, come le etichette assegnate o le informazioni sui riquadri di delimitazione. Esempio: ``` {"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"}} ``` Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di un file manifesto](md-create-manifest-file.md). Usa il campo `source-ref` come chiave per identificare le immagini da aggiornare. Se il set di dati non contiene un valore di campo `source-ref` corrispondente, la riga JSON viene aggiunta come nuova immagine. **Per aggiungere altre immagini a un set di dati (SDK)** 1. Se non l'hai già fatto, installa e configura il e il AWS CLI . AWS SDKs Per ulteriori informazioni, consulta [Passaggio 4: configura e AWS CLI AWS SDKs](su-awscli-sdk.md). 1. Usa i seguenti esempi per aggiungere righe JSON a un set di dati. ------ #### [ CLI ] Sostituisci il valore di `GroundTruth` con le righe JSON che desideri utilizzare. È necessario evitare qualsiasi carattere speciale all'interno della riga JSON. ``` 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 ] Usa il seguente codice. Fornisci i seguenti parametri di riga di comando: + dataset\$1arn`` — l'ARN del set di dati da aggiornare. + updates\$1file`` — il file che contiene gli aggiornamenti di riga JSON. ``` # 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`` — l'ARN del set di dati da aggiornare. + update\$1file`` — il file che contiene gli aggiornamenti di riga JSON. ``` /* 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); } } } ``` ------