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# Localizzazione di oggetti nei file manifest
È possibile importare immagini etichettate con informazioni sulla localizzazione degli oggetti aggiungendo righe JSON in formato SageMaker AI Ground Truth [Bounding Box Job Output](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-data-output.html#sms-output-box) a un file manifest.
Le informazioni di localizzazione rappresentano la posizione di un oggetto in un'immagine. La posizione è rappresentata da un riquadro di delimitazione che circonda l'oggetto. La struttura del riquadro di delimitazione contiene le coordinate in alto a sinistra e la larghezza e l'altezza del riquadro di delimitazione. Una riga JSON in formato riquadro di delimitazione include riquadri di delimitazione per le posizioni di uno o più oggetti e la classe di ciascun di essi in un'immagine.
Un file manifest è composto da una o più righe JSON, ogni riga contiene le informazioni per una singola immagine.
**Creare un file manifest per la localizzazione degli oggetti**
1. Creare un file di testo vuoto.
1. Aggiungere una riga JSON per ogni immagine che si vuole importare. Ogni riga JSON dovrebbe essere simile a quanto segue.
```
{"source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png", "bounding-box": {"image_size": [{"width": 640, "height": 480, "depth": 3}], "annotations": [{ "class_id": 1, "top": 251, "left": 399, "width": 155, "height": 101}, {"class_id": 0, "top": 65, "left": 86, "width": 220, "height": 334}]}, "bounding-box-metadata": {"objects": [{ "confidence": 1}, {"confidence": 1}], "class-map": {"0": "Echo", "1": "Echo Dot"}, "type": "groundtruth/object-detection", "human-annotated": "yes", "creation-date": "2013-11-18T02:53:27", "job-name": "my job"}}
```
1. Salvare il file. È possibile utilizzare l'estensione`.manifest`, ma non è necessaria.
1. Creare un set di dati, usando il file che è appena stato creato. Per ulteriori informazioni, consulta [Per creare un set di dati utilizzando un file manifest in formato SageMaker AI Ground Truth (console)](md-create-manifest-file.md#create-dataset-procedure-manifest-file).
## Oggetto riquadro di delimitazione righe JSON
In questa sezione viene mostrato come creare una riga JSON per una singola immagine. L'immagine seguente mostra i riquadri di delimitazione attorno ai dispositivi Amazon Echo e Amazon Echo Dot.
Di seguito è riportata la riga JSON del riquadro di delimitazione per l'immagine precedente.
```
{
"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}, {
"class_id": 0,
"top": 65,
"left": 86,
"width": 220,
"height": 334
}]
},
"bounding-box-metadata": {
"objects": [{
"confidence": 1
}, {
"confidence": 1
}],
"class-map": {
"0": "Echo",
"1": "Echo Dot"
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2013-11-18T02:53:27",
"job-name": "my job"
}
}
```
Osservare le seguenti informazioni.
### source-ref
(Obbligatorio) La posizione dell’immagine di Amazon S3. Il formato è `"s3://{{BUCKET}}/{{OBJECT_PATH}}"`. Le immagini in un set di dati importato devono essere archiviate nello stesso bucket Amazon S3.
### {{bounding-box}}
(Obbligatorio) L’etichetta dell'attributo. Scegliere il nome del campo. Contiene le dimensioni dell'immagine e i riquadri di delimitazione per ogni oggetto rilevato nell'immagine. Devono esserci metadati corrispondenti identificati dal nome del campo con l'aggiunta di *-metadata*. Ad esempio, `"bounding-box-metadata"`.
*image\_size*
(Obbligatorio) Un array di elemento singolo contenente la dimensione dell'immagine in pixel.
+ *altezza*: (obbligatorio) l'altezza dell'immagine in pixel.
+ *larghezza*: (obbligatorio) lo spessore dell'immagine in pixel.
+ *profondità*: (obbligatorio) il numero di canali nell'immagine. Per l’immagine RGB, il valore è 3. Attualmente non è utilizzato da Amazon Rekognition Custom Labels, ma è richiesto un valore.
*annotations*
(Obbligatorio) Un array di informazioni sul riquadro di delimitazione per ogni oggetto rilevato nell'immagine.
+ *class\_id*: (obbligatorio) Mappare con un'etichetta in *class-map*. Nell'esempio precedente, l'oggetto nell'immagine con *class\_id* di `1` è l'Echo Dot.
+ *top*: (obbligatorio) la distanza tra la parte superiore dell'immagine e quella del riquadro di delimitazione, in pixel.
+ *left*: (obbligatorio) la distanza tra la parte sinistra dell'immagine e quella del riquadro di delimitazione, in pixel.
+ *larghezza*: (obbligatorio) la larghezza del riquadro di delimitazione, in pixel.
+ *altezza*: (obbligatorio) l'altezza del riquadro di delimitazione, in pixel.
### {{bounding-box}}-metadati
(Obbligatorio) Metadati sull'attributo etichetta. Il nome del campo deve essere lo stesso dell'attributo etichetta con l'aggiunta di *-metadata*. Un array di informazioni sui riquadri di delimitazione per ogni oggetto rilevato nell'immagine.
*Oggetti*
(Obbligatorio) Un array di oggetti che si trovano nell’immagine. Mappare l'array *delle annotazioni* per indice. L'attributo confidence non viene utilizzato da Amazon Rekognition Custom Labels.
*class-map*
(Obbligatorio) Una mappa delle classi che si applicano agli oggetti rilevati nell'immagine.
*tipo*
(Obbligatorio) Il tipo di lavoro di classificazione. `"groundtruth/object-detection"` identifica il lavoro come rilevamento di oggetti.
*creation-date*
(Obbligatorio) La data e l'ora UTC (Coordinated Universal Time) in cui è stata creata l'etichetta.
*annotato dall'uomo*
(Obbligatorio) Specificare "yes" se l'annotazione è stata completata da un essere umano. In caso contrario, `"no"`.
*job-name*
(Obbligatorio) Il nome del lavoro che elabora l’immagine.