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# 练习 1：检测对象和场景（控制台）
<a name="detect-labels-console"></a>

此部分简要说明 Amazon Rekognition 的对象和场景检测功能的工作方式。在您指定图像作为输入时，该服务将检测图像中的对象和场景，并将每个对象和场景连同其百分比置信度得分一起返回。

例如，Amazon Rekognition 将检测示例图像中的以下对象和场景：滑板、运动、人员和车辆。

![\[一个人在城市街道中央停放的汽车之间表演滑板特技。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/rekognition/latest/dg/images/detect-scenes.png)


Amazon Rekognition 还返回在示例图像中检测到的每个对象的置信度得分，如以下示例响应中所示。

![\[图表显示 Skateboard、Sport、People、Person、Human 和 Parking 等标签的分数，置信度值高达 99% 左右。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/rekognition/latest/dg/images/labels-confidence-score.png)


要查看此响应中显示的所有置信度得分，请在**标签 \$1 置信度**窗格中选择**显示更多**。

您也可以查看对 API 的请求和来自 API 的响应以作为参考。

请求

```
{
   "contentString":{
      "Attributes":[
         "ALL"
      ],
      "Image":{
         "S3Object":{
            "Bucket":"console-sample-images",
            "Name":"skateboard.jpg"
         }
      }
   }
}
```

响应

```
{
   "Labels":[
      {
         "Confidence":99.25359344482422,
         "Name":"Skateboard"
      },
      {
         "Confidence":99.25359344482422,
         "Name":"Sport"
      },
      {
         "Confidence":99.24723052978516,
         "Name":"People"
      },
      {
         "Confidence":99.24723052978516,
         "Name":"Person"
      },
      {
         "Confidence":99.23908233642578,
         "Name":"Human"
      },
      {
         "Confidence":97.42484283447266,
         "Name":"Parking"
      },
      {
         "Confidence":97.42484283447266,
         "Name":"Parking Lot"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Automobile"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Car"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Vehicle"
      },
      {
         "Confidence":76.85114288330078,
         "Name":"Intersection"
      },
      {
         "Confidence":76.85114288330078,
         "Name":"Road"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Boardwalk"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Path"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Pavement"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Sidewalk"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Walkway"
      },
      {
         "Confidence":66.71541595458984,
         "Name":"Building"
      },
      {
         "Confidence":62.04711151123047,
         "Name":"Coupe"
      },
      {
         "Confidence":62.04711151123047,
         "Name":"Sports Car"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"City"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"Downtown"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"Urban"
      },
      {
         "Confidence":60.978023529052734,
         "Name":"Neighborhood"
      },
      {
         "Confidence":60.978023529052734,
         "Name":"Town"
      },
      {
         "Confidence":59.22066116333008,
         "Name":"Sedan"
      },
      {
         "Confidence":56.48063278198242,
         "Name":"Street"
      },
      {
         "Confidence":54.235477447509766,
         "Name":"Housing"
      },
      {
         "Confidence":53.85226058959961,
         "Name":"Metropolis"
      },
      {
         "Confidence":52.001792907714844,
         "Name":"Office Building"
      },
      {
         "Confidence":51.325313568115234,
         "Name":"Suv"
      },
      {
         "Confidence":51.26075744628906,
         "Name":"Apartment Building"
      },
      {
         "Confidence":51.26075744628906,
         "Name":"High Rise"
      },
      {
         "Confidence":50.68067932128906,
         "Name":"Pedestrian"
      },
      {
         "Confidence":50.59548568725586,
         "Name":"Freeway"
      },
      {
         "Confidence":50.568580627441406,
         "Name":"Bumper"
      }
   ]
}
```

有关更多信息，请参阅 [Amazon Rekognition 的工作原理](how-it-works.md)。

## 检测您提供的图像中的对象和场景
<a name="detect-label-own-image"></a>

您可以上传您拥有的图像，也可以在 Amazon Rekognition 控制台中提供图像的 URL 作为输入。Amazon Rekognition 返回对象和场景、每个对象的置信度得分以及它在您提供的图像中检测到的场景。

**注意**  
图像的大小必须小于 5MB，并且格式必须为 JPEG 或 PNG。

**检测您提供的图像中的对象和场景**

1. 打开亚马逊 Rekognition 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)。

1. 选择**标签检测**。

1. 请执行以下操作之一：
   + 上传图像 – 选择**上传**，转到图像的存储位置，然后选择图像。
   + 使用 URL – 在文本框中键入 URL，然后选择**前往**。

1. 在**标签 \$1 置信度**窗格中查看检测到的每个标签的置信度得分。

有关更多图像分析选项，请参阅[使用图像](images.md)。

## 检测您提供的视频中的对象和人物
<a name="detect-label-video-console"></a>

您可以在 Amazon Rekognition 控制台中上传您作为输入内容提供的视频。Amazon Rekognition 会返回视频中检测到的人物、对象和标签。

**注意**  
演示视频不得超过一分钟或大于 30 MB。它必须采用 MP4 文件格式并使用 H.264 编解码器进行编码。

**检测您提供的视频中的对象和人物**

1. 打开亚马逊 Rekognition 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)。

1. 从导航栏中选择**存储的视频分析**。

1. 在**选择示例或者上载您自己的内容**下，从下拉菜单中选择**您自己的视频**。

1. 拖放视频或从存储视频的位置选择视频。

 有关更多视频分析选项，请参阅[使用存储视频分析操作](video.md)或[使用流视频事件](streaming-video.md)。