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# 在本地使用 Kinesis 视频流显示 Rekognition 结果
<a name="displaying-rekognition-results-locally"></a>

 [你可以使用亚马逊 Kinesis Video Streams 解析器库的示例测试，查看亚马逊 Rekognition Video Streams 的结果显示在你来自亚马逊 Kinesis Video Streams 的提要中。KinesisVideo ](https://github.com/aws/amazon-kinesis-video-streams-parser-library#kinesisvideo---rekognition-examples)在检测到的人脸上方`KinesisVideoRekognitionIntegrationExample`显示边界框，并通过本地渲染视频。 JFrame此过程假设您已成功将来自设备摄像头的媒体输入连接到 Kinesis 视频流并启动了 Amazon Rekognition 流处理器。有关更多信息，请参阅 [使用 GStreamer 插件进行直播](streaming-using-gstreamer-plugin.md)。

## 步骤 1：安装 Kinesis 视频流解析器库
<a name="step-1-install-parser-library"></a>

 要创建目录并下载 Github 存储库，请运行以下命令：

```
$ git clone https://github.com/aws/amazon-kinesis-video-streams-parser-library.git
```

 导航到库目录并运行以下 Maven 命令进行全新安装：

```
$ mvn clean install
```

## 步骤 2：配置 Kinesis 视频流和 Rekognition 集成示例测试
<a name="step-2-configure-kinesis-video-rekognition-example-test"></a>

 打开 `KinesisVideoRekognitionIntegrationExampleTest.java` 文件。删除类标题后的 `@Ignore`。使用来自 Amazon Kinesis 和 Amazon Rekognition 资源的信息填充数据字段。有关更多信息，请参阅 [设置您的 Amazon Rekognition Video 和 Amazon Kinesis 资源](setting-up-your-amazon-rekognition-streaming-video-resources.md)。如果您要将视频流式传输到 Kinesis 视频流，请移除 `inputStream` 参数。

 请看下面的代码示例: 

```
RekognitionInput rekognitionInput = RekognitionInput.builder()
  .kinesisVideoStreamArn("arn:aws:kinesisvideo:us-east-1:123456789012:stream/rekognition-test-video-stream")
  .kinesisDataStreamArn("arn:aws:kinesis:us-east-1:123456789012:stream/AmazonRekognition-rekognition-test-data-stream")
  .streamingProcessorName("rekognition-test-stream-processor")
  // Refer how to add face collection :
  // https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/add-faces-to-collection-procedure.html
  .faceCollectionId("rekognition-test-face-collection")
  .iamRoleArn("rekognition-test-IAM-role")
  .matchThreshold(0.95f)
  .build();                
            
KinesisVideoRekognitionIntegrationExample example = KinesisVideoRekognitionIntegrationExample.builder()
  .region(Regions.US_EAST_1)
  .kvsStreamName("rekognition-test-video-stream")
  .kdsStreamName("AmazonRekognition-rekognition-test-data-stream")
  .rekognitionInput(rekognitionInput)
  .credentialsProvider(new ProfileCredentialsProvider())
  // NOTE: Comment out or delete the inputStream parameter if you are streaming video, otherwise
  // the test will use a sample video. 
  //.inputStream(TestResourceUtil.getTestInputStream("bezos_vogels.mkv"))
  .build();
```

## 步骤 3：运行 Kinesis 视频流和 Rekognition 集成示例测试
<a name="step-3-run-kinesis-video-rekognition-example-test"></a>

 如果您正在向其进行流式传输，请确保您的 Kinesis 视频流正在接收媒体输入，然后在运行 Amazon Rekognition Video 流处理器的情况下开始分析您的流。有关更多信息，请参阅 [Amazon Rekognition Video 流处理器操作概述](streaming-video.md#using-rekognition-video-stream-processor)。将`KinesisVideoRekognitionIntegrationExampleTest`课程当作 JUnit测试来运行。短暂延迟后，将打开一个新窗口，其中包含来自您的 Kinesis 视频流的视频源，以及在检测到的人脸上绘制的边界框。

**注意**  
 本示例中使用的集合中的人脸必须以这种格式指定外部图像 ID（文件名），边界框标签才能显示有意义的文本： PersonName1-Trusted、 PersonName 2-Intruder、 PersonName 3-Neutral 等。标签也可以采用颜色编码，并且可以在 FaceType .java 文件中进行自定义。