本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 第 3 步：开始使用 AWS CLI 和 S AWS DK API
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设置好要使用的 AWS CLI 和之后 AWS SDKs ，您可以构建使用 Amazon Rekognition 的应用程序。尽管只有几个特定的 Amazon Rekognition 特征具有控制台工作流，但与 Amazon Rekognition 的大多数交互都是通过 API 操作进行的。

以下主题向你展示了如何通过或开始使用亚马逊 Rekognition Image 和亚马逊 Rekognition Video。 AWS CLI AWS SDKs
+ [使用图像](images.md)：介绍使用 Amazon Rekognition Image 分析图像的过程。
+ [使用存储视频分析操作](video.md)：介绍使用 Amazon Rekognition Video 分析存储的非流视频的过程。
+ [使用流视频事件](streaming-video.md)：介绍使用 Amazon Rekognition Video 分析流视频的过程。

上面列出的章节包含使用 AWS CLI的示例。如果您打算使用 AWS CLI，请参阅以下部分，了解有关如何格式化 API 调用的信息。

## 格式化示 AWS CLI 例
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本指南中的 AWS CLI 示例是针对 Linux 操作系统进行格式化的。要将示例用于 Microsoft Windows，您需要更改 `--image` 参数的 JSON 格式，并将换行符从反斜杠 (\$1) 更改为插字号 (^)。有关 JSON 格式的更多信息，请参阅[为 AWS 命令行界面指定参数值](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-using-param.html)。

以下是针对 Microsoft Windows 进行格式化的示例 AWS CLI 命令（请注意，这些命令不会按原样运行，它们只是格式化示例）：

```
aws rekognition detect-labels ^
  --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"photo-collection\",\"Name\":\"photo.jpg\"}}" ^
  --region region-name
```

您也可以提供适用于 Microsoft Windows 和 Linux 的速记版 JSON。

```
aws rekognition detect-labels --image "S3Object={Bucket=photo-collection,Name=photo.jpg}" --region region-name
```

有关更多信息，请参阅[将快速输入语法用于 AWS 命令行界面](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/shorthand-syntax.html)。

## 后续步骤
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[步骤 4：开始使用 Amazon Rekognition 控制台](getting-started-console.md)