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# 步驟 3：開始使用 AWS CLI 和 AWS SDK API
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設定要使用的 AWS CLI 和 AWS SDKs 之後，您可以建置使用 Amazon Rekognition 的應用程式。與 Amazon Rekognition 的大多數互動都是使用 API 操作進行，但少數 Amazon Rekognition 的功能具有主控台工作流程。

下列主題說明如何透過 AWS CLI 或 AWS SDKs 開始使用 Amazon Rekognition Image 和 Amazon Rekognition Video。
+ [使用映像](images.md) – 涵蓋使用 Amazon Rekognition Image 分析映像的程序。
+ [使用儲存的影片分析操作](video.md) - 涵蓋使用 Amazon Rekognition Video 分析預存、非串流影片的程序。
+ [處理串流影片事件](streaming-video.md) - 涵蓋使用 Amazon Rekognition Video 分析串流影片的程序。

上列各節都有使用 的範例 AWS CLI。如果您想要使用 AWS CLI，請參閱下一節，了解如何格式化 API 呼叫的資訊。

## 格式化 AWS CLI 範例
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本指南中 AWS CLI 的範例已針對 Linux 作業系統格式化。若要搭配 Microsoft Windows 使用範例，您需要變更 `--image` 參數的 JSON 格式，並將換行符號從反斜線 (\$1) 變更為插入號 (^)。如需 JSON 格式的詳細資訊，請參閱[指定 AWS 命令列界面的參數值](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-using-param.html)。

以下是針對 Microsoft Windows 格式化的範例 AWS CLI 命令 （請注意，這些命令不會如原樣執行，而只是格式化範例）：

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

您也可以提供同時適用於 Microsoft Windows 與 Linux 的 JSON 速記版本。

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

如需詳細資訊，請參閱[搭配 AWS 命令列界面使用速記語法](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/shorthand-syntax.html)。

## 下一步驟
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[步驟 4：開始使用 Amazon Rekognition 主控台](getting-started-console.md)