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# 批量處理映像
<a name="to-process-images-in-bulk"></a>

您可以提交資訊清單檔案並呼叫 StartMediaAnalysisJob 操作，以啟動新的批量分析作业。輸入資訊清單檔案包含 Amazon S3 儲存貯體中映像檔的參考，其格式如下：

```
{"source-ref": "s3://foo/bar/1.jpg"}
```

## 建立批量分析作業 (CLI)
<a name="w2aac49c15b7"></a>

1. 如果您尚未執行：

   1. 建立或更新具有 `AmazonRekognitionFullAccess` 和 `AmazonS3ReadOnlyAccess` 許可的使用者。如需詳細資訊，請參閱[步驟 1：設定 AWS 帳戶並建立使用者](setting-up.md#setting-up-iam)。

   1. 安裝和設定 AWS CLI 和 AWS SDKs。如需詳細資訊，請參閱[步驟 2：設定 AWS CLI 和 AWS SDKs](setup-awscli-sdk.md)。

1. 將影像上傳至您的 S3 儲存貯體。

   如需指示說明，請參閱《Amazon Simple Storage Service 使用者指南》**中的[上傳物件至 Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html)。

1. 使用下列指令建立和擷取批量分析工作。

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#### [ CLI ]

使用下列命令來呼叫 [StartMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartMediaAnalysisJob.html) 操作，以使用 DetectModerationLabels 操作進行分析：

```
# Requests
# Starting DetectModerationLabels job with default settings
aws rekognition start-media-analysis-job \
--operations-config "DetectModerationLabels={MinConfidence='1'}" \
--input "S3Object={Bucket=amzn-s3-demo-source-bucket,Name=my-input.jsonl}" \
--output-config "S3Bucket=amzn-s3-demo-destination-bucket;,S3KeyPrefix=my-results"
```

您可以使用 [GetMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetMediaAnalysisJob.html) 操作，取得有關指定作業的資訊，例如儲存結果和摘要檔案的儲存貯體的 Amazon S3 路徑。您提供由 StartMediaAnalysisJob 或 ListMediaAnalysisJob 傳回的作業 ID。有關作業的詳細資料僅保留一年。

```
# Request
aws rekognition get-media-analysis-job \
--job-id customer-job-id
```

您可以使用傳回作业頁面的 [ListMediaAnalysisJobs](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListMediaAnalysisJobs.html) 作業，列出所有批量分析。使用 `max-results` 引數時，您可以指定每頁傳回的最大作業數目，數目僅限於 `max-results`。每頁最多傳回 100 個結果。有關作業的詳細資料僅保留一年。

```
# Request
# Specify number of jobs to return per page, limited to max-results.
aws rekognition list-media-analysis-jobs --max-results 1
```

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