AmazonRekognition-Java对接

AmazonRekognition-Java对接

　　AmazonRekognition类似于百度EasyDL，是一款图像分析服务，检测图像分类及图像内容等。

1、项目创建

　　项目创建的方式有一下三种方式：

　　1：AWS官网创建

　　2：CLI创建

　　3：编码创建（Java）

AWS官网创建文档见：

　　链接：https://pan.baidu.com/s/1WMnUIjNug53YEzWMXENVKw
　　提取码：flny

2、依赖

        <!--AmazonRekognition依赖-->
        <dependency>
            <groupId>com.amazonaws</groupId>
            <artifactId>aws-java-sdk-rekognition</artifactId>
            <version>1.11.759</version>
        </dependency>

3、功能代码

1、客户端验证连接

　　客户端连接方式及问题见：https://www.cnblogs.com/StefanieYang/p/13212508.html

2、功能

public class RekognitionClient{
　　
　　private final static String regoin = "us-east-1"; //区域设置
　　private final static String projectArn = ""; //项目Arn
　　private final static String versionName = ""; //模型
　　private final static String projectVersionArn = ""; //项目模型Arn
　　private final static int minInferenceUnits = 1; //最小推理数
　　private final static String projectName = ""; //项目名称
　　

　　// Rekognition客户端生成/连接
　　public static AmazonRekognition getRekognition(){
　　　　AWSCredentials credentials = new ProfileCredentialsProvider().getCredentials();
　　　　AmazonRekognition amazonRekognition = AmazonRekognitionClientBuilder.standard()
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　.withCredentials(new AWSStaticCredentialsProvider(credentials))
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　.build();
　　　　return amazonRekognition;
　　}

　　// Create
　　public static void createProject(AmazonRekognition amazonRekognition){
　　　　try{
　　　　　　CreateProjectRequest request = new CreateProjectRequest().withProjectName(projectName);//创建请求
　　　　　　CreateProjectResult result = amazonRekognition.createProject(request);
　　　　　　log.info("Project ARN:" + result.getProjectArn());
　　　　}catch(Exception e){
　　　　　　log.error(e.getMessage());
　　　　}
　　}

　　
　　// Delete
　　public static void deleteProject(AmazonRekognition amazonRekognition){
　　　　try{
　　　　　　　DeleteProjectRequest request = new DeleteProjectRequest().withPojectArn(projectArn);
　　　　　　　DeleteProjectResult result = amazonRekognition.deleteProject(request);
　　　　　　　log.info("Project Status:" + result.getStatus());
　　　　}catch(Exception e){
　　　　　　　log.error(e.getMessage());
　　　　}
　　}

　　
　　// Start
　　public static void startProject(AmazonRekognition amazonRekognition){
　　　　try{
　　　　　　StartProjectVersionRequest request = new StartProjectVersionRequest().withProjectVersionArn(projectVersionArn).withMinInferenceUnits(minInferenceUnits);
　　　　　　StartProjectVersionResult  result = amazonRekognition.startProjectVersion(request);
　　　　　　log.info("Project Status:" + result.getStatus());
　　　　}catch(Exception e){
　　　　　　log.error(e.getMessage());
　　　　}
　　}

　　// Stop
　　public static void stopProject(AmazonRekognition amazonRekognition){
　　　　try{
　　　　　　StopProjectVersionRequest request = new StopProjectVersionRequest().withProjectVersionArn(projectVersionArn);
　　　　　　StopProjectVersionResult result = amazonRekognition.stopProjectVersion(request);
　　　　　　log.info("Project Status:" + result.getStatus());
　　　　}catch(Exception e){
　　　　　　log.error(e.getMessage());
　　　　}
　　}

　　
　　// LocalImage Upload Detect（非自定义项目）
　　public static void localImageDetect(String imagePath,AmazonRekognition amazonRekognition){
　　　　ByteBuffer imageBytes = null;
　　　　InputStream in = null;
　　　　DetectLabelsRequest request = null;
　　　　Image image;
　　　　try{
　　　　　　in = new FileInputStream(new File(imagePath));
　　　　　　try{
　　　　　　　　imageBytes = ByteBuffer.wrap(IOUtils.toByteArraay(in));
　　　　　　　　request = new DetectLabelsRequest().withImage(new Image().withBytes(imageBytes))
　　　　　　　　　　　　　　.withMaxLabels(10).withMinconfidence(77F);
　　　　　　}catch(IOException e){
　　　　　　　　log.error("输入流转ByteBuffer失败！")
　　　　　　}
　　　　}catch(FileNotFoundException e){
　　　　　　log.error("文件不存在！")；
　　　　}
　　　　DetectLabelsResult result = amazonRekognition.detectLabels(request);
　　　　List<Label> list = result.getLabels();
　　　　for(Label label : list){
　　　　　　　log.info("标签名："+label.getName+"标签Confidence:"+label.getConfidence());
　　　　}
　　　　if(in!=null){
　　　　　　try{
　　　　　　　　in.close();
　　　　　　}catch(IOException e){
　　　　　　　　log.error(e.getMessage());
　　　　　　}
　　　　}
　　}


　　// Bucket Image Detect(非自定义项目)
　　public static void bucketImageDetect(String key,String bucketName,AmazonRekognition amazonRekognition){
　　　　DetectLabelsRequest request = new DetectLabelsRequest();
　　　　request.withImage(new Image().withS3Object(new S3Object().withName(key).withBucket(bucketName))).withMaxLabels(10).withConfidence(75F);
　　　　try{
　　　　　　DetectLabelsResult result = amazonRekognition.detectLabes(request);
　　　　　　List<Label> list = result.getLabels();
　　　　　　for(Label label : list){
　　　　　　　　log.info("标签名："+label.getName+"标签Confidence"+label.getConfidence());
　　　　　　}
　　　　}catch(IOException e){
　　　　　　log.error(e.getMessage());
　　　　}
　　}
}

AmazonS3 File Detect

package com.stefanie.sun.bean.AWS.Rekognition;

import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.*;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3;
import com.amazonaws.services.s3.model.S3ObjectInputStream;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.List;


@Slf4j
public class DisplayCustomLabels extends JPanel {

    private final static String projectVersionArn = "your projectVersionArn";

    private static final long serialVersionUID = 1L;
    BufferedImage image;
    static int scale;
    DetectCustomLabelsResult result;

    public DisplayCustomLabels(DetectCustomLabelsResult labelsResult,
                               BufferedImage bufImage) throws Exception {
        super();
        scale = 4; // increase to shrink image size.
        result = labelsResult;
        image = bufImage;

    }

    // Draws the bounding box around the detected faces.
    public void paintComponent(Graphics g) {
        float left = 0;
        float top = 0;
        int height = image.getHeight(this);
        int width = image.getWidth(this);
        Graphics2D g2d = (Graphics2D) g; // Create a Java2D version of g.
        // Draw the image.
        g2d.drawImage(image, 0, 0, width / scale, height / scale, this);
        g2d.setColor(new Color(0, 212, 0));
        // Iterate through faces and display bounding boxes.
        List<CustomLabel> customLabels = result.getCustomLabels();
        for (CustomLabel customLabel : customLabels) {

            if (customLabel.getGeometry() != null) {
                BoundingBox box = customLabel.getGeometry().getBoundingBox();
                left = width * box.getLeft();
                top = height * box.getTop();
                g2d.drawString(customLabel.getName(), left / scale, top / scale);
                g2d.drawRect(Math.round(left / scale), Math.round(top / scale),
                        Math.round((width * box.getWidth()) / scale),
                        Math.round((height * box.getHeight())) / scale);
            }

        }
    }

    public static void main(String arg[]) throws Exception {

        String photo = "assets/ifree-zy-test1.0/1592904311/img_20191109_171935.png";
        String bucket = "custom-labels-console-us-east-1-5de227ce63";
        float minConfidence = 90;
        int height = 0;
        int width = 0;
        // Get the image from an S3 Bucket
//        AmazonS3 s3client = AmazonS3ClientBuilder.defaultClient();
        AmazonS3 s3client = S3client.amazonS36(); //见：https://www.cnblogs.com/StefanieYang/p/13229128.html 客户端连接方式第6种
        com.amazonaws.services.s3.model.S3Object s3object =
                s3client.getObject(bucket, photo);
        S3ObjectInputStream inputStream = s3object.getObjectContent();
        BufferedImage image = ImageIO.read(inputStream);

        DetectCustomLabelsRequest request = new DetectCustomLabelsRequest()
                .withProjectVersionArn(projectVersionArn)
                .withImage(new Image().withS3Object(new
                        S3Object().withName(photo).withBucket(bucket)))
                .withMinConfidence(minConfidence);
        width = image.getWidth();
        height = image.getHeight();
        // Call DetectFaces
        AmazonRekognition amazonRekognition =
                RelognitionClient.getRekognition();  //见上面代码中获取方式
        DetectCustomLabelsResult result =
                amazonRekognition.detectCustomLabels(request);

        //Show the bounding box info for each face.
        List<CustomLabel> customLabels = result.getCustomLabels();
        log.info("----------" + request.toString() + "----------" + result.toString() + "----------" + customLabels
                .size() + "----------" + customLabels.toString() + "----------");
        for (CustomLabel customLabel : customLabels) {
            if (customLabel.getGeometry() != null) {
                BoundingBox box = customLabel.getGeometry().getBoundingBox();
                float left = width * box.getLeft();
                float top = height * box.getTop();
                System.out.println("Custom Label:");
                System.out.println("Left: " + String.valueOf((int) left));
                System.out.println("Top: " + String.valueOf((int) top));
                System.out.println("Label Width: " + String.valueOf((int) (width *
                        box.getWidth())));
                System.out.println("Label Height: " + String.valueOf((int) (height *
                        box.getHeight())));
                System.out.println();
            }
        }
        // Create frame and panel./download file
//        JFrame frame = new JFrame("RotateImage");
//        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
//        DisplayCustomLabels panel = new DisplayCustomLabels(result, image);
//        panel.setPreferredSize(new Dimension(image.getWidth() / scale,
//                image.getHeight() / scale));
//        frame.setContentPane(panel);
//        frame.pack();
//        frame.setVisible(true);
    }
}