2-1. 이미지 분석(detect_labels)..

# 우선 사이트의 참고 소스를 보자.

  - client : boto 클래스를 활용하여 rekognition 과 관련된 값을 담아준다.

  - bucket : S3에 생성한 버켓의 이름을 입력하면 된다. (분석할 사진이 있는 버켓)

  - photo : 해당 버켓에 존재하는 파일명을 입력.

  - detect_labels({Image},{MaxLabels},{MinConfidence}) 를 호출하여 분석에 대한 결과값을 return 받는다.

    > 함수에 넣을 수 있는 파라미터 값.

      - Image : 이미지 파일.

      - MaxLabels : return Label의 최대 갯수. 컨피던스(신뢰도) 기준으로 x건이 추출 된다.

      - MinConfidence : 신뢰도가 x값 이상인 것에 대해서만 추출한다. (Default : 55% 이상)

    > 리턴된 값은 아래와 같다.

- Labels : Label(피사체)의 집합.

- Name : 객체의 이름.

- Confidence : 신뢰도.

- Instances :

  > Bounding-Box : 객체의 위치 및 크기 값.

- Parents : 부모 Label

- OrientationCorrection : 항상 Null 값. 이미지 변환과 관련된 내                                   용으로 보임.

- LabelModelVersion : 해당 함수의 버전.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  - 원하는 값은 객체, 배열 규칙에 따라 추출하면 된다.

 

[참고 사이트]

https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/rekognition.html#Rekognition.Client.detect_labels