知识就是力量。如果你允许你的用户上传图片，你可能还想更好地了解他们的图片包含什么。无论一张照片是一座建筑物、人、动物、名人还是一件产品，图像处理和分析都有助于进一步理解。这些知识的好处不仅仅是对内容进行分类并使图像库可搜索：从用户生成的内容中获取见解非常有用！除了分析用户上传的图片，找出他们关心的内容，然后根据用户的兴趣向他们显示相关内容，甚至与其他共享类似内容的用户进行匹配，还有什么更好的方法可以更好地了解用户兴趣。分析如果一张照片的内容在很多图像上手动执行。进入Amazon Rekognition，这是一项使用深度神经网络模型来检测和标记图像中成千上万的人、物体和场景的服务，让你可以轻松地在应用程序中构建强大的视觉搜索和发现功能。网络研讨会Cloudinary已经将两个Amazon Rekognition插件集成到其图像管理和操作管道中：Amazon Rekognition自动标记插件和Amazon Rekognition名人检测插件。客户越来越多地寻找创新的方法，围绕其媒体资产生成更多数据，以获得可操作的业务见解。通过使用Amazon Rekognition，Cloudinary正将这项技术与客户更紧密地联系起来，以便他们能够建立自己独特的体验。-Ranju Das，Amazon Rekognition董事，亚马逊网络服务公司。Amazon Rekognition：分类Amazon Rekognition自动标记附加组件可以自动识别照片中的内容，并返回检测到的类别列表和每个类别的可信度分数。该插件使用起来非常简单：只需在上传新图像或更新现有图像时将Cloudinary的图像上载API的分类参数设置为aws_rek_tagging，响应将包括图像。用于例子，上传以下小狗图片到Cloudinary并请求categorization:rubyphpythonnode.jsJavaAllRuby：复制到剪贴板云数据库：上传器.upload（"可爱_小狗.jpg",：分类=>"aws_rek_标签"）PHP:复制到剪贴板\Cloudinary\Uploader:：upload（"可爱_小狗.jpg",数组（"categorization"=>"aws_rek_tagging"））；Python:复制到剪贴板云数据库.uploader.upload（"可爱_小狗",categorization="aws_rek_标签"）节点.js：复制到剪贴板cloudinary.v2。上传器.upload（"可爱_小狗.jpg",{分类："aws_rek_tagging"}，函数（错误，结果）{控制台.log（结果）；}；Java:复制到剪贴板cloudinary.uploader（）.上传（"可爱_小狗.jpg", 对象实用程序.asMap("分类"、"aws_rek_tagging"））；URLRubyPHPPythonNode.jsJavaJSjQueryReactVue.jsAngular.netandroidiosalll公司：复制到clipboardhttps://res.cloudinary.com/demo/image/upload/cute_puppy.jpgRuby：复制到剪贴板cl\u image_tag（"可爱_小狗.jpg")PHP:复制到剪贴板cl\u image_tag（"可爱_小狗.jpg")Python:复制到剪贴板CloudinaryImage（"可爱_小狗.jpg"）.image（）节点.js：复制到剪贴板cloudinary.image（"可爱_小狗.jpg")Java:复制到剪贴板cloudinary.url（）.imageTag（"可爱_小狗.jpg");JS:复制到剪贴板cloudinary.imageTag（可爱的_小狗.jpg'）.toHtml（）；jQuery:复制到剪贴板$.cloudinary.image（"可爱_小狗.jpg")反应：复制到剪贴板Vue.js版：复制到剪贴板角度：复制到剪贴板.Net:复制到剪贴板cloudinary.Api.UrlImgUp.BuildImageTag（"可爱_小狗.jpg")Android:复制到剪贴板媒体管理器.get（）.url（）.generate（"可爱的_小狗.jpg");iOS:复制到剪贴板图像视图.cldSetImage(cloudinary.createUrl（）.生成（"可爱_小狗.jpg")!，cloudinary:云数据库）上传响应包括在上传的照片中自动检测到的各种类别以及检测到的类别的置信水平。所以亚马逊Rekognition 91%的人肯定照片里有一只小狗，82%的人肯定这只狗是狗纽芬兰。收到到剪贴板..."信息"：{"分类"：{"aws_rek_标签"：{"status"："完成"，"数据"：[{"tag"："Animal"，"confidence"：0.9117}，{"tag"："Canine"，"confidence"：0.9117}，{"tag"："Dog"，"confidence"：0.9117}，{"tag"："哺乳动物"，"置信度"：0.9117}，{"tag"："Pet"，"confidence"：0.9117}，{"tag"："Puppy"，"confidence"：0.9117}，{"tag"："Newfoundland"，"confidence"：0.8253}，{"tag"："Husky"，"confidence"：0.596}，{"tag"："可爱"，"自信"：0.5791}...有关Amazon Rekognition Auto Tagging插件的更多信息，请参阅文档.亚马逊Rekognition：名人检测Amazon Rekognition名人检测插件可以自动识别成千上万个不同类别的名人，比如娱乐和媒体、体育、商业和政治。这个附加组件使用起来也非常简单：只需在上传新图像或更新现有图像时，将Cloudinary的图像上载API的检测参数设置为aws_rek_face，响应将包括该图像的已识别名人列表。例如，将以下图片上载到Cloudinary并请求检测：RubyPHPPythonNode.jsJavaAllRuby：复制到剪贴板云数据库：上传器.upload("布兰格丽娜.jpg",：检测=>"aws_rek_face"）PHP:复制到剪贴板\Cloudinary\Uploader:：上载（"布兰格丽娜.jpg",数组（"detection"=>"aws_rek_face"）；Python:复制到剪贴板云数据库.uploader.upload("布兰格丽娜.jpg",检测="aws_rek_face"）节点.js：复制到剪贴板cloudinary.v2。上传器.upload("布兰格丽娜.jpg",{检测："aws_rek_face"}，函数（错误，结果）{控制台.log（结果）；}；Java:复制到剪贴板cloudinary.uploader（）。上载（"布兰格丽娜.jpg", 对象实用程序.asMap("检测"，"aws_rek_face"）；URLRubyPHPPythonNode.jsJavaJSjQueryReactVue.jsAngular.netandroidiosalll公司：复制到clipboardhttps://res.cloudinary.com/demo/image/upload/brangelina.jpgRuby：复制到剪贴板cl\U图像标记（"布兰格丽娜.jpg")PHP:复制到剪贴板cl\U图像标记（"布兰格丽娜.jpg")Python:复制到剪贴板云图像（"布兰格丽娜.jpg"）.image（）节点.js：复制到剪贴板cloudinary.image("布兰格丽娜.jpg")Java:复制到剪贴板cloudinary.url（）.imageTag（"布兰格丽娜.jpg");JS:复制到剪贴板cloudinary.imageTag('布兰格丽娜.jpg'）.toHtml（）；jQuery:复制到剪贴板$.cloudinary.image("布兰格丽娜.jpg")反应：复制到剪贴板Vue.js版：复制到剪贴板角度：复制到剪贴板.Net:复制到剪贴板cloudinary.Api.UrlImgUp.BuildImageTag（"布兰格丽娜.jpg")Android:复制到剪贴板媒体管理器.get（）.url（）。生成（"布兰格丽娜.jpg");iOS:复制到剪贴板图像视图.cldSetImage(cloudinary.createUrl（）。生成（"布兰格丽娜.jpg")!，cloudinary:云数据库）上传响应包括上传照片中自动检测到的各种名人以及检测到的名人的信心水平。所以亚马逊公司100%肯定这是布拉德·皮特和安吉丽娜·朱莉的照片。响应还包括关于在图像中检测到的未识别人脸的信息（如果相关的话），并且结果提供关于每个人脸的位置、姿势、在图像中的方向和面部地标的详细数据。复制到剪贴板{..."信息"：{"检测"：{"aws_rek_face"：{"status"："完成"，"数据"：{"名人脸"：[{"name"："安吉丽娜·朱莉"，"匹配置信度"：100.0"脸"：{"边界框"：{"宽度"。。。},"地标"：[{"type"："eyeLeft"，"x"：。。。}],...},..."name"："布拉德·皮特"，"匹配置信度"：100.0}，..."未识别的人脸"：[]，...}}}}}有关Amazon Rekognition名人检测插件的更多信息，请参阅文档。自动标记图像Coloudinary允许您标记上载的图像，其中可以为每个图像分配一个或多个标记。您还可以利用Amazon Rekognition附加组件，根据已识别类别的最低可信度分数自动为图像分配标签/名人。很简单在upload调用中添加auto泷u tagging参数，图像将根据Amazon Rekognition检测到的类别/名人自动分配资源标签。应自动为名人标记的最小可信度赋值。auto_tagging参数的值是0到1之间的十进制值，其中1表示100%。通过分配这些资源标签，您可以使用Cloudinary的API和Web在媒体库中列出和搜索图像接口。注意自动标记功能可以与Amazon Rekognition附加组件或两者一起使用。下面的示例将自动标记上载的图像，其中所有检测到的类别和名人的可信度至少为70%（auto_tagging=0.7）。RubyPHPPythonNode.jsJavaAllRuby：复制到剪贴板云数据库：上传器.upload("史蒂夫.jpg",：detection=>"aws_rek_face"，：categorization=>"aws_rek_标记"，：自动标记=>0.7）PHP:复制到剪贴板\Cloudinary\Uploader:：上载（"史蒂夫.jpg",阵列("detection"=>"aws逖rek_face"，"categorization"=>"aws_rek_标签"，"自动标记"=>0.7）；Python:复制到剪贴板云数据库.uploader.upload("史蒂夫.jpg",detection="aws贠face"，categorization="aws_rek_标记"，7.0=自动标记）节点.js：复制到剪贴板