Mehrfach-Katzen-Detektor

Nachdem der Katzen-Detektor eine Weile im Einsatz war, stellte das Animal-Control-Team fest, dass es ineffizient ist, jeweils nur einer Katze nachzugehen. Besser wäre es, Cluster von Katzen zu finden.

Sie fragten, ob Sam die Anzahl der erkannten Katzen in die Nachricht der Alarme aufnehmen kann. Außerdem baten sie sie, die Vertrauensschwelle zu senken, damit das System mehr Fehlalarme zulässt.

Cats detected by Rekognition

Sam hat bereits:

den Rekognition-Client erstellt,
.detect_labels() mit dem Bucket und Key des Bildes auf S3 aufgerufen und
das Ergebnis in der Variable response gespeichert.

hilf mit, Katzenleben zu retten! Zähle die Katzen in jedem Bild und nimm die Anzahl in den Alarm an Animal Control auf!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in AWS Boto mit Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Iteriere über jedes Element des 'Labels'-Schlüssels in response.
Sobald du ein Label mit dem Namen 'Cat' findest, iteriere über die Instanz(en) dieses Labels.
Wenn der Vertrauenswert (Confidence) einer Instanz größer als 85 ist, erhöhe cat_counts um 1.
Gib die endgültige Katzenanzahl aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create an empty counter variable
cats_count = 0
# Iterate over the labels in the response
for label in response['____']:
    # Find the cat label, look over the detected instances
    if label['____'] == 'Cat':
        for instance in label['____']:
            # Only count instances with confidence > 85
            if (instance['_____'] > 85):
                cats_count += 1
# Print count of cats
print(____)

Code bearbeiten und ausführen