駐車標識リーダー
都市計画担当者は、トラックのカメラから得た何百万枚もの画像を持っています。市ではこのデータの記録を残していないため、駐車規制の情報は計画担当者にとって非常に貴重です。
Sam は boto3 Rekognition のドキュメントで detect_text() を見つけました。彼女はこれを使って、都市計画担当者が提供した画像からテキストを抽出しようとしています。
Sam が行ったこと:
- Rekognition クライアントを作成しました。
.detect_text()を呼び出し、結果をresponseに保存しました。
Sam が都市の駐車規制データソースを作成できるよう手伝ってください。Rekognition の .detect_text() メソッドを使って、駐車標識の画像から行（LINE）と単語（WORD）を抽出します。
この演習はコースの一部です
Python で始める AWS Boto 入門
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create empty list of words
words = []
# Iterate over the TextDetections in the response dictionary
for text_detection in response['____']:
# If TextDetection type is WORD, append it to words list
if text_detection['____'] == 'WORD':
# Append the detected text
words.append(text_detection['____'])
# Print out the words list
print(words)