Detektor wielu kotów

Po pewnym czasie korzystania z Detektora Kotów zespół Animal Control stwierdził, że śledzenie jednego kota na raz jest mało efektywne. Lepszym rozwiązaniem byłoby wykrywanie skupisk kotów.

Zespół poprosił Sam, aby do wiadomości z alertami dodała liczbę wykrytych kotów. Poprosił ją też o obniżenie progu pewności, co pozwoli systemowi na większą liczbę fałszywych trafień.

Cats detected by Rekognition

Sam wykonała już następujące kroki:

Utworzyła klienta Rekognition.
Wywołała metodę .detect_labels() z nazwą zasobnika (Bucket) i kluczem (Key) obrazu w S3.
Zapisała wynik w zmiennej response.

Pomóż Sam ratować koty! Pomóż jej policzyć koty na każdym obrazie i uwzględnić tę informację w alercie do Animal Control!

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do AWS Boto w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Iteruj po każdym elemencie klucza 'Labels' w zmiennej response.
Gdy natrafisz na etykietę o nazwie 'Cat', iteruj po wystąpieniach tej etykiety.
Jeśli poziom pewności danego wystąpienia przekracza 85, zwiększ wartość cat_counts o 1.
Wyświetl końcową liczbę kotów.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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(____)

Edytuj i uruchom kod