Детектор нескольких кошек

Поработав с детектором кошек, команда по контролю за животными пришла к выводу, что отслеживать кошек по одной — неэффективно. Гораздо удобнее было бы находить сразу группы кошек.

Они попросили Сэм добавить в оповещения информацию о количестве обнаруженных кошек, а также снизить порог уверенности, допустив тем самым больше ложных срабатываний.

Сэм уже выполнила следующие шаги:

Создала клиент Rekognition.
Вызвала .detect_labels(), передав параметры Bucket и Key для изображения на S3.
Сохранила результат в переменной response.

Помогите Сэм спасать кошек! Помогите ей подсчитать количество кошек на каждом изображении и включить эту информацию в оповещение для команды по контролю за животными!

Это упражнение является частью курса

Введение в AWS Boto на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Выполните итерацию по каждому элементу ключа 'Labels' в переменной response.
Когда встретите метку с именем 'Cat', выполните итерацию по экземплярам этой метки.
Если уровень уверенности экземпляра превышает 85, увеличьте значение cat_counts на 1.
Выведите итоговое количество кошек.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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(____)

Редактировать и запускать код