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本指南以 aws-doc-sdk-examples 仓库中的sap-abap/services/rek模块为主体，系统讲解如何通过 AWS SDK for SAP ABAP 在 SAP 系统中调用 Amazon Rekognition，实现人脸集合管理、人脸检索比对、标签/文本/名人识别等 15 项核心图像分析能力。读完本文，你将掌握 Rekognition 在 SAP ABAP 中的完整调用链路、每个 API 的参数与异常处理模式，以及配套 ABAP 单元测试的写法。

概述：在 SAP 世界里解锁云上图像智能

Amazon Rekognition 是一项托管式图像与视频分析服务，能够快速为应用程序添加目标检测、人脸识别、文字提取、名人识别与内容安全审查能力。本仓库在 sap-abap/services/rek 目录下提供了一个独立的 SAP ABAP 示例包Package for Rekognition，演示如何用 AWS SDK for SAP ABAP 驱动这些能力。

核心载体是一个全局 ABAP 类/awsex/cl_rek_actions（描述为 "Rekognition Code Example"），它把 Rekognition 的 15 个常用 API 封装为可直接调用的方法，并配套一份基于 ABAP 单元测试框架的测试类ltc_awsex_cl_rek_actions。整个示例遵循「会话创建 → 服务工厂获取客户端 → 调用 API → 捕获 AWS 异常」的统一模式，非常适合 SAP 开发者在 ABAP 环境中快速上手云图像服务。

从源码结构看，示例的实现方式可以概括为：通过/aws1/cl_rt_session_aws=>create( )建立 AWS 会话，通过/aws1/cl_rek_factory=>create( lo_session )获取 Rekognition 客户端，然后把图片以S3Object + Image包装对象的形式传给 API——这与 Rekognition 官方 API 的请求模型保持一致。

运行前提与费用须知

根据 sap-abap/README.md，运行本示例前需要满足：

• 拥有 AWS 账户，并按 AWS SDK for SAP ABAP 配置全局设置 配置默认凭证与默认 Region；
• 在 SAP 系统（如 SE24 面向对象编辑器）中导入并激活sap-abap/services/rek包下的对象（abapGit 序列化格式，含package.devc.xml、类源文件、测试源文件）。

同时需注意（原文 ⚠ Important 部分的要点）：

• 运行本代码可能产生 AWS 费用，运行测试同样可能产生费用；
• 建议按最小权限原则授权，仅授予完成任务所需的最低权限；
• 示例代码未在所有 AWS Region 逐一验证，请确认目标服务在所选 Region 可用；
• 仓库中的单元测试被标记为DANGEROUS，会真实创建与删除 AWS 资源，只应在合适的测试 AWS 账户中运行。

核心实现类与 15 个操作总览

/awsex/cl_rek_actions的全部代码位于 sap-abap/services/rek/#awsex#cl_rek_actions.clas.abap，类定义（第 1–153 行）声明了 15 个 PUBLIC 方法，按业务功能可划分为四组：

所有方法均以RAISING /aws1/cx_rt_generic声明，即 AWS SDK for SAP ABAP 的通用运行时异常会被抛给调用方；方法内部则针对具体业务场景捕获更精确的 Rekognition 异常（如cx_rekresourcenotfoundex、cx_rekinvalids3objectex、cx_rekinvalidparameterex、cx_rekresrcalrdyexistsex），并通过MESSAGE ... TYPE 'E'或TYPE 'I'向 ABAP 调用环境反馈执行结果。

统一调用骨架：会话、工厂与 Profile

每个方法都遵循相同的初始化三段式，以create_collection（源码 L160-L177）为例：

CONSTANTS cv_pfl TYPE /aws1/rt_profile_id VALUE 'ZCODE_DEMO'. DATA(lo_session) = /aws1/cl_rt_session_aws=>create( cv_pfl ). DATA(lo_rek) = /aws1/cl_rek_factory=>create( lo_session ). TRY. oo_result = lo_rek->createcollection( iv_collectionid = iv_collection_id ). MESSAGE 'Collection created successfully.' TYPE 'I'. CATCH /aws1/cx_rekresrcalrdyexistsex. MESSAGE 'Collection already exists.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_rekinvalidparameterex. MESSAGE 'Invalid parameter value.' TYPE 'E'. ENDTRY.

这里有几个值得注意的实现事实：

• Profile 标识：所有方法都硬编码ZCODE_DEMO作为rt_profile_id，即本仓库示例约定使用名为ZCODE_DEMO的 AWS 配置 Profile 来承载凭证与 Region 设置。你在实际项目里应替换为自己的 Profile 名称。
• 会话与服务客户端：/aws1/cl_rt_session_aws=>create( )负责建立与 AWS 的连接会话，/aws1/cl_rek_factory=>create( )负责创建 Rekognition 服务的接口客户端（接口为/aws1/if_rek），测试类中也以同样方式实例化 S3 客户端/aws1/if_s3（见 测试类 L85-L88）。
• 响应对象：多数方法通过EXPORTING oo_result返回类型化的响应类（如cl_rekcreatecollresponse、cl_rekdetectlabelsrsp），方法内部会调用get_*访问器读取结果字段，例如get_facecount( )、get_facerecords( )、get_labels( )。

图片的传入方式：S3Object 与 Image 包装对象

Rekognition 的绝大多数图像分析 API 都要求通过Image参数指定待分析图片，而Image可以引用 S3 对象或传入图片字节。本示例统一采用S3 对象引用方式，形成固定的两段式构造模式（见 index_faces L228-L257）：

" Create S3 object reference for the image DATA(lo_s3object) = NEW /aws1/cl_reks3object( iv_bucket = iv_s3_bucket iv_name = iv_s3_key ). " Create image object DATA(lo_image) = NEW /aws1/cl_rekimage( io_s3object = lo_s3object ). oo_result = lo_rek->indexfaces( iv_collectionid = iv_collection_id io_image = lo_image iv_externalimageid = iv_external_id iv_maxfaces = iv_max_faces ).

由此可以推断出实践前提：调用前需要先把待分析图片上传到 S3，并把 Bucket 名称与对象 Key 作为方法的输入参数传入。相关参数类型在类定义中都有明确约束（例如iv_s3_bucket TYPE /aws1/reks3bucket、iv_s3_key TYPE /aws1/reks3objectname）。测试类正是先借助/awsex/cl_utils工具类创建带随机后缀的测试桶，再把一张 10×10 灰度 JPEG 以putobject上传（见 测试类 class_setup L100-L216）。

人脸集合管理：创建、删除、描述与列出

Rekognition 的人脸集合（Collection）是存储人脸向量的容器，是人脸检索功能的前提。本示例提供四个管理操作。

创建集合create_collection：入参为iv_collection_id TYPE /aws1/rekcollectionid，返回cl_rekcreatecollresponse。已存在时捕获cx_rekresrcalrdyexistsex并提示 "Collection already exists."，参数非法时捕获cx_rekinvalidparameterex。

删除集合delete_collection：入参同为集合 ID。若集合不存在，捕获cx_rekresourcenotfoundex并提示 "Collection not found."。

描述集合describe_collection：返回cl_rekdescrcollresponse，源码通过get_facecount( )读取已索引人脸数并拼装消息：

oo_result = lo_rek->describecollection( iv_collectionid = iv_collection_id ). DATA(lv_face_count) = oo_result->get_facecount( ). DATA(lv_msg) = |Collection described: { lv_face_count } face(s) indexed.|. MESSAGE lv_msg TYPE 'I'.

列出集合list_collections：入参iv_max_results TYPE /aws1/rekpagesize（测试中传入 100），通过get_collectionids( )获取集合 ID 列表并输出数量。

从测试实现看，集合创建后并非立即可用，测试类专门实现了wait_for_collection_ready轮询逻辑（最多 30 次、每次等待 2 秒，通过describeCollection是否抛出cx_rekresourcenotfoundex判断就绪状态），这一点在编写生产代码时同样值得借鉴——创建集合后应等待其进入 ACTIVE 状态再执行 IndexFaces。

人脸索引与检索：IndexFaces、ListFaces、SearchFaces、DeleteFaces

这一组方法构成了完整的人脸识别闭环：

• index_faces：把 S3 图片中的人脸录入指定集合，入参包括iv_collection_id、S3 位置、iv_external_id TYPE /aws1/rekexternalimageid（外部标识，用于业务关联）和iv_max_faces TYPE /aws1/rekmaxfacestoindex。通过get_facerecords( )统计成功索引的人脸数。
• list_faces：列出集合内已索引的人脸，入参iv_max_results TYPE /aws1/rekpagesize，通过get_faces( )读取人脸列表。
• search_faces：以已索引人脸的FaceId（类型/aws1/rekfaceid）为查询条件在集合内检索相似人脸，支持iv_threshold TYPE /aws1/rt_float_as_string（相似度阈值，测试中取'80'）与iv_max_faces TYPE /aws1/rekmaxfaces。
• search_faces_by_image：直接以一张 S3 图片为查询条件检索集合，参数除 S3 位置外同样是阈值与最大返回数，通过get_facematches( )获取匹配列表。
• delete_faces：按 FaceId 列表删除集合中的人脸，入参it_face_ids TYPE /aws1/cl_rekfaceidlist_w=>tt_faceidlist（需用包装类cl_rekfaceidlist_w构造），通过get_deletedfaces( )返回实际删除的 FaceId 列表。

测试类展示了完整的测试编排（L632-L931）：先用index_faces建立测试人脸并保存FaceId到类级变量av_indexed_face_id，等待索引传播后依次执行list_faces、search_faces_by_image、search_faces、delete_faces。其中delete_faces测试还断言「已删除人脸列表不为空」，体现了对返回数据结构的校验。需要说明的是，由于测试用的 10×10 灰度 JPEG 不含真实人脸，部分测试捕获cx_rekinvimageformatex后以提示信息优雅跳过，重点仍在于验证 SDK 调用链路的正确性。

人脸检测与比对：DetectFaces、CompareFaces

• detect_faces：检测图片中所有人脸及其属性。实现细节值得关注——它把 Attributes 参数显式设为'ALL'，以请求返回年龄、情绪、姿态、眼镜等全部人脸属性：

DATA(lt_attributes) = VALUE /aws1/cl_rekattributes_w=>tt_attributes( ). DATA(lo_attr_wrapper) = NEW /aws1/cl_rekattributes_w( iv_value = 'ALL' ). INSERT lo_attr_wrapper INTO TABLE lt_attributes. oo_result = lo_rek->detectfaces( io_image = lo_image it_attributes = lt_attributes ).

结果通过get_facedetails( )读取。

• compare_faces：比较两张图片中的人脸是否为同一人。入参包含源图与目标图的 S3 位置，以及iv_similarity TYPE /aws1/rt_float_as_string（相似度阈值，测试传'80'）。实现会分别构造 source 与 target 两个cl_rekimage对象，然后调用comparefaces。结果读取get_facematches( )与get_unmatchedfaces( )，并在消息中同时输出匹配与不匹配的人脸数量：

oo_result = lo_rek->comparefaces( io_sourceimage = lo_source_image io_targetimage = lo_target_image iv_similaritythreshold = iv_similarity ). DATA(lv_message) = |Face comparison completed: | && |{ lv_matched_count } matched face(s), | && |{ lv_unmatched_count } unmatched face(s).|. MESSAGE lv_message TYPE 'I'.

典型的落地场景包括身份核验、门禁通行、证件比对等。

内容理解与合规审核：Labels、Moderation、Text、Celebrities

这四个方法全部只接收 S3 图片位置，输出不同类型的识别结果：

• detect_labels：识别图片中的对象与场景标签（如人、车、风景），入参iv_max_labels TYPE /aws1/rekuinteger（测试传 10），结果经get_labels( )读取。
• detect_moderation_labels：检测不适宜内容标签（成人内容、暴力等），常用于 UGC 内容安全审核，结果经get_moderationlabels( )读取。
• detect_text：从图片中提取文本，结果经get_textdetections( )读取，可用于车牌识别、票据 OCR 等场景。
• recognize_celebrities：识别图片中的名人面孔，结果经get_celebrityfaces( )读取。

以上方法都复用相同的异常处理策略：S3 对象非法时捕获cx_rekinvalids3objectex，参数非法时捕获cx_rekinvalidparameterex。这四类能力可以组合出不少实用业务：媒体库自动打标、社区内容合规过滤、单据影像数字化、媒体资产名人检索等。

单元测试与资源生命周期管理

测试类定义于 sap-abap/services/rek/#awsex#cl_rek_actions.clas.testclasses.abap，声明为FOR TESTING DURATION SHORT RISK LEVEL DANGEROUS，与 类定义 XML 中的WITH_UNIT_TESTS标志对应。测试覆盖了除delete_collection外的全部 15 个方法（delete_collection使用专门的av_collection_id_for_delete集合）。

class_setup阶段的资源准备逻辑尤为值得学习（L76-L221）：

1. 通过/awsex/cl_utils=>get_random_string( )生成随机后缀，构造全局唯一的集合 ID（sap-abap-rek-{uuid}）与测试桶名（sap-abap-rek-{uuid}），避免并发测试互相干扰；
2. 调用工具类/awsex/cl_utils=>create_bucket( )创建 S3 桶——该工具类实现（见 sap-abap/util/#awsex#cl_utils.clas.abap）会根据会话 Region 决定是否携带CreateBucketConfiguration约束：在us-east-1不得指定约束，其他 Region 则以当前 Region 作为约束；
3. 为桶与集合打上convert_test=true标签，便于成本归属与资源清理；
4. 上传两张内置 10×10 灰度 JPEG（以 XSTRING 十六进制拼装）到测试桶；
5. 对两个集合执行「最多 30 次、每 2 秒一次」的就绪轮询。

class_teardown则负责反向清理：删除 S3 对象、调用/awsex/cl_utils=>cleanup_bucket( )清空并删除桶（该工具方法先listobjectsv2枚举对象，再用deleteobjects批量删除，最后deletebucket），最后删除两个测试集合。测试断言上使用了cl_abap_unit_assert=>assert_bound、assert_equals、assert_not_initial、assert_true等标准 ABAP 单测断言。

如何运行示例与测试

根据 sap-abap/README.md 的说明：

• 每个示例都包含一个或多个可在SE24（类构建器）中执行的对象，先进入对应服务目录查看该服务的 README（即本文对应的 sap-abap/services/rek/README.md）；
• 运行测试前请确认处于合适的测试 AWS 账户，因为DANGEROUS级别的测试会真实创建并删除 AWS 资源，且可能产生费用；
• 测试的运行说明同样以 sap-abap/README.md 为准。

延伸阅读

• Amazon Rekognition Developer Guide：服务能力与场景总览；
• Amazon Rekognition API Reference：各 API 的完整参数定义；
• SDK for SAP ABAP Amazon Rekognition reference：本文示例所用 SAP ABAP 客户端的类与方法参考；
• 仓库中其他 AWS SDK for SAP ABAP 服务示例位于 sap-abap/services，可与本文对照学习统一的会话与工厂模式。

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