Verwenden Sie Python, um das Andocken der Baidu AI-Schnittstelle zu implementieren und Ihr Programm intelligenter zu machen.
Die Baidu AI-Schnittstelle bietet eine Fülle von Diensten für künstliche Intelligenz, darunter Bilderkennung, Texterkennung, Spracherkennung und andere Funktionen. Durch die Verbindung dieser Schnittstellen können wir unsere Programme intelligenter machen. In diesem Artikel wird Python als Beispiel verwendet, um die Verwendung der Baidu AI-Schnittstelle zum Implementieren einiger gängiger Funktionen vorzustellen.
Zuerst müssen wir ein Konto auf der offenen Baidu AI-Plattform registrieren und eine Anwendung erstellen. Beim Erstellen einer Anwendung müssen wir darauf achten, unseren API-Schlüssel und unseren Geheimschlüssel zu erhalten, die im nachfolgenden Code verwendet werden.
1. Bilderkennung
Die Bilderkennungsfunktion der Baidu AI-Schnittstelle kann Objekte, Szenen, Text und andere Informationen in Bildern identifizieren. Das Folgende ist ein Beispielcode, der die Bilderkennungsschnittstelle verwendet:
import requests
import base64
# 获取API Key和Secret Key
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'
# 图像识别接口
def image_recognition(image_path):
# 读取图片
with open(image_path, 'rb') as f:
image = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
# 构造请求参数
params = {
'image': image,
'access_token': get_access_token()
}
# 发送请求
response = requests.post('https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general', data=params)
# 解析响应结果
result = response.json()
if 'error_code' in result:
print('Error: {}'.format(result['error_msg']))
else:
for item in result['result']:
print('识别结果：{}'.format(item['keyword']))
# 获取访问令牌
def get_access_token():
# 构造请求参数
params = {
'grant_type': 'client_credentials',
'client_id': API_KEY,
'client_secret': SECRET_KEY
}
# 发送请求
response = requests.post('https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token', data=params)
# 解析响应结果
result = response.json()
return result['access_token']
# 测试
image_recognition('test.jpg')Im obigen Code definieren wir zunächst eine image_recognition-Funktion, die einen Bildpfad als Eingabeparameter empfängt. Innerhalb der Funktion lesen wir zunächst das Bild und konvertieren es in einen Base64-codierten String. Anschließend haben wir ein Wörterbuch erstellt, das Parameter wie Bilder und Zugriffstoken enthält, und eine Post-Anfrage an die Bilderkennungsschnittstelle gesendet. Das von der Schnittstelle zurückgegebene Ergebnis ist ein JSON-Objekt mit den Erkennungsergebnissen, das wir extrahieren und ausdrucken können, um die Erkennungsergebnisse anzuzeigen. image_recognition函数，该函数接收一个图片路径作为输入参数。在函数内部，我们先读取图片，并将其转换成Base64编码的字符串。然后，我们构造了一个包含图片和访问令牌等参数的字典，发送Post请求到图像识别接口。接口返回的结果是一个包含识别结果的JSON对象，我们可以提取出来并打印，以便查看识别结果。
另外，我们还定义了一个get_access_token
get_access_token-Funktion, um das Zugriffstoken zu erhalten. Diese Funktion sendet eine Anfrage an den API-Server, ruft das Zugriffstoken ab und gibt es zurück. 2. Texterkennung Die Texterkennungsfunktion der Baidu AI-Schnittstelle kann Textinformationen in Bildern identifizieren. Hier ist ein Beispielcode, der die Texterkennungsschnittstelle verwendet: 🎜import requests
import base64
# 获取API Key和Secret Key
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'
# 文字识别接口
def ocr(image_path):
# 读取图片
with open(image_path, 'rb') as f:
image = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
# 构造请求参数
params = {
'image': image,
'access_token': get_access_token()
}
# 发送请求
response = requests.post('https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic', data=params)
# 解析响应结果
result = response.json()
if 'error_code' in result:
print('Error: {}'.format(result['error_msg']))
else:
for item in result['words_result']:
print('识别结果：{}'.format(item['words']))
# 获取访问令牌
def get_access_token():
# 构造请求参数
par
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