


Golang stellt eine Verbindung zur Baidu AI-Schnittstelle her, um Bildanalysefunktionen zu implementieren und so den Einstieg zu erleichtern
Golang stellt eine Verbindung zur Baidu AI-Schnittstelle her, um die Bildanalysefunktion zu implementieren. Der Einstieg ist einfach.
Zusammenfassung:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Golang eine Verbindung zur Baidu AI-Schnittstelle herstellen und die Bildanalysefunktion implementieren. Wir werden die Bilderkennungsschnittstelle der offenen Baidu AI-Plattform verwenden, um Etikettenerkennungs- und Texterkennungsfunktionen für Bilder zu implementieren, indem wir Code in der Golang-Sprache schreiben.
- Vorbereitung
Bevor wir beginnen, müssen wir die folgenden Tools und Materialien vorbereiten: - Ein Baidu-Entwicklerkonto, um den API-Schlüssel und den Geheimschlüssel für den Zugriff auf die Baidu-KI-Schnittstelle zu erhalten.
- Installieren Sie Golang und konfigurieren Sie die entsprechende Entwicklungsumgebung.
- Eine Bilddatei zum Testen der Bildanalysefunktion.
- Holen Sie sich den API-Schlüssel und den Geheimschlüssel der Baidu AI-Schnittstelle.
Zuerst müssen wir ein Entwicklerkonto auf der offenen Baidu AI-Plattform registrieren und eine Anwendung erstellen. Nach dem Erstellen der Anwendung können wir den entsprechenden API-Schlüssel und Geheimschlüssel erhalten. Diese Schlüssel dienen als unsere Identität beim Zugriff auf die Baidu AI-Schnittstelle. -
Zugehörige Abhängigkeiten installieren
Bevor wir mit dem Schreiben von Code beginnen, müssen wir die folgenden Golang-Bibliotheken von Drittanbietern herunterladen und installieren:go get -u github.com/ocrclub/baidu-ai-go-sdk go get -u github.com/imroc/req
Nach dem Login kopieren Code schreiben
Zunächst müssen wir die entsprechenden Bibliotheken vorstellen:import ( "fmt" "github.com/ocrclub/baidu-ai-go-sdk/aip" )
Nach dem Login kopieren
Dann erstellen wir eine Funktion zur Verarbeitung der Bild-Tag-Erkennung:
func GetImageLabels(imagePath string, apiKey string, secretKey string) { // 创建一个AipImageClassify实例 client := aip.NewImageClassify(apiKey, secretKey) // 读取图像文件 image, err := ioutil.ReadFile(imagePath) if err != nil { fmt.Println("读取图像文件失败:", err) return } // 调用图像标签识别接口 result, err := client.AdvancedGeneral(image, nil) if err != nil { fmt.Println("图像标签识别失败:", err) return } // 解析返回结果 for _, item := range result.Results { fmt.Printf("标签:%s,置信度:%f ", item.Keyword, item.Score) } }
Als Nächstes erstellen wir eine Funktion zur Verarbeitung der Bildtexterkennung:
func GetImageText(imagePath string, apiKey string, secretKey string) { // 创建一个AipOcr实例 client := aip.NewOcr(apiKey, secretKey) // 读取图像文件 image, err := ioutil.ReadFile(imagePath) if err != nil { fmt.Println("读取图像文件失败:", err) return } // 调用通用文字识别接口 result, err := client.GeneralBasic(image, nil) if err != nil { fmt.Println("图像文字识别失败:", err) return } // 解析返回结果 for _, text := range result.WordsResult { fmt.Println(text.Words) } }
Schließlich rufen wir die obige Funktion in der main
-Funktion auf und übergeben die entsprechenden Parameter:
func main() { // 图像文件路径 imagePath := "path/to/image.jpg" // 百度AI接口的API Key和Secret Key apiKey := "your_api_key" secretKey := "your_secret_key" // 调用图像标签识别函数 GetImageLabels(imagePath, apiKey, secretKey) // 调用图像文字识别函数 GetImageText(imagePath, apiKey, secretKey) }
- Testergebnisse
Nachdem wir den Code geschrieben haben, führen wir das Programm aus und übergeben die entsprechenden Parameter, um die Bildbeschriftungserkennung und die Bildtexterkennung zu testen. Das Programm druckt das Bildetikett und den erkannten Text aus.
Fazit:
Durch die Einleitung dieses Artikels haben wir gelernt, wie man mit Golang eine Verbindung zur Baidu AI-Schnittstelle herstellt, um Bildanalysefunktionen zu implementieren. Wir haben das Schreiben des Codes für die Bildetikettenerkennung und die Bildtexterkennung abgeschlossen und Tests durchgeführt. Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen hilft, die Verbindung zwischen Golang und der Baidu AI-Schnittstelle zu verstehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGolang stellt eine Verbindung zur Baidu AI-Schnittstelle her, um Bildanalysefunktionen zu implementieren und so den Einstieg zu erleichtern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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