


Comment rendre votre application Web plus intelligente avec une reconnaissance d'image
Cet article montre comment créer une application Web simple à l'aide de l'API de reconnaissance d'image de Clarifai. L'application permet aux utilisateurs de faire glisser et déposer des images à partir du Web, qui sont ensuite analysées par Clarifai pour identifier les objets et renvoyer une liste de balises.
Le tutoriel utilise Node.js pour le côté serveur et jQuery pour les demandes AJAX frontales. L'expérience minimale de nœud.js est requise; L'accent est mis sur l'intégration de l'API Clarifai.
Étapes de la clé:
- Configuration du compte Clarifai: Créer un compte Clarifai, sélectionner un plan (le plan gratuit suffit pour cet exemple) et créer une nouvelle application. Surtout, enregistrez votre ID client et le secret du client - ceux-ci sont essentiels pour l'accès à l'API.
-
Configuration du serveur Node.js: Le serveur Node.js fourni utilise la bibliothèque client Clarifai Node.js (
clarifai_node.js
). Cette bibliothèque gère la communication avec l'API Clarifai. Le fichierapp.js
contient la logique du serveur, y compris un point de terminaison (/examineImage
) qui reçoit l'URL de l'image, l'envoie à Clarifai et renvoie les balises reconnues. N'oubliez pas de remplacer"YOUR_CLIENT_ID"
et"YOUR_CLIENT_SECRET"
par vos informations d'identification réelles. -
Implémentation frontale: Le front-end (en utilisant jQuery) gère la fonctionnalité de glisser-déposer. Lorsqu'une image est déposée sur la zone désignée, son URL est extraite et envoyée au serveur via une demande de post AJAX. La réponse du serveur (la liste des balises) s'affiche ensuite sur la page.
-
Test de l'application: Après avoir configuré le serveur et frontal, exécutez le serveur Node.js et accédez à l'application dans votre navigateur. Faites glisser et déposez des images pour tester les capacités de reconnaissance d'image.
Conclusion:
Ce tutoriel fournit un exemple pratique d'intégration de l'API de reconnaissance d'image de Clarifai dans une application Web. La simplicité du code et l'explication claire de chaque étape le rendent accessible aux développeurs ayant différents niveaux d'expérience. La fonctionnalité de l'application peut être étendue pour créer des applications de reconnaissance d'image plus sophistiquées. Le code complet est disponible sur github (lien non fourni dans le texte d'origine, mais doit être inclus dans l'article d'origine).
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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