Tutoriel : Python se connecte à l'interface Huawei Cloud pour implémenter les fonctions de reconnaissance et de recherche de contenu d'image

Tutoriel : Python se connecte à l'interface Huawei Cloud pour implémenter des fonctions de reconnaissance et de recherche de contenu d'image

Dans la vie quotidienne, les fonctions de reconnaissance de contenu d'image et de recherche sont de plus en plus utilisées, comme la reconnaissance faciale, la classification d'images, etc. Huawei Cloud fournit un puissant service de reconnaissance de contenu d'image. Cet article explique comment utiliser Python pour se connecter à l'interface Huawei Cloud afin d'implémenter les fonctions de reconnaissance de contenu d'image et de recherche.

Étape 1 : Enregistrez un compte Huawei Cloud

Tout d'abord, nous devons enregistrer un compte Huawei Cloud. Ouvrez le site officiel de Huawei Cloud (https://www.huaweicloud.com/), cliquez sur le bouton « S'inscrire » et remplissez les informations selon le processus pour terminer l'enregistrement.

Étape 2 : Créez un service de reconnaissance de contenu d'images Huawei Cloud

Connectez-vous au backend Huawei Cloud, sélectionnez « Artificial Intelligence AI » dans la console et entrez « Big Data and AI Services ».

Dans « Services Big Data et IA », sélectionnez « Reconnaissance de contenu d'image » et cliquez sur « Créer un service ».

Remplissez les informations pertinentes, telles que le nom du service, la région, etc., et cliquez sur « Créer un service ».

Une fois la création terminée, sur la page de détails du service « Image Content Recognition », nous pouvons voir la « Clé API », « L'adresse URL » et d'autres informations. Nous devons enregistrer cela afin de pouvoir l'utiliser plus tard dans notre code Python.

Étape 3 : Installer les bibliothèques dépendantes

Exécutez la commande suivante dans le terminal pour installer les bibliothèques dépendantes Python requises.

pip install requests
pip install json

Étape 4 : Écrire du code Python

Ensuite, nous connectons l'interface Huawei Cloud via le code Python pour implémenter les fonctions de reconnaissance de contenu d'image et de recherche.

import requests
import json

def image_content_recognition(image_path):
    # 图像内容识别接口URL
    url = "URL地址"

    # API密钥
    api_key = "API密钥"

    # 将图像转换为Base64编码
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_base64 = str(base64.b64encode(f.read()), "utf-8")

    # 构建请求参数
    payload = {
        "image": image_base64,
    }
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "X-Auth-Token": api_key,
    }

    # 发送POST请求
    response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)

    # 解析响应数据
    result = response.json()

    # 输出识别结果
    print(result)

# 测试代码
image_path = "test.jpg"
image_content_recognition(image_path)

Dans le code ci-dessus, nous définissons d'abord une fonction image_content_recognition, qui reçoit un chemin d'image en paramètre. Dans la fonction, nous lisons le fichier image et le convertissons en encodage Base64. Ensuite, nous avons construit les paramètres de requête et les en-têtes de requête, et envoyé une requête POST pour envoyer les données d'image à l'interface Huawei Cloud. Enfin, nous analysons et générons les résultats de la reconnaissance. image_content_recognition，接收一个图像路径作为参数。在函数中，我们通过读取图像文件，并将其转换为Base64编码。接下来，我们构建了请求参数和请求头，并发送了一个POST请求，将图像数据发送给华为云接口。最后，我们解析和输出了识别结果。

步骤五：测试代码

将要识别的图像文件放在与Python代码同一目录下，命名为test.jpg

Étape 5 : Testez le code

Mettez le fichier image à reconnaître dans le même répertoire que le code Python et nommez-le test.jpg. Exécutez ensuite le code Python pour effectuer la reconnaissance et la recherche du contenu de l’image.

Résumé🎜🎜Grâce à ce tutoriel, nous avons appris à utiliser Python pour nous connecter à l'interface Huawei Cloud afin d'implémenter des fonctions de reconnaissance de contenu d'image et de recherche. Le service de reconnaissance de contenu d'images de Huawei Cloud dispose d'algorithmes puissants et de fonctions riches, et peut être largement utilisé dans des domaines tels que la reconnaissance et la classification d'images. Vous pouvez développer et optimiser davantage le code en fonction de vos propres besoins pour répondre à davantage de scénarios d'application. Je vous souhaite à tous une bonne utilisation ! 🎜

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!