Utilisation de Python pour implémenter le didacticiel d'accueil de l'API de reconnaissance d'image Baidu

Utilisation de Python pour implémenter le didacticiel d'accueil de l'API de reconnaissance d'image Baidu

1 Introduction
Avec le développement de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance d'image a été largement utilisée dans divers domaines. L'API Baidu Image Recognition est un outil de reconnaissance d'images puissant et facile à utiliser qui peut aider les développeurs à mettre en œuvre rapidement la classification d'images, la détection d'objets, la recherche d'images et d'autres fonctions. Cet article présentera en détail comment utiliser le langage Python pour se connecter à l'API de reconnaissance d'images Baidu et donnera des exemples de code.

2. Préparation

1. Enregistrer un compte Baidu Cloud
   Tout d'abord, vous devez créer un compte sur le site officiel de Baidu Cloud et créer une nouvelle application. Dans la page de gestion de l'application, vous pouvez obtenir la clé API et la clé secrète. Ces deux clés seront utilisées pour les opérations ultérieures de reconnaissance d'images.

2. Installez Python Baidu Image Recognition SDK
   Dans un environnement Python, vous devez installer Baidu Image Recognition SDK. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer :

   pip install baidu-aip

3. Exemple de classification d'image
Ci-dessous, nous prenons la classification d'image. à titre d'exemple, montre comment utiliser Python pour écrire du code qui s'interface avec l'API de reconnaissance d'image de Baidu.

1. Importer le SDK
   Tout d'abord, nous devons importer le SDK de reconnaissance d'image Baidu et définir les informations clés. L'exemple de code est le suivant :

   from aip import AipImageClassify
   
   # 设置API密钥信息
   APP_ID = 'your_app_id'
   API_KEY = 'your_api_key'
   SECRET_KEY = 'your_secret_key'
   
   # 创建AipImageClassify实例
   client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

   Veuillez remplacer your_app_id, your_api_key et your_secret_key dans le code par vos propres informations clés. your_app_id、your_api_key和your_secret_key替换为你自己的密钥信息。

2. 调用图像分类API
   接下来，我们可以使用client实例调用百度图像识别API进行图像分类。代码示例如下：

   # 读取图像文件
   def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()
   
   # 调用图像分类API
   def classify_image(imagePath):
    image = get_file_content(imagePath)
    result = client.advancedGeneral(image)
    if 'result' in result:
        for item in result['result']:
            print(item['keyword'], item['score'])
    else:
        print(result)

   请将代码中的imagePath替换为你要识别的图像文件路径。

3. 运行示例代码
   最后，我们可以运行示例代码进行图像分类的测试。代码示例如下：

   if __name__ == '__main__':
    image_path = 'test.jpg'  # 替换为你自己的图像文件路径
    classify_image(image_path)

   请将代码中的test.jpg

Appelez l'API de classification d'images

Ensuite, nous pouvons utiliser l'instance client pour appeler l'API de reconnaissance d'images Baidu pour la classification d'images. L'exemple de code est le suivant :
rrreee

Veuillez remplacer imagePath dans le code par le chemin du fichier image que vous souhaitez identifier. 🎜🎜🎜🎜Exécutez l'exemple de code🎜Enfin, nous pouvons exécuter l'exemple de code pour tester la classification des images. L'exemple de code est le suivant : 🎜rrreee🎜Veuillez remplacer test.jpg dans le code par votre propre chemin de fichier image et exécutez le code. 🎜🎜🎜🎜 IV. Résumé 🎜Cet article explique comment utiliser Python pour se connecter à l'API de reconnaissance d'images Baidu et fournit un exemple de code pour la classification des images. En étudiant cet article, vous pouvez rapidement commencer à utiliser l'API Baidu Image Recognition pour le développement de la reconnaissance d'images. Bien entendu, l'API Baidu Image Recognition prend également en charge d'autres fonctions riches. Vous pouvez vous référer à la documentation officielle pour plus d'appels d'API et de tentatives de fonctions. Bonne chance dans vos efforts de développement en reconnaissance d’images ! 🎜

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!