Comment les programmeurs Java peuvent utiliser de manière flexible l'interface Baidu AI pour le développement

Comment les programmeurs Java peuvent utiliser de manière flexible l'interface Baidu AI pour le développement

Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, de plus en plus de développeurs commencent à appliquer la technologie de l'intelligence artificielle à leurs propres projets. En tant que programmeur Java, nous pouvons utiliser l'interface ouverte AI fournie par Baidu pour implémenter rapidement diverses fonctions d'intelligence artificielle. Cet article explique comment utiliser de manière flexible l'interface Baidu AI pour le développement et donne des exemples de code spécifiques.

Tout d'abord, nous devons nous rendre sur Baidu AI Open Platform (https://ai.baidu.com) pour créer un compte et créer une application. Après la création, nous pouvons obtenir une clé API et une clé secrète, qui seront utilisées pour accéder à l'interface de Baidu AI.

1. Reconnaissance de texte
Prenons l'exemple de la reconnaissance de texte. Nous pouvons utiliser l'interface de reconnaissance de texte fournie par Baidu AI pour extraire des informations textuelles à partir d'images.

Tout d’abord, nous devons importer les packages de dépendances pertinents. Dans les projets Java, vous pouvez utiliser Maven pour la gestion des dépendances. Ajoutez les dépendances suivantes dans le fichier pom.xml :

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.baidu.aip</groupId>
        <artifactId>java-sdk</artifactId>
        <version>4.0.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Ensuite, nous pouvons écrire du code pour appeler la fonction de reconnaissance de texte de Baidu AI. Tout d'abord, nous devons créer un objet AipOcr et y définir la clé API et la clé secrète :

import com.baidu.aip.ocr.AipOcr;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        String APP_ID = "your_app_id";
        String API_KEY = "your_api_key";
        String SECRET_KEY = "your_secret_key";

        AipOcr client = new AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

        // 设置可选参数
        HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();
        options.put("language_type", "CHN_ENG");
        options.put("detect_direction", "true");
        options.put("detect_language", "true");
        options.put("probability", "true");

        // 调用接口
        JSONObject res = client.basicGeneral("图片路径", options);
        System.out.println(res.toString(2));
    }
}

Dans le code ci-dessus, AipOcr est la classe de reconnaissance de texte fournie par Baidu AI. Nous créons d’abord un objet AipOcr et y définissons notre clé API et notre clé secrète. Ensuite, nous pouvons définir certains paramètres facultatifs, tels que langage_type indiquant le type de langue, detect_direction indiquant s'il faut détecter la direction du texte et detect_langage indiquant s'il faut détecter la langue, probabilité indique s'il faut renvoyer la confiance de chaque ligne dans le résultat de la reconnaissance, etc. Enfin, nous appelons la méthode basicGeneral et transmettons le chemin de l'image et les paramètres facultatifs pour obtenir les résultats de la reconnaissance. AipOcr是百度AI提供的文字识别类。我们首先创建一个AipOcr对象，并将我们的API Key和Secret Key设置进去。接下来，我们可以设置一些可选参数，例如language_type表示语言类型，detect_direction表示是否检测文字方向，detect_language表示是否检测语言，probability表示是否返回识别结果中每一行的置信度等。最后，我们调用basicGeneral方法，传入图片路径和可选参数，即可获取到识别结果。

二、人脸识别
以人脸识别为例，我们可以使用百度AI提供的人脸识别接口，实现人脸检测、人脸对比等功能。

同样地，我们首先需要导入相关的依赖包。在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.baidu.aip</groupId>
        <artifactId>java-sdk-face</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

接下来，我们可以编写代码来调用百度AI的人脸识别功能。首先，我们需要创建一个AipFace对象，并将API Key和Secret Key设置进去：

import com.baidu.aip.face.AipFace;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        String APP_ID = "your_app_id";
        String API_KEY = "your_api_key";
        String SECRET_KEY = "your_secret_key";

        AipFace client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

        // 设置可选参数
        HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();
        options.put("face_field", "age,beauty,emotion");
        options.put("max_face_num", "2");
        options.put("face_type", "LIVE");

        // 调用接口
        JSONObject res = client.detect("图片路径", "BASE64", options);
        System.out.println(res.toString(2));
    }
}

以上代码中，AipFace是百度AI提供的人脸识别类。我们首先创建一个AipFace对象，并将我们的API Key和Secret Key设置进去。接下来，我们可以设置一些可选参数，例如face_field表示需要返回的人脸特征，max_face_num表示最多检测的人脸数，face_type表示人脸的类型等。最后，我们调用detect

2. Reconnaissance faciale

En prenant la reconnaissance faciale comme exemple, nous pouvons utiliser l'interface de reconnaissance faciale fournie par Baidu AI pour réaliser la détection des visages, la comparaison des visages et d'autres fonctions.

De même, nous devons d'abord importer les packages de dépendances pertinents. Ajoutez les dépendances suivantes dans le fichier pom.xml : 🎜rrreee🎜 Ensuite, nous pouvons écrire du code pour appeler la fonction de reconnaissance faciale de Baidu AI. Tout d'abord, nous devons créer un objet AipFace et y définir la clé API et la clé secrète : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, AipFace est la classe de reconnaissance faciale fournie par Baidu AI. Nous créons d’abord un objet AipFace et y définissons notre clé API et notre clé secrète. Ensuite, nous pouvons définir certains paramètres facultatifs, tels que face_field indiquant les traits du visage qui doivent être renvoyés, max_face_num indiquant le nombre maximum de visages détectés, face_type indique le type de visage, etc. Enfin, nous appelons la méthode <code>detect et transmettons le chemin de l'image et les paramètres facultatifs pour obtenir les résultats de la reconnaissance. 🎜🎜Résumé : 🎜Cet article présente comment les programmeurs Java peuvent utiliser de manière flexible l'interface Baidu AI pour le développement. En appelant l'interface fournie par Baidu AI, nous pouvons rapidement mettre en œuvre diverses fonctions d'intelligence artificielle. Dans les exemples de code, nous expliquons comment effectuer respectivement la reconnaissance de texte et la reconnaissance faciale, et donnons des exemples de code spécifiques. J'espère que cet article pourra aider les programmeurs Java à mieux utiliser les interfaces ouvertes Baidu AI pour le développement. 🎜

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