Maison > développement back-end > Golang > le corps du texte

Golang se connecte à l'interface Baidu AI pour implémenter des fonctions d'analyse d'images, ce qui facilite le démarrage.

WBOY
Libérer: 2023-08-27 13:25:48
original
1289 Les gens l'ont consulté

Golang se connecte à linterface Baidu AI pour implémenter des fonctions danalyse dimages, ce qui facilite le démarrage.

Golang se connecte à l'interface Baidu AI pour implémenter la fonction d'analyse d'image, ce qui facilite le démarrage

Introduction : Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, l'analyse d'image est devenue un domaine populaire. Cet article explique comment utiliser le langage Golang pour se connecter à l'interface Baidu AI afin d'implémenter la fonction d'analyse d'image, afin que vous puissiez facilement démarrer.

1. Introduction à l'interface Baidu AI

La plate-forme Baidu AI fournit une série d'API d'analyse d'images, notamment la reconnaissance faciale, la reconnaissance de texte, la recherche d'images, l'examen d'images et d'autres fonctions. Nous choisissons par exemple l'une des fonctions, en prenant comme exemple la classification d'images.

2. Préparation

Tout d'abord, nous devons enregistrer un compte de développeur Baidu AI et créer une application. Obtenez la clé API et la clé secrète de l'application, qui seront utilisées pour les appels d'interface ultérieurs.

Deuxièmement, nous devons installer la bibliothèque de requêtes HTTP de Golang. Ici, nous utilisons la « requête » de bibliothèque tierce la plus couramment utilisée pour l'implémenter.

3. Implémentation du code

Ce qui suit est un exemple de code qui utilise Golang pour implémenter la classification d'images :

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "net/url"
    "os"
)

func main() {
    // 设置百度AI接口的API Key和Secret Key
    apiKey := "your-api-key"
    secretKey := "your-secret-key"

    // 调用百度AI接口的URL
    requestURL := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/animal"

    // 读取待分类的图像文件
    imageFile, _ := os.Open("image.jpg")
    defer imageFile.Close()

    // 将图像文件读取为字节流
    imageData, _ := ioutil.ReadAll(imageFile)

    // 发起HTTP请求
    resp, _ := http.PostForm(requestURL,
        url.Values{
            "access_token": {getAccessToken(apiKey, secretKey)},
        })
    defer resp.Body.Close()

    // 读取HTTP响应
    body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)

    // 打印返回结果
    fmt.Println(string(body))
}

// 获取百度AI的access token
func getAccessToken(apiKey string, secretKey string) string {
    authURL := "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    resp, _ := http.PostForm(authURL,
        url.Values{
            "grant_type":    {"client_credentials"},
            "client_id":     {apiKey},
            "client_secret": {secretKey},
        })
    defer resp.Body.Close()

    body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)

    // 解析JSON结果,获取access token
    accessToken := ""
    // 解析过程略

    return accessToken
}
Copier après la connexion

Dans cet exemple, nous obtenons le jeton d'accès de Baidu AI en appelant la fonction getAccessToken, qui est utilisée pour les appels d'interface ultérieurs. . Ensuite, nous envoyons les fichiers image à classer à l'interface de classification d'images de Baidu AI via des requêtes HTTP POST. Enfin, nous lisons le résultat de la réponse HTTP et l'imprimons.

4. Résumé

Grâce à l'exemple de code de cet article, nous pouvons voir que le processus d'utilisation du langage Golang pour se connecter à l'interface Baidu AI afin d'implémenter les fonctions d'analyse d'image est relativement simple. Il vous suffit d'obtenir la clé API et la clé secrète de Baidu AI et de les combiner avec la bibliothèque de requêtes HTTP pour implémenter facilement la fonction d'analyse d'image.

Bien sûr, Baidu AI fournit également d'autres fonctions riches d'analyse d'images. Les lecteurs intéressés peuvent explorer davantage en lisant la documentation officielle de Baidu AI. J'espère que cet article vous sera utile et je vous souhaite de meilleures réalisations dans le domaine de l'analyse 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!

Étiquettes associées:
source:php.cn
Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Tutoriels populaires
Plus>
Derniers téléchargements
Plus>
effets Web
Code source du site Web
Matériel du site Web
Modèle frontal
À propos de nous Clause de non-responsabilité Sitemap
Site Web PHP chinois:Formation PHP en ligne sur le bien-être public,Aidez les apprenants PHP à grandir rapidement!