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Baidu 画像認識 API のドッキング チュートリアルを実装するための Python コードの共有

Aug 14, 2023 pm 07:33 PM
画像の識別 百度 Pythonコード

Baidu 画像認識 API のドッキング チュートリアルを実装するための Python コードの共有

Baidu 画像認識 API ドッキング チュートリアルを実装するための Python コード

はじめに:
人工知能と機械学習の急速な発展に伴い、画像認識はより高度なものになりました。さまざまな分野で普及が進んでおり、アプリケーションはますます普及しています。 Baidu 画像認識 API は、画像内のオブジェクト、顔、テキストなどを識別し、対応する認識結果を提供できる強力な画像認識ツールです。この記事では、Python コードを使用して Baidu 画像認識 API のドッキング チュートリアルを実装し、読者が API の使用をすぐに開始する方法を理解できるようにします。

ステップ 1: Baidu 画像認識 API を申請する
まず、Baidu AI オープン プラットフォームにアカウントを申請し、画像認識 API を使用するアプリケーションを作成する必要があります。具体的な手順は次のとおりです:

  1. Baidu AI Open Platform (https://ai.baidu.com/) にアクセスします;
  2. Baidu AI Open Platform アカウントに登録またはログインします;
  3. コンソールで新しいアプリケーションを作成し、アプリケーションの API キーと秘密キーを取得します。

ステップ 2: 必要な Python ライブラリをインストールする
Baidu 画像認識 API を使用するには、リクエスト、base64、json などの必要な Python ライブラリをインストールする必要があります。コマンド ラインで次のコマンドを実行して、これらのライブラリをインストールします。

pip install requests
ログイン後にコピー

ステップ 3: Python コードを作成する
これで、Baidu 画像認識 API を呼び出す Python コードを作成できます。コードは次のとおりです。

import requests
import base64
import json

# 定义API Key和Secret Key
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 定义图像识别API的URL
url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general'

# 读取图像文件
def read_image(image_path):
    with open(image_path, 'rb') as f:
        return f.read()

# 将图像进行Base64编码
def encode_image(image):
    return base64.b64encode(image).decode('utf-8')

# 调用图像识别API
def recognize_image(image_path):
    # 读取图像文件
    image = read_image(image_path)
  
    # 将图像进行Base64编码
    image = encode_image(image)
  
    # 构建请求参数
    params = {
        'image': image
    }

    # 发送POST请求
    response = requests.post(url, data=params,
                             headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'})

    # 解析响应结果
    result = json.loads(response.text)

    # 输出识别结果
    for item in result['result']:
        print(item['keyword'], item['score'])

# 调用图像识别API示例
if __name__ == '__main__':
    image_path = 'image.jpg'  # 替换为你的图像文件路径
    recognize_image(image_path)
ログイン後にコピー

上記のコードでは、最初に API キーと秘密キーを定義し、次に画像認識 API の URL を定義します。次に、2 つの補助関数 read_imageencode_image を定義しました。これらは、それぞれ画像ファイルの読み取りと画像の Base64 エンコードに使用されます。最後に、画像認識 API を呼び出し、認識結果を解析するために使用される recognize_image 関数を定義します。 recognize_image 関数では、まず画像ファイルを読み取り、次に画像を Base64 エンコードして、リクエスト パラメーターを構築します。最後に、POST リクエストを送信し、応答結果を解析して、認識結果を出力します。

ステップ 4: コードを実行します。
上記のコードを Python ファイルとして保存し、your_api_keyyour_secret_key を独自の API キーと秘密キーに置き換えます。 image.jpg を独自の画像ファイル パスに置き換えます。次に、コマンド ラインで Python ファイルを実行して、Baidu 画像認識 API を呼び出し、認識結果を取得します。

概要:
この記事を通じて、Python コードを使用して Baidu 画像認識 API ドッキングを実装する方法を学び、サンプル コードを通じて画像認識 API を呼び出して認識結果を解析する方法を示しました。この記事が、読者が Baidu 画像認識 API をよりよく理解して使用し、より興味深く実用的なアプリケーションを実現するのに役立つことを願っています。

以上がBaidu 画像認識 API のドッキング チュートリアルを実装するための Python コードの共有の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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