


Python プログラミングを使用して、Baidu 画像認識インターフェイスのドッキングを実現し、画像認識機能を実現する方法を説明します。
Python プログラミングを使用して Baidu 画像認識インターフェイスのドッキングと画像認識機能を実現する方法を教えます
コンピュータ ビジョン、画像認識技術の分野非常に重要な技術の一つです。 Baidu は、画像の分類、ラベル付け、顔認識、その他の機能を簡単に実装できる強力な画像認識インターフェイスを提供します。この記事では、Python プログラミング言語を使用して、Baidu の画像認識インターフェイスに接続して画像認識機能を実装する方法を説明します。
まず、Baidu Developer Platform で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する必要があります。この方法でのみ、Baidu 画像認識インターフェイスを使用できます。
次に、Python リクエスト ライブラリの request と、Baidu 画像認識の Python SDK ライブラリ aip をインストールする必要があります。コマンド ラインに次のコマンドを入力して、これら 2 つのライブラリをインストールします。
pip install requests pip install baidu-aip
インストールが完了したら、これら 2 つのライブラリを Python コードにインポートし、画像認識コードの記述を開始できます。
まず、リクエスト ライブラリと aip ライブラリ、および Baidu 画像認識 API を呼び出すために必要ないくつかのパラメータをインポートする必要があります:
import requests from aip import AipImageClassify # 设置百度图像识别API的参数 APP_ID = 'your_app_id' API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' # 创建一个AipImageClassify的实例 client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
上記のコードでは、独自の APP_ID を使用します。 API_KEYとSECRET_KEY、これらの情報は実際の状況に応じて置き換える必要があります。
次に、Baidu 画像認識 API を呼び出して画像認識機能を実現する関数を記述します。
def image_recognition(image_path): # 读取图像的二进制数据 with open(image_path, 'rb') as f: image_data = f.read() # 调用百度图像识别API对图像进行识别 result = client.advancedGeneral(image_data) # 输出识别结果 if 'error_code' in result: print('识别失败:', result['error_msg']) else: for item in result['result']: print('标签:', item['keyword']) print('可信度:', item['score'])
上記のコードでは、まず画像のバイナリ データを読み取り、呼び出します。 Baidu 画像認識 API の advancedGeneral
メソッド。画像認識結果を返すことができます。最後に、結果をループして画像のラベルと信頼性を出力します。
最後に、上で書いた関数を呼び出して画像認識関数を実装できます:
if __name__ == '__main__': # 要识别的图像路径 image_path = 'path/to/your/image.jpg' # 调用图像识别函数 image_recognition(image_path)
上のコードでは、まず認識する画像のパスを指定し、次に画像識別を呼び出します。関数。認識される画像パスを独自の画像パスに置き換えるだけです。
上記の手順により、Python プログラミング言語を使用して Baidu 画像認識インターフェイスに接続し、画像認識機能を実現できます。このようにして、画像の分類、ラベル付け、顔を識別するなどの操作を簡単に実行できます。この記事が画像認識に興味のある読者の助けになれば幸いです。
以上がPython プログラミングを使用して、Baidu 画像認識インターフェイスのドッキングを実現し、画像認識機能を実現する方法を説明します。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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