Golang テクノロジーの進歩: Baidu AI インターフェースを使用して画像認識機能を実装

Golang テクノロジーの進歩: Baidu AI インターフェイスを使用した画像認識機能の実装

はじめに:
人工知能テクノロジーの急速な発展により、画像認識は高度な技術になりました。非常に人気のあるフィールド。画像認識技術を使用すると、画像内の物体、シーン、その他の情報を簡単に自動的に分析できます。 Baidu AI は一連の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、Golang プログラミング言語と Baidu AI インターフェイスを使用して画像認識機能を実装する方法を紹介します。読者はこの記事を通じて、画像認識プログラミングの練習に Golang を使用する方法を学ぶことができます。

1. 準備作業
始める前に、いくつかの準備作業を行う必要があります:

1. Baidu AI 開発者アカウントを登録し、アプリケーションを作成し、API キーを取得します。そして秘密鍵。
2. Golang 開発環境をインストールします。

2. Baidu AI を使用した画像認識インターフェイス
Baidu AI は複数の画像認識インターフェイスを提供しており、その中で最も一般的に使用されるのは一般オブジェクト認識インターフェイスとシーン認識インターフェイスです。以下では、これら 2 つのインターフェイスのそれぞれの使用方法を紹介します。

1. ユニバーサル オブジェクト認識
   ユニバーサル オブジェクト認識インターフェイスは、画像内の一般的なオブジェクトを識別し、オブジェクト名と信頼度を返すことができます。サンプル コードは次のとおりです。

package main

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

func main() {
    // 百度AI接口地址
    host := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
    // API Key和Secret Key
    apiKey := "YOUR_API_KEY"
    secretKey := "YOUR_SECRET_KEY"
    // 图像文件路径
    imagePath := "path/to/your/image.jpg"

    // 读取图像文件
    imageData, _ := ioutil.ReadFile(imagePath)

    // 请求参数
    values := url.Values{}
    values.Set("access_token", apiKey)
    values.Set("image", string(imageData))

    // 发送POST请求
    response, _ := http.PostForm(host, values)

    // 解析返回结果
    defer response.Body.Close()
    body, _ := ioutil.ReadAll(response.Body)

    // 输出识别结果
    fmt.Println(string(body))
}

上記のコードの YOUR_API_KEY と YOUR_SECRET_KEY を独自の API キーと秘密キーに置き換えます。次に、imagePath を、認識したい画像ファイルへのパスに置き換えます。次に、コードは画像ファイルをバイト データとして読み取り、Baidu AI インターフェイスに送信する POST リクエストを作成します。最後に、返された結果が解析されて出力されます。

2. シーン認識
   シーン認識インターフェイスは、画像内のシーンを識別し、シーン ラベルと信頼レベルを返すことができます。サンプル コードは次のとおりです。

package main

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

func main() {
    // 百度AI接口地址
    host := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
    // API Key和Secret Key
    apiKey := "YOUR_API_KEY"
    secretKey := "YOUR_SECRET_KEY"
    // 图像文件路径
    imagePath := "path/to/your/image.jpg"

    // 读取图像文件
    imageData, _ := ioutil.ReadFile(imagePath)

    // 请求参数
    values := url.Values{}
    values.Set("access_token", apiKey)
    values.Set("image", string(imageData))

    // 发送POST请求
    response, _ := http.PostForm(host, values)

    // 解析返回结果
    defer response.Body.Close()
    body, _ := ioutil.ReadAll(response.Body)

    // 输出识别结果
    fmt.Println(string(body))
}

同様に、YOUR_API_KEY と YOUR_SECRET_KEY を独自の API キーと秘密キーに置き換えます。次に、imagePath を、認識する画像ファイルへのパスに置き換えます。コードは画像ファイルをバイト データとして読み取り、Baidu AI インターフェイスに送信する POST リクエストを作成します。最後に、返された結果が解析されて出力されます。

3. 概要
この記事の導入部を通じて、Golang と Baidu AI インターフェイスを使用して画像認識機能を実装する方法を学びました。 Baidu AI の一般的なオブジェクト認識およびシーン認識インターフェイスを呼び出すことで、画像内のオブジェクトやシーンを簡単に識別でき、より強力な機能とインテリジェントな機能をプログラムに追加できます。この記事が、画像認識の学習や Golang を使った開発を行う皆さんのお役に立てれば幸いです。

以上がGolang テクノロジーの進歩: Baidu AI インターフェースを使用して画像認識機能を実装の詳細内容です。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。