Python을 사용하여 Baidu 이미지 인식 API 도킹 튜토리얼 구현
1. 소개
인공지능이 발전하면서 이미지 인식 기술이 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. Baidu 이미지 인식 API는 개발자가 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 검색 및 기타 기능을 신속하게 구현하는 데 도움이 되는 강력하고 사용하기 쉬운 이미지 인식 도구입니다. 이 글에서는 Python 언어를 사용하여 Baidu 이미지 인식 API에 연결하는 방법을 자세히 소개하고 코드 예제를 제공합니다.
2. 준비
Python Baidu 이미지 인식 SDK 설치
Python 환경에서는 Baidu 이미지 인식 SDK를 설치해야 합니다.
pip install baidu-aip
3. 이미지 분류 예
아래에서는 이미지 분류를 사용합니다. 예를 들어, Python을 사용하여 Baidu의 이미지 인식 API와 인터페이스하는 코드를 작성하는 방법을 보여줍니다.
Import SDK
먼저 Baidu Image Recognition SDK를 가져와서 주요 정보를 설정해야 합니다. 코드 예시는 다음과 같습니다.
from aip import AipImageClassify # 设置API密钥信息 APP_ID = 'your_app_id' API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' # 创建AipImageClassify实例 client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
코드의 your_app_id
, your_api_key
, your_secret_key
를 자신만의 키 정보로 바꿔주세요. your_app_id
、your_api_key
和your_secret_key
替换为你自己的密钥信息。
调用图像分类API
接下来,我们可以使用client
实例调用百度图像识别API进行图像分类。代码示例如下:
# 读取图像文件 def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() # 调用图像分类API def classify_image(imagePath): image = get_file_content(imagePath) result = client.advancedGeneral(image) if 'result' in result: for item in result['result']: print(item['keyword'], item['score']) else: print(result)
请将代码中的imagePath
替换为你要识别的图像文件路径。
运行示例代码
最后,我们可以运行示例代码进行图像分类的测试。代码示例如下:
if __name__ == '__main__': image_path = 'test.jpg' # 替换为你自己的图像文件路径 classify_image(image_path)
请将代码中的test.jpg
다음으로 클라이언트
인스턴스를 사용하여 이미지 분류를 위한 Baidu 이미지 인식 API를 호출할 수 있습니다. 코드 예시는 다음과 같습니다.
rrreee
imagePath
를 식별하려는 이미지 파일의 경로로 바꾸세요. 🎜🎜🎜🎜샘플 코드 실행🎜마지막으로 샘플 코드를 실행하여 이미지 분류를 테스트할 수 있습니다. 코드 예시는 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜코드의 test.jpg
를 원하는 이미지 파일 경로로 바꾸고 코드를 실행해 주세요. 🎜🎜🎜🎜 IV. 요약 🎜이 글에서는 Python을 사용하여 Baidu 이미지 인식 API에 연결하는 방법을 소개하고 이미지 분류를 위한 샘플 코드를 제공합니다. 이 기사를 공부하면 Baidu Image Recognition API를 사용하여 이미지 인식 개발을 빠르게 시작할 수 있습니다. 물론 Baidu Image Recognition API는 다른 풍부한 기능도 지원합니다. 더 많은 API 호출 및 기능 시도에 대해서는 공식 문서를 참조할 수 있습니다. 이미지 인식 분야의 개발 노력에 행운이 있기를 바랍니다! 🎜위 내용은 Python을 사용하여 Baidu 이미지 인식 API 도킹 튜토리얼 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!