Menggunakan Python untuk melaksanakan tutorial dok API pengecaman imej Baidu

WBOY
Lepaskan: 2023-08-12 19:58:45
asal
785 orang telah melayarinya

Menggunakan Python untuk melaksanakan tutorial dok API pengecaman imej Baidu

Menggunakan Python untuk melaksanakan tutorial dok API pengecaman imej Baidu

1 Pengenalan
Dengan perkembangan kecerdasan buatan, teknologi pengecaman imej telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. API Pengecaman Imej Baidu ialah alat pengecaman imej yang berkuasa dan mudah digunakan yang boleh membantu pembangun melaksanakan pengelasan imej, pengesanan objek, carian imej dan fungsi lain dengan cepat. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan bahasa Python untuk menyambung ke API pengecaman imej Baidu dan memberikan contoh kod.

2. Persediaan

  1. Daftar akaun Baidu Cloud
    Pertama, anda perlu mendaftar akaun di laman web rasmi Baidu Cloud dan buat aplikasi baharu. Dalam halaman pengurusan aplikasi, anda boleh mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia Kedua-dua kunci ini akan digunakan untuk operasi pengecaman imej seterusnya.
  2. Pasang Python Baidu Image Recognition SDK
    Dalam persekitaran Python, anda perlu memasang Baidu Image Recognition SDK Anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang:

    pip install baidu-aip
    Salin selepas log masuk

3. Contoh Klasifikasi Imej
Di bawah, kami mengambil klasifikasi imej. sebagai contoh, Menunjukkan cara menggunakan Python untuk menulis kod yang bersambung dengan API pengecaman imej Baidu.

  1. Import SDK
    Pertama, kita perlu mengimport SDK Pengecaman Imej Baidu dan menetapkan maklumat utama. Contoh kod adalah seperti berikut:

    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)
    Salin selepas log masuk

    Sila gantikan your_app_id, your_api_key dan your_secret_key dalam kod dengan maklumat kunci anda sendiri. your_app_idyour_api_keyyour_secret_key替换为你自己的密钥信息。

  2. 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)
    Salin selepas log masuk

    请将代码中的imagePath替换为你要识别的图像文件路径。

  3. 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)
    Salin selepas log masuk

    请将代码中的test.jpg

Panggil API klasifikasi imej

Seterusnya, kita boleh menggunakan contoh client untuk memanggil API pengecaman imej Baidu untuk klasifikasi imej. Contoh kod adalah seperti berikut:
rrreee

Sila gantikan imagePath dalam kod dengan laluan fail imej yang anda ingin kenal pasti. 🎜🎜🎜🎜Jalankan kod sampel🎜Akhir sekali, kita boleh menjalankan kod sampel untuk menguji klasifikasi imej. Contoh kod adalah seperti berikut: 🎜rrreee🎜 Sila gantikan test.jpg dalam kod dengan laluan fail imej anda sendiri dan jalankan kod tersebut. 🎜🎜🎜🎜 IV. Ringkasan 🎜Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menyambung ke API Pengecaman Imej Baidu dan menyediakan kod sampel untuk klasifikasi imej. Dengan mempelajari artikel ini, anda boleh mula menggunakan API Pengecaman Imej Baidu dengan cepat untuk pembangunan pengecaman imej. Sudah tentu, API Pengecaman Imej Baidu juga menyokong fungsi kaya yang lain Anda boleh merujuk kepada dokumentasi rasmi untuk lebih banyak panggilan API dan percubaan fungsi. Semoga berjaya dengan usaha pembangunan anda dalam pengecaman imej! 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Python untuk melaksanakan tutorial dok API pengecaman imej Baidu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan