Gunakan Python untuk melaksanakan dok antara muka Baidu AI untuk menjadikan program anda lebih pintar

Gunakan Python untuk melaksanakan dok antara muka Baidu AI untuk menjadikan program anda lebih pintar

Antara muka Baidu AI menyediakan pelbagai perkhidmatan kecerdasan buatan, termasuk pengecaman imej, pengecaman teks, pengecaman pertuturan dan fungsi lain. Dengan menyambungkan antara muka ini, kami boleh menjadikan program kami lebih pintar. Artikel ini akan menggunakan Python sebagai contoh untuk memperkenalkan cara menggunakan antara muka AI Baidu untuk melaksanakan beberapa fungsi biasa.

Pertama, kita perlu mendaftar akaun pada platform terbuka Baidu AI dan membuat aplikasi. Semasa membuat aplikasi, kami mesti memberi perhatian untuk mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia kami, yang akan digunakan dalam kod berikutnya.

1. Pengecaman imej

Fungsi pengecaman imej antara muka AI Baidu boleh mengenal pasti objek, pemandangan, teks dan maklumat lain dalam gambar. Berikut ialah contoh kod menggunakan antara muka pengecaman imej:

import requests
import base64

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

# 图像识别接口
def image_recognition(image_path):
    # 读取图片
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
    # 构造请求参数
    params = {
        'image': image,
        'access_token': get_access_token()
    }
    # 发送请求
    response = requests.post('https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general', data=params)
    # 解析响应结果
    result = response.json()
    if 'error_code' in result:
        print('Error: {}'.format(result['error_msg']))
    else:
        for item in result['result']:
            print('识别结果：{}'.format(item['keyword']))

# 获取访问令牌
def get_access_token():
    # 构造请求参数
    params = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': API_KEY,
        'client_secret': SECRET_KEY
    }
    # 发送请求
    response = requests.post('https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token', data=params)
    # 解析响应结果
    result = response.json()
    return result['access_token']

# 测试
image_recognition('test.jpg')

Dalam kod di atas, kami mula-mula mentakrifkan fungsi image_recognition, yang menerima laluan imej sebagai parameter input. Di dalam fungsi, kami mula-mula membaca imej dan menukarnya menjadi rentetan berkod Base64. Kemudian, kami membina kamus yang mengandungi parameter seperti gambar dan token akses, dan menghantar permintaan Pos ke antara muka pengecaman imej. Hasil yang dikembalikan oleh antara muka ialah objek JSON yang mengandungi hasil pengecaman, yang boleh kami ekstrak dan cetak untuk melihat hasil pengecaman. image_recognition函数，该函数接收一个图片路径作为输入参数。在函数内部，我们先读取图片，并将其转换成Base64编码的字符串。然后，我们构造了一个包含图片和访问令牌等参数的字典，发送Post请求到图像识别接口。接口返回的结果是一个包含识别结果的JSON对象，我们可以提取出来并打印，以便查看识别结果。

另外，我们还定义了一个get_access_token

Selain itu, kami juga mentakrifkan fungsi get_access_token untuk mendapatkan token akses. Fungsi ini menghantar permintaan kepada pelayan API, mendapatkan token akses dan mengembalikannya.

2. Pengecaman teks

Fungsi pengecaman teks antara muka Baidu AI boleh mengenal pasti maklumat teks dalam gambar. Berikut ialah contoh kod menggunakan antara muka pengecaman teks: 🎜

import requests
import base64

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

# 文字识别接口
def ocr(image_path):
    # 读取图片
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
    # 构造请求参数
    params = {
        'image': image,
        'access_token': get_access_token()
    }
    # 发送请求
    response = requests.post('https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic', data=params)
    # 解析响应结果
    result = response.json()
    if 'error_code' in result:
        print('Error: {}'.format(result['error_msg']))
    else:
        for item in result['words_result']:
            print('识别结果：{}'.format(item['words']))

# 获取访问令牌
def get_access_token():
    # 构造请求参数
    par
    ...

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan Python untuk melaksanakan dok antara muka Baidu AI untuk menjadikan program anda lebih pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!