


Kajian mendalam tentang dok antara muka AI Golang dan Baidu: menguasai teknologi pengecaman muka
Kajian mendalam tentang dok antara muka AI Golang dan Baidu: menguasai teknologi pengecaman muka
Teknologi pengecaman muka ialah salah satu aplikasi penting dalam bidang kecerdasan buatan Ia mempunyai aplikasi yang luas dalam keselamatan, pembayaran muka, pengurusan akses dan bidang lain. Platform AI Baidu menyediakan satu siri antara muka pengecaman muka yang berkuasa untuk memudahkan pembangun membina aplikasi pengecaman muka dengan cepat. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk menyambung dengan antara muka AI Baidu dan memberikan beberapa contoh kod.
Pertama, kita perlu mendaftar akaun platform Baidu AI dan membuat aplikasi pengecaman muka. Selepas mencipta aplikasi, kami akan mendapat sepasang Kunci API dan Kunci Rahsia, yang merupakan bukti kelayakan kami untuk berkomunikasi dengan antara muka AI Baidu.
Seterusnya, kita perlu memasang persekitaran pembangunan Golang. Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan cekap dengan keupayaan serentak yang berkuasa dan sokongan perpustakaan pihak ketiga yang kaya Ia sangat sesuai untuk pembangunan tugasan seperti pengecaman muka.
Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menulis kod. Pertama, kita perlu memilih perpustakaan permintaan HTTP untuk menghantar permintaan. Di Golang, perpustakaan permintaan HTTP yang biasa digunakan termasuk net/http
dan go-resty
. Berikut ialah contoh go-resty
: net/http
和go-resty
等。这里以go-resty
为例:
package main import ( "fmt" "github.com/go-resty/resty/v2" ) func main() { client := resty.New() apiKey := "your-api-key" secretKey := "your-secret-key" url := "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" resp, err := client.R(). SetQueryParams(map[string]string{ "grant_type": "client_credentials", "client_id": apiKey, "client_secret": secretKey, }). Get(url) if err != nil { fmt.Println("请求错误:", err) return } fmt.Println(resp.String()) }
在这段代码中,我们通过go-resty
库发送了一个GET请求到https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
接口,请求参数包括grant_type
、client_id
和client_secret
三个字段。
接下来,我们可以使用百度AI平台的人脸识别接口进行人脸检测。以检测人脸接口为例:
func main() { client := resty.New() apiKey := "your-api-key" secretKey := "your-secret-key" accessToken, err := getAccessToken(client, apiKey, secretKey) if err != nil { fmt.Println("获取access token错误:", err) return } url := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect" resp, err := client.R(). SetQueryParams(map[string]string{ "access_token": accessToken, }). SetHeader("Content-Type", "application/json"). SetBody(`{ "image": "图片Base64编码", "image_type": "BASE64", "face_field": "age,beauty,gender", "max_face_num": 10 }`). Post(url) if err != nil { fmt.Println("请求错误:", err) return } fmt.Println(resp.String()) }
在这段代码中,我们首先调用之前编写的getAccessToken
函数获取access token,并将其作为请求参数传递给人脸检测接口。我们还设置了请求头的Content-Type
为application/json
rrreee
https:// melalui bantuan perpustakaan <code>go-resty
.baidubce.com/oauth/2.0/token antara muka, parameter permintaan termasuk tiga medan: grant_type
, client_id
dan client_secret
. Seterusnya, kita boleh menggunakan antara muka pengecaman muka platform AI Baidu untuk pengesanan muka. Ambil antara muka pengesanan muka sebagai contoh: rrreee
Dalam kod ini, kami mula-mula memanggil fungsigetAccessToken
yang ditulis sebelum ini untuk mendapatkan token akses dan menghantarnya sebagai parameter permintaan kepada antara muka pengesanan muka. Kami juga menetapkan Content-Type
pengepala permintaan kepada application/json
dan menetapkan parameter dalam badan permintaan, termasuk pengekodan Base64 dan jenis imej imej kepada dikesan , atribut muka dan bilangan muka maksimum yang perlu diperolehi. 🎜🎜 Di atas, kami telah melengkapkan dok antara muka AI Golang dan Baidu, dan boleh menggunakan Golang untuk membangunkan aplikasi pengecaman muka. Sudah tentu, teknologi pengecaman muka adalah sangat besar dan kompleks Artikel ini hanya menyediakan contoh peringkat permulaan, dan pembaca boleh menjalankan pembangunan yang lebih terperinci berdasarkan keperluan sebenar. 🎜🎜Untuk meringkaskan, artikel ini memperkenalkan cara menggunakan antara muka AI Golang dan Baidu untuk menyambung teknologi pengecaman muka dan menyediakan beberapa contoh kod. Kami berharap pembaca dapat menguasai teknologi pengecaman muka dengan lebih lanjut melalui panduan artikel ini dan menggunakan nilainya dalam aplikasi praktikal. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Kajian mendalam tentang dok antara muka AI Golang dan Baidu: menguasai teknologi pengecaman muka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Membaca dan menulis fail dengan selamat dalam Go adalah penting. Garis panduan termasuk: Menyemak kebenaran fail Menutup fail menggunakan tangguh Mengesahkan laluan fail Menggunakan tamat masa konteks Mengikuti garis panduan ini memastikan keselamatan data anda dan keteguhan aplikasi anda.

Bagaimana untuk mengkonfigurasi pengumpulan sambungan untuk sambungan pangkalan data Go? Gunakan jenis DB dalam pakej pangkalan data/sql untuk membuat sambungan pangkalan data untuk mengawal bilangan maksimum sambungan serentak;

Perbezaan antara rangka kerja GoLang dan rangka kerja Go ditunjukkan dalam seni bina dalaman dan ciri luaran. Rangka kerja GoLang adalah berdasarkan perpustakaan standard Go dan meluaskan fungsinya, manakala rangka kerja Go terdiri daripada perpustakaan bebas untuk mencapai tujuan tertentu. Rangka kerja GoLang lebih fleksibel dan rangka kerja Go lebih mudah digunakan. Rangka kerja GoLang mempunyai sedikit kelebihan dalam prestasi dan rangka kerja Go lebih berskala. Kes: gin-gonic (rangka Go) digunakan untuk membina REST API, manakala Echo (rangka kerja GoLang) digunakan untuk membina aplikasi web.

Data JSON boleh disimpan ke dalam pangkalan data MySQL dengan menggunakan perpustakaan gjson atau fungsi json.Unmarshal. Pustaka gjson menyediakan kaedah kemudahan untuk menghuraikan medan JSON dan fungsi json.Unmarshal memerlukan penuding jenis sasaran kepada data JSON unmarshal. Kedua-dua kaedah memerlukan penyediaan pernyataan SQL dan melaksanakan operasi sisipan untuk mengekalkan data ke dalam pangkalan data.

Fungsi FindStringSubmatch mencari subrentetan pertama dipadankan dengan ungkapan biasa: fungsi mengembalikan hirisan yang mengandungi subrentetan yang sepadan, dengan elemen pertama ialah keseluruhan rentetan dipadankan dan elemen berikutnya ialah subrentetan individu. Contoh kod: regexp.FindStringSubmatch(teks,corak) mengembalikan sekeping subrentetan yang sepadan. Kes praktikal: Ia boleh digunakan untuk memadankan nama domain dalam alamat e-mel, contohnya: e-mel:="user@example.com", pattern:=@([^\s]+)$ untuk mendapatkan padanan nama domain [1].

Laluan Pembelajaran Backend: Perjalanan Eksplorasi dari Front-End ke Back-End sebagai pemula back-end yang berubah dari pembangunan front-end, anda sudah mempunyai asas Nodejs, ...

Menggunakan zon waktu yang dipratentukan dalam Go termasuk langkah berikut: Import pakej "masa". Muatkan zon waktu tertentu melalui fungsi LoadLocation. Gunakan zon waktu yang dimuatkan dalam operasi seperti mencipta objek Masa, menghuraikan rentetan masa dan melaksanakan penukaran tarikh dan masa. Bandingkan tarikh menggunakan zon waktu yang berbeza untuk menggambarkan aplikasi ciri zon waktu yang telah ditetapkan.

Soalan Lazim pembangunan rangka kerja Go: Pemilihan rangka kerja: Bergantung pada keperluan aplikasi dan pilihan pembangun, seperti Gin (API), Echo (boleh berskala), Beego (ORM), Iris (prestasi). Pemasangan dan penggunaan: Gunakan arahan gomod untuk memasang, mengimport rangka kerja dan menggunakannya. Interaksi pangkalan data: Gunakan perpustakaan ORM, seperti gorm, untuk mewujudkan sambungan dan operasi pangkalan data. Pengesahan dan kebenaran: Gunakan pengurusan sesi dan perisian tengah pengesahan seperti gin-contrib/sesi. Kes praktikal: Gunakan rangka kerja Gin untuk membina API blog ringkas yang menyediakan POST, GET dan fungsi lain.
