Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Perkongsian panduan mendalam dan ringkasan pengalaman untuk menyambungkan antara muka AI Python dan Baidu

Perkongsian panduan mendalam dan ringkasan pengalaman untuk menyambungkan antara muka AI Python dan Baidu

WBOY
Lepaskan: 2023-08-25 19:24:26
asal
1520 orang telah melayarinya

Perkongsian panduan mendalam dan ringkasan pengalaman untuk menyambungkan antara muka AI Python dan Baidu

Perkongsian panduan yang mendalam dan ringkasan pengalaman untuk menyambungkan antara muka AI Python dan Baidu

1. Pengenalan

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi kecerdasan buatan telah mencapai pembangunan yang luar biasa dalam pelbagai bidang untuk menggunakan teknologi canggih ini dengan lebih baik. Kepentingan untuk berhubung dengannya juga telah menjadi semakin menonjol. Sebagai penyedia perkhidmatan kecerdasan buatan terkemuka di China, platform AI Baidu menyediakan antara muka API yang kaya dan menyediakan pembangun dengan penyelesaian kecerdasan buatan yang mudah. Artikel ini akan menggabungkan bahasa pengaturcaraan Python untuk memperkenalkan cara antara muka dengan antara muka AI Baidu, dan berkongsi beberapa ringkasan pengalaman.

2. Persediaan

  1. Daftar akaun platform Baidu AI

Pertama, kita perlu mendaftar akaun platform Baidu AI. Masuk ke laman web rasmi platform Baidu AI (https://ai.baidu.com/), klik butang pendaftaran, dan isikan maklumat yang sepadan untuk melengkapkan pendaftaran.

  1. Buat aplikasi

Selepas pendaftaran selesai, log masuk ke bahagian belakang platform Baidu AI dan klik "Console" untuk memasuki halaman konsol. Pada halaman konsol, klik "Buat Aplikasi", isikan nama aplikasi, perihalan dan maklumat lain yang berkaitan, dan pilih keupayaan AI untuk digunakan, seperti pengecaman pertuturan, pengecaman muka, dsb. Selepas membuat aplikasi, sistem akan memberikan Kunci API dan Kunci Rahsia kepada aplikasi kedua-dua kunci ini sepadan dengan pengesahan antara muka AI Baidu yang seterusnya.

  1. Pasang perpustakaan Python yang diperlukan

Sebelum memulakan pengaturcaraan, anda perlu memasang Python SDK yang disediakan oleh Baidu AI Gunakan arahan pip untuk memasang:

pip install baidu-aip
Salin selepas log masuk

3 Sambung dengan antara muka AI Baidu

    Text
  1. .
Pengecaman teks ialah fungsi penting dalam Baidu AI, yang boleh mengenal pasti maklumat teks dalam gambar. Berikut ialah contoh kod untuk pengecaman teks:

from aip import AipOcr

# 在百度AI平台申请的应用信息
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 定义文字识别的辅助函数
def ocr(image_path):
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image = f.read()
        result = client.basicGeneral(image)
        return result

# 测试文字识别
result = ocr('test.jpg')
print(result)
Salin selepas log masuk

Dalam kod, anda perlu mengisi APP_ID, API_KEY dan SECRET_KEY yang digunakan terlebih dahulu ke dalam kedudukan yang sepadan. Kemudian fungsi tambahan bernama ocr ditakrifkan untuk memanggil API pengecaman teks. Akhir sekali, dengan memanggil fungsi ocr, laluan imej dihantar masuk untuk pengecaman teks.

    Pengecaman imej
Pengecaman imej ialah satu lagi fungsi penting dalam Baidu AI, yang boleh mengenal pasti objek, pemandangan dan maklumat lain dalam gambar. Berikut ialah contoh kod untuk pengecaman imej:

from aip import AipImageClassify

# 在百度AI平台申请的应用信息
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 定义图像识别的辅助函数
def classify(image_path):
    client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image = f.read()
        result = client.advancedGeneral(image)
        return result

# 测试图像识别
result = classify('test.jpg')
print(result)
Salin selepas log masuk
Begitu juga, APP_ID, API_KEY dan SECRET_KEY yang digunakan perlu diisi pada kedudukan yang sepadan. Kemudian fungsi tambahan bernama classify ditakrifkan untuk memanggil API pengecaman imej. Dengan memanggil fungsi klasifikasi, masukkan laluan imej untuk pengecaman imej.

4. Ringkasan pengalaman

    Konfigurasikan pembolehubah persekitaran
Untuk melindungi maklumat privasi peribadi, APP_ID, API_KEY dan SECRET_KEY biasanya tidak didedahkan secara langsung semasa pengaturcaraan, tetapi dikonfigurasikan sebagai pembolehubah persekitaran. Kelebihan ini ialah walaupun kod itu dikongsi dengan orang lain, maklumat peribadi tidak akan didedahkan.

    Pengendalian pengecualian
Semasa proses menyambung dengan antara muka AI Baidu, pelbagai situasi tidak normal mungkin berlaku, seperti ralat sambungan rangkaian, kegagalan pengesahan, dsb. Untuk memastikan kestabilan dan kebolehpercayaan kod, logik pengendalian pengecualian yang sesuai perlu ditambah semasa memanggil antara muka API.

    Pengoptimuman Prestasi
Dalam projek sebenar, kesesakan prestasi mungkin dihadapi untuk tugas pengecaman imej dan teks berskala besar. Beberapa strategi pengoptimuman boleh diguna pakai, seperti multi-threading, pengkomputeran teragih, dsb., untuk meningkatkan kecekapan pelaksanaan kod.

Ringkasnya, sambungan antara antara muka AI Python dan Baidu memberikan kami penyelesaian kecerdasan buatan yang berkuasa dan fleksibel. Melalui pengenalan dan contoh kod artikel ini, saya percaya pembaca akan mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang cara untuk antara muka dengan antara muka Baidu AI. Saya harap artikel ini dapat memberikan pembaca bantuan dan rujukan untuk menggunakan antara muka AI Python dan Baidu dalam projek sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Perkongsian panduan mendalam dan ringkasan pengalaman untuk menyambungkan antara muka AI Python dan Baidu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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