Dieser Artikel zeigt, wie eine einfache Webanwendung mit Clarifais Bilderkennungs -API erstellt wird. Mit der App können Benutzer Bilder aus dem Web ziehen und fallen lassen, die dann von Clarifai analysiert werden, um Objekte zu identifizieren und eine Liste von Tags zurückzugeben.
Das Tutorial verwendet node.js für die serverseitige und jQuery für die Front-End-Ajax-Anfragen. Minimal Node.JS -Erfahrung ist erforderlich; Der Fokus liegt auf der Integration der Clarifai -API.
Schlüsselschritte:
- Clarifai -Konto Setup: Erstellen Sie ein Clarifai -Konto, wählen Sie einen Plan aus (der freie Plan ausreicht für dieses Beispiel) und erstellen Sie eine neue Anwendung. Entscheidend ist, dass Ihre Client -ID und Ihr Client -Geheimnis aufgezeichnet werden - diese sind für den API -Zugriff unerlässlich.
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node.js Server -Setup: Der bereitgestellte Node.js -Server verwendet die Clarifai Node.js Client -Bibliothek (
clarifai_node.js). Diese Bibliothek kümmert sich um die Kommunikation mit der Clarifai -API. Die Dateiapp.jsenthält die Serverlogik, einschließlich eines Post -Endpunkts (/examineImage), der die Bild -URL empfängt, sie an Clarifai sendet und die anerkannten Tags zurückgibt. Denken Sie daran,"YOUR_CLIENT_ID"und"YOUR_CLIENT_SECRET"durch Ihre tatsächlichen Anmeldeinformationen zu ersetzen. -
Front-End-Implementierung: Die Front-End (mit JQuery) übernimmt Drag & Drop-Funktionalität. Wenn ein Bild in den angegebenen Bereich fallen gelassen wird, wird die URL extrahiert und über eine AJAX -Postanforderung an den Server gesendet. Die Antwort des Servers (die Liste der Tags) wird dann auf der Seite angezeigt.
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Testen Sie die Anwendung: Nach dem Einrichten des Servers und des Front-Ends führen Sie den Node.js-Server aus und greifen Sie auf die Anwendung in Ihrem Browser zu. Drag & Drop -Bilder, um die Bilderkennungsfunktionen zu testen.
Schlussfolgerung:
Dieses Tutorial bietet ein praktisches Beispiel für die Integration von Clarifais Bilderkennungs -API in eine Webanwendung. Die Einfachheit des Codes und die klare Erläuterung jedes Schritts machen es Entwicklern mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau zugänglich. Die Funktionalität der Anwendung kann erweitert werden, um komplexere Bilderkennungsanwendungen zu erstellen. Der vollständige Code ist auf GitHub verfügbar (Link nicht im Originaltext angegeben, aber im Originalartikel enthalten sein).
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo machen Sie Ihre Web -App mit der Bilderkennung intelligenter. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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