So entwickeln Sie mit uniapp Bilderkennungsfunktionen

So verwenden Sie Uniapp zur Entwicklung der Bilderkennungsfunktion

Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz wurde die Bilderkennungstechnologie in verschiedenen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. Bei der Entwicklung mobiler Anwendungen kann die Implementierung von Bilderkennungsfunktionen den Benutzern bessere Erfahrungen und Dienste bieten. Als plattformübergreifendes Entwicklungstool kann uniapp Entwicklern dabei helfen, Bilderkennungsfunktionen schnell in mobile Anwendungen zu integrieren. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit uniapp Bilderkennungsfunktionen entwickeln und entsprechende Codebeispiele bereitstellen.

uniapp ist ein plattformübergreifendes Framework, das auf Vue.js basiert. Sie können Code einmal schreiben und ihn dann kompilieren und verpacken, um Anwendungen zu generieren, die auf mehreren Plattformen ausgeführt werden können. Der Vorteil besteht darin, dass keine unabhängige Entwicklung für verschiedene Plattformen erforderlich ist, wodurch Entwicklungskosten und -zeit reduziert werden. Im Folgenden wird vorgestellt, wie Uniapp die Bilderkennungsfunktion implementiert.

Zuerst müssen wir auf die entsprechende Bilderkennungsbibliothek verweisen. Auf dem Markt stehen viele hervorragende Bilderkennungsbibliotheken zur Auswahl, z. B. die Bilderkennungs-API der offenen Plattform Baidu AI, die Azure Computer Vision API von Microsoft usw. Nehmen wir zur Erläuterung die Bilderkennungs-API der offenen Baidu AI-Plattform als Beispiel.

1. Registrieren Sie ein Konto für die offene Baidu AI-Plattform und erstellen Sie eine Anwendung.
   Zuerst müssen wir ein Konto auf der offenen Baidu AI-Plattform registrieren und eine Anwendung erstellen. Registrierungsadresse: https://ai.baidu.com/
2. Rufen Sie die AppID, den API-Schlüssel und den Geheimschlüssel der API-Schnittstelle ab.
   In der erstellten Anwendung können Sie die AppID, den API-Schlüssel und den Geheimschlüssel der API-Schnittstelle abrufen. Diese Informationen werden im nachfolgenden Code verwendet.
3. Einführen relevanter Plug-Ins in das Uniapp-Projekt
   Als nächstes müssen wir relevante Plug-Ins in das Uniapp-Projekt einführen. Sie können vorhandene Bilderkennungs-Plug-Ins im Uni-App-Plug-In-Markt verwenden oder Ihre eigenen Plug-Ins schreiben. Am Beispiel des Ladens von uniapp-Subunternehmer-Plug-Ins können Sie den Pfad und die Einstellungen der relevanten Plug-Ins in manifest.json konfigurieren.
4. Schreiben Sie den Code für die Bilderkennung.
   Erstellen Sie im Uniapp-Projekt eine Seite zur Anzeige der Bilderkennungsfunktion. In die Vue-Datei dieser Seite können wir den Code für die Bilderkennung schreiben. Das spezifische Codebeispiel lautet wie folgt:

<script>
export default {
  data() {
    return {
      imageURL: '',
      result: '',
      showError: false,
      errorMsg: ''
    }
  },
  methods: {
    chooseImage() {
      uni.chooseImage({
        success: (res) => {
          this.imageURL = res.tempFilePaths[0]
        },
        fail: (err) => {
          this.showError = true
          this.errorMsg = err.errMsg
        }
      })
    },
    recognizeImage() {
      uni.showLoading({
        title: '正在识别中...'
      })
      
      uni.uploadFile({
        url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general',
        header: {
          'Content-Type': 'multipart/form-data'
        },
        filePath: this.imageURL,
        name: 'image',
        formData: {
          'access_token': 'YOUR_ACCESS_TOKEN',  // 授权访问令牌
          'appid': 'YOUR_APPID',                // 应用ID
          'secret': 'YOUR_SECRET'               // 应用密钥
        },
        success: (res) => {
          uni.hideLoading()
          this.result = res.data
        },
        fail: (err) => {
          uni.hideLoading()
          this.showError = true
          this.errorMsg = err.errMsg
        }
      })
    }
  }
}
</script>

<template>
  <view>
    <image :src="imageURL"></image>
    <button @tap="chooseImage">选择图片</button>
    <button @tap="recognizeImage">识别图片</button>
    <view v-if="showError">{{errorMsg}}</view>
    <view v-else>{{result}}</view>
  </view>
</template>

Im obigen Code verwenden wir zur Verarbeitung die chooseImage方法选择一张图片，然后使用uploadFile方法将图片上传到百度AI开放平台的图像识别接口进行处理。接口返回的结果将在success-Rückruffunktion von uniapp.

Es ist zu beachten, dass die formData im Code mit der AppID, dem API-Schlüssel und dem Geheimschlüssel der über die offene Baidu AI-Plattform erstellten Anwendung ausgefüllt werden müssen.

5. Projekt erstellen und ausführen
   Abschließend müssen wir die entsprechenden Befehle im Terminal ausführen, um das Projekt zu erstellen und auszuführen. Nachdem Sie den Befehl ausgeführt haben, können Sie die Bilderkennungsseite auf dem angegebenen laufenden Emulator oder Gerät sehen und Bilder zur Erkennung auswählen.

Nach den obigen Schritten können wir uniapp verwenden, um eine Bilderkennungsfunktion zu entwickeln. Natürlich ist der obige Beispielcode nur eine einfache Implementierung der Bilderkennungsfunktion, und Entwickler können ihn entsprechend ihren eigenen Anforderungen optimieren und erweitern.

Zusammenfassung:
Dieser Artikel beschreibt, wie Sie mit uniapp Bilderkennungsfunktionen entwickeln und stellt entsprechende Codebeispiele bereit. Mithilfe des plattformübergreifenden Entwicklungstools uniapp können Entwickler Bilderkennungsfunktionen schnell in mobile Anwendungen integrieren, um ein besseres Benutzererlebnis und bessere Dienste bereitzustellen. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern bei der Entwicklung von Bilderkennungsfunktionen hilfreich sein wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo entwickeln Sie mit uniapp Bilderkennungsfunktionen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!