Tutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um die Bilderkennungsfunktion zu implementieren

Tutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um die Bilderkennungsfunktion zu implementieren

1. Einführung
   Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz ist die Bilderkennung zu einer der am weitesten verbreiteten Basistechnologien geworden. Huawei Cloud bietet eine Reihe leistungsstarker Bilderkennungsschnittstellen. Wir können Python verwenden, um eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herzustellen und Bilderkennungsfunktionen zu implementieren. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Python Code schreiben, um eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herzustellen und eine Bilderkennung durchzuführen.
2. Vorbereitung
   Zuerst müssen wir ein Konto in der Huawei Cloud erstellen und den Zugriffsschlüssel und den Geheimschlüssel erhalten. Diese beiden Schlüssel sind die Identitätsanmeldeinformationen für die Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle und müssen vertraulich behandelt werden.

3. Python SDK installieren
   Um eine einfache Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herzustellen, müssen wir das Python SDK von Huawei Cloud installieren. Öffnen Sie ein Terminal (Eingabeaufforderung) und geben Sie den folgenden Befehl ein:

   pip install obs-sdk

   Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir mit dem Schreiben von Python-Code beginnen.

4. Mit Huawei Cloud-Schnittstelle verbinden
   Zuerst importieren wir am Anfang des Python-Codes die relevanten Bibliotheken:

   import logging
   from obs import ObsClient
   import base64
   import time
   import requests

   Dann definieren wir die Parameter, die für die Verbindung mit der Huawei Cloud-Schnittstelle erforderlich sind:

   AK = "YourAccessKey"
   SK = "YourSecretKey"
   endpoint = "https://obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com"
   bucket_name = "YourBucketName"
   region = 'cn-north-1'
   project_id = 'YourProjectId'

   Als nächstes richten wir ein die Verbindung über ObsClient:

   obs_client = ObsClient(access_key_id=AK, secret_access_key=SK, server=endpoint)

5. Bilder hochladen
   Vor der Bilderkennung müssen wir das zu erkennende Bild in den Huawei Cloud Storage Service (OBS) hochladen.

   file_path = "path_to_your_image"
   with open(file_path, 'rb') as f:
    obs_client.putContent(project_id, bucket_name, file_path, file_stream=f)

6. Bilderkennung durchführen
   Nach dem Hochladen des Bildes können wir die Huawei Cloud-Bilderkennungsschnittstelle aufrufen, um die Bilderkennungsfunktion zu implementieren. Nehmen Sie als Beispiel die Bild-Tag-Erkennung:

   url = 'https://ais.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1.0/image/tagging'
    
   headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'X-Auth-Token': get_token()
   }
   
   data = {
    "image":"",
    "url": obs_client.signUrl(bucket_name, file_path, expires=600),
    "language": "zh",
   }
   
   response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
   result = response.json()
   print(result)

   Mit dem obigen Code können wir die Erkennungsergebnisse erhalten. Nachfolgende Operationen oder Analysen können basierend auf den Erkennungsergebnissen durchgeführt werden.

7. Zusammenfassung
   In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie mit Python eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herstellen und die Bilderkennungsfunktion implementieren. Durch die Verbindung mit der Huawei Cloud-Schnittstelle können wir mithilfe der leistungsstarken Rechenleistung und der umfangreichen Bilderkennungsalgorithmen von Huawei Cloud problemlos verschiedene Anwendungsszenarien für die Bilderkennung implementieren. Zusammenfassend hoffe ich, dass dieses Tutorial für alle hilfreich ist und in der Praxis gute Ergebnisse erzielt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um die Bilderkennungsfunktion zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!