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Tutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um die Bildklassifizierungsfunktion zu implementieren
Einführung:
Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist die Bildklassifizierung zu einem unverzichtbaren Bestandteil vieler Anwendungsszenarien geworden. Huawei Cloud bietet eine leistungsstarke Bildklassifizierungs-API, die Entwicklern dabei helfen kann, Bilder schnell zu identifizieren und zu klassifizieren. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Python eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herstellen und die Bildklassifizierungsfunktion implementieren.
Schritt 1: Erstellen Sie ein Huawei Cloud-Konto
Zuerst müssen wir ein Konto auf der offiziellen Website von Huawei Cloud erstellen. Besuchen Sie die Website (https://www.huaweicloud.com/), klicken Sie auf die Schaltfläche „Registrierung“ und befolgen Sie die Anweisungen, um die Registrierung abzuschließen.
Schritt 2: Melden Sie sich bei der Konsole an
Nach Abschluss der Registrierung melden Sie sich mit Ihrem Konto und Passwort bei der Huawei Cloud Console (https://console.huaweicloud.com/) an und rufen die Hauptseite auf.
Schritt 3: Dienstanmeldeinformationen erstellen
Klicken Sie auf der Hauptseite der Konsole in der linken Menüleiste auf „Verwaltung und Support“ und wählen Sie dann „Zugriff und Authentifizierung“ > „Meine Anmeldeinformationen“ > „Dienstanmeldeinformationen erstellen“. Befolgen Sie die Anweisungen, um die relevanten Informationen einzugeben und ein Servicezertifikat zu erstellen.
Schritt 4: Abhängige Bibliotheken installieren
Wir werden Python verwenden, um eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herzustellen. Führen Sie die folgenden Befehle im Terminal aus, um die erforderlichen abhängigen Bibliotheken zu installieren.
pip install requests
Schritt 5: Schreiben Sie den Code
Importieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken und Module.
import requests import json
Dann müssen wir einige notwendige Parameter definieren, einschließlich Kontoinformationen, Schnittstellenadresse und Bildpfad, die klassifiziert werden sollen. Bitte fügen Sie Ihrem Skript den folgenden Code hinzu und ändern Sie ihn entsprechend der tatsächlichen Situation.
# 账号信息 access_key = "your_access_key" secret_key = "your_secret_key" # 接口参数 endpoint = "https://api-endpoint.huawei.com" uri = "/v1/infers/your_service_id" # 待分类的图像路径 image_path = "path_to_your_image.jpg"
Als nächstes müssen wir eine Funktion definieren, um die Anfrage zu senden und das Ergebnis zu erhalten.
def send_request(): # 构造请求头 headers = { "Content-Type": "application/json", "X-Auth-Token": access_key + " " + secret_key } # 构造请求体 payload = { "image": open(image_path, "rb") } try: # 发送POST请求 response = requests.post(endpoint + uri, headers=headers, files=payload) # 解析响应结果 result = json.loads(response.text) # 打印分类结果 print("图像分类结果:", result["result"][0]["label"]) except Exception as e: print("请求失败:", str(e))
Zum Schluss müssen wir nur noch die Funktion send_request
in der Hauptfunktion aufrufen.
if __name__ == "__main__": send_request()
Schritt 6: Führen Sie den Code aus
Führen Sie Ihr Python-Skript im Terminal aus und Sie sehen die Ausgabe der Bildklassifizierungsergebnisse.
Zusammenfassung:
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Python eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herstellen und die Bildklassifizierungsfunktion implementieren. Mit ein paar einfachen Schritten können wir die leistungsstarke Bildklassifizierungs-API von Huawei Cloud verwenden, um Bilder automatisch zu klassifizieren. Ich hoffe, dieses Tutorial ist hilfreich für Sie. Vielen Dank fürs Lesen!
(Hinweis: Dieses Tutorial dient nur als Referenz. Die spezifische Implementierungsmethode kann aufgrund von Änderungen in der API-Schnittstelle variieren. Bitte beachten Sie die offiziellen Dokumente von Huawei Cloud.)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um die Bildklassifizierungsfunktion zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!