Fortschritt der Golang-Technologie: Verwendung der Baidu AI-Schnittstelle zur Implementierung der Bilderkennungsfunktion

Golang-Technologiefortschritt: Verwendung der Baidu AI-Schnittstelle zur Implementierung der Bilderkennungsfunktion

Einführung:
Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist die Bilderkennung zu einem sehr beliebten Bereich geworden. Mithilfe der Bilderkennungstechnologie können wir Objekte, Szenen und andere Informationen in Bildern einfach und automatisch analysieren. Baidu AI bietet eine Reihe leistungsstarker Bilderkennungsschnittstellen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Programmiersprache Golang und die Baidu AI-Schnittstelle zum Implementieren von Bilderkennungsfunktionen verwenden. In diesem Artikel können Leser lernen, wie sie Golang für die Bilderkennungsprogrammierung verwenden.

1. Vorbereitung
Bevor wir beginnen, müssen wir einige Vorbereitungen treffen:

1. Registrieren Sie ein Baidu AI-Entwicklerkonto, erstellen Sie eine Anwendung und erhalten Sie den API-Schlüssel und den Geheimschlüssel.
2. Installieren Sie die Golang-Entwicklungsumgebung.

2. Verwenden Sie die Bilderkennungsschnittstelle von Baidu AI.
Baidu AI bietet mehrere Bilderkennungsschnittstellen, von denen die am häufigsten verwendeten Schnittstellen zur allgemeinen Objekterkennung und zur Szenenerkennung sind. Im Folgenden stellen wir vor, wie diese beiden Schnittstellen jeweils verwendet werden.

1. Universelle Objekterkennung
   Die universelle Objekterkennungsschnittstelle kann allgemeine Objekte in Bildern identifizieren und den Objektnamen und die Zuverlässigkeit zurückgeben. Hier ist ein Beispielcode:

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "net/url"
)

func main() {
    // 百度AI接口地址
    host := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
    // API Key和Secret Key
    apiKey := "YOUR_API_KEY"
    secretKey := "YOUR_SECRET_KEY"
    // 图像文件路径
    imagePath := "path/to/your/image.jpg"

    // 读取图像文件
    imageData, _ := ioutil.ReadFile(imagePath)

    // 请求参数
    values := url.Values{}
    values.Set("access_token", apiKey)
    values.Set("image", string(imageData))

    // 发送POST请求
    response, _ := http.PostForm(host, values)

    // 解析返回结果
    defer response.Body.Close()
    body, _ := ioutil.ReadAll(response.Body)

    // 输出识别结果
    fmt.Println(string(body))
}

Ersetzen Sie im obigen Code YOUR_API_KEY und YOUR_SECRET_KEY durch Ihren eigenen API-Schlüssel und Geheimschlüssel. Ersetzen Sie als Nächstes imagePath durch den Pfad zu der Bilddatei, die Sie erkennen möchten. Der Code liest dann die Bilddatei als Bytedaten und erstellt eine POST-Anfrage, die an die Baidu AI-Schnittstelle gesendet wird. Abschließend werden die zurückgegebenen Ergebnisse analysiert und gedruckt. YOUR_API_KEY和YOUR_SECRET_KEY为你自己的API Key和Secret Key。接着，将imagePath替换为你想要识别的图像文件的路径。然后，代码会将图像文件读取为字节数据，并构造POST请求发送到百度AI接口。最后，解析返回的结果，并打印出来。

2. 场景识别
   场景识别接口可以识别图像中的场景，并返回场景标签和置信度。下面是一个示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "net/url"
)

func main() {
    // 百度AI接口地址
    host := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
    // API Key和Secret Key
    apiKey := "YOUR_API_KEY"
    secretKey := "YOUR_SECRET_KEY"
    // 图像文件路径
    imagePath := "path/to/your/image.jpg"

    // 读取图像文件
    imageData, _ := ioutil.ReadFile(imagePath)

    // 请求参数
    values := url.Values{}
    values.Set("access_token", apiKey)
    values.Set("image", string(imageData))

    // 发送POST请求
    response, _ := http.PostForm(host, values)

    // 解析返回结果
    defer response.Body.Close()
    body, _ := ioutil.ReadAll(response.Body)

    // 输出识别结果
    fmt.Println(string(body))
}

同样地，将YOUR_API_KEY和YOUR_SECRET_KEY替换为你自己的API Key和Secret Key。然后，将imagePath

Szenenerkennung

Die Szenenerkennungsschnittstelle kann Szenen in Bildern identifizieren und Szenenbezeichnungen und Konfidenzniveaus zurückgeben. Hier ist ein Beispielcode:


rrreee🎜Ersetzen Sie auf ähnliche Weise YOUR_API_KEY und YOUR_SECRET_KEY durch Ihren eigenen API-Schlüssel und Geheimschlüssel. Ersetzen Sie dann imagePath durch den Pfad zu der Bilddatei, die Sie erkennen möchten. Der Code liest die Bilddatei als Bytedaten und erstellt eine POST-Anfrage, die an die Baidu AI-Schnittstelle gesendet wird. Abschließend werden die zurückgegebenen Ergebnisse analysiert und gedruckt. 🎜🎜3. Zusammenfassung🎜Durch die Einleitung dieses Artikels haben wir gelernt, wie man die Golang- und Baidu-KI-Schnittstelle verwendet, um Bilderkennungsfunktionen zu implementieren. Durch den Aufruf der allgemeinen Objekterkennungs- und Szenenerkennungsschnittstelle von Baidu AI können wir Objekte und Szenen in Bildern leicht identifizieren und unseren Programmen leistungsstärkere Funktionen und intelligente Features hinzufügen. Ich hoffe, dass dieser Artikel allen beim Erlernen der Bilderkennung und der Entwicklung mit Golang hilfreich sein kann. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFortschritt der Golang-Technologie: Verwendung der Baidu AI-Schnittstelle zur Implementierung der Bilderkennungsfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!