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Tutoriel : Python se connecte à l'interface Huawei Cloud pour implémenter la fonction de segmentation intelligente d'images
Aperçu :
Avec le développement rapide de la technologie moderne, la segmentation intelligente d'images est devenue une technologie très utile. Grâce à la segmentation intelligente de l'image, nous pouvons séparer l'objet cible de l'image de l'arrière-plan, obtenant ainsi un traitement et une analyse d'image plus avancés. Ce didacticiel expliquera comment utiliser le langage de programmation Python pour se connecter à l'interface Huawei Cloud afin de mettre en œuvre une segmentation intelligente des images.
Étape 1 : Créez un compte Huawei Cloud et activez le service
Tout d'abord, nous devons créer un compte sur le site officiel de Huawei Cloud et activer le service d'analyse d'images. Une fois l'enregistrement terminé, connectez-vous à la console Huawei Cloud, recherchez le service d'analyse d'images et assurez-vous qu'il a été activé avec succès.
Étape 2 : Obtenir la clé API
Dans la console, nous devons obtenir la clé API afin de nous authentifier dans le code Python. Sur la page « Mes informations d'identification » de la console, cliquez sur le bouton « Créer une clé API » et le système générera une AK (clé d'accès) et une SK (clé secrète).
Étape 3 : Installer le SDK Python
Pour utiliser Python pour se connecter à l'interface Huawei Cloud, nous devons installer le SDK Huawei Cloud Python. Exécutez la commande suivante dans la fenêtre du terminal pour installer le SDK :
pip install obs-sdk
Étape 4 : Écrivez le code Python
Ce qui suit est un exemple de code qui montre comment utiliser Python pour se connecter à l'interface Huawei Cloud afin d'implémenter la fonction de segmentation intelligente d'images. :
import requests import hmac import hashlib from base64 import b64encode from datetime import datetime import json access_key = "YOUR_ACCESS_KEY" secret_key = "YOUR_SECRET_KEY" def get_signature(access_key, secret_key, http_method, pathname, headers): content_md5 = headers.get("Content-MD5", "") content_type = headers.get("Content-Type", "") date = headers.get("Date") string_to_sign = f"{http_method} {content_md5} {content_type} {date} {pathname}" signature = hmac.new(secret_key.encode(), string_to_sign.encode(), hashlib.sha256).digest() signature = b64encode(signature).decode() return signature def call_api(url, method, headers, data): now = datetime.now().astimezone().strftime("%a, %d %b %Y %H:%M:%S GMT") headers["Date"] = now signature = get_signature(access_key, secret_key, method, url, headers) headers["Authorization"] = f"AWS {access_key}:{signature}" headers["Host"] = "image.cn-north-1.myhuaweicloud.com" response = requests.request(method, url, headers=headers, json=data) return response def image_segmentation(image_path): endpoint = "https://image.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1.0/image/segmentation" headers = { "Content-Type": "application/json", "X-Project-Id": "YOUR_PROJECT_ID" } data = { "image": json.dumps({ "url": image_path }) } response = call_api(endpoint, "POST", headers, data) result = response.json() return result # 在此处调用图像分割函数 result = image_segmentation("https://example.com/image.jpg") print(result)
Assurez-vous d'ajouter le code Remplacez le YOUR_ACCESS_KEY
、YOUR_SECRET_KEY
和YOUR_PROJECT_ID
par la valeur réelle.
Étape 5 : Tester le code
Exécutez le code ci-dessus, il se connectera à l'interface Huawei Cloud et enverra une demande de segmentation d'image. Les résultats renvoyés seront imprimés sous forme d'objets JSON.
Résumé :
Grâce à ce tutoriel, nous avons maîtrisé comment utiliser Python pour nous connecter à l'interface Huawei Cloud afin de réaliser la fonction de segmentation intelligente d'images. La segmentation intelligente des images est une technologie très utile qui peut être largement utilisée dans le domaine du traitement et de l’analyse d’images. J'espère que ce didacticiel pourra vous aider à mieux comprendre et appliquer la technologie intelligente de segmentation d'images.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!