Tutoriel : Python se connecte à l'interface Huawei Cloud pour implémenter la fonction de classification d'images

Tutoriel : Python se connecte à l'interface Huawei Cloud pour implémenter la fonction de classification d'images

Introduction :
Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, la classification d'images est devenue un élément indispensable dans de nombreux scénarios d'application. Huawei Cloud fournit une puissante API de classification d'images qui peut aider les développeurs à identifier et classer rapidement les images. Ce didacticiel expliquera comment utiliser Python pour se connecter à l'interface Huawei Cloud afin d'implémenter la fonction de classification d'images.

Étape 1 : Créer un compte Huawei Cloud
Tout d'abord, nous devons créer un compte sur le site officiel de Huawei Cloud. Visitez le site Web (https://www.huaweicloud.com/), cliquez sur le bouton d'enregistrement et suivez les instructions pour terminer l'enregistrement.

Étape 2 : Connectez-vous à la console
Après avoir terminé l'inscription, utilisez votre compte et votre mot de passe pour vous connecter à la console Huawei Cloud (https://console.huaweicloud.com/) et accédez à la page principale.

Étape 3 : Créer des informations d'identification de service
Sur la page principale de la console, cliquez sur "Gestion et support" dans la barre de menu de gauche, puis sélectionnez "Accès et authentification" > "Mes informations d'identification" > "Créer des informations d'identification de service". Suivez les invites pour remplir les informations pertinentes et créer un certificat de service.

Étape 4 : Installer les bibliothèques dépendantes
Nous utiliserons Python pour nous connecter à l'interface Huawei Cloud. Exécutez les commandes suivantes dans le terminal pour installer les bibliothèques dépendantes requises.

pip install requests

Étape 5 : Écrivez le code
Tout d'abord, importez les bibliothèques et modules nécessaires.

import requests
import json

Ensuite, nous devons définir certains paramètres nécessaires, notamment les informations du compte, l'adresse de l'interface et le chemin de l'image à classer. Veuillez ajouter le code suivant à votre script et le modifier en conséquence en fonction de la situation réelle.

# 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"

Ensuite, nous devons définir une fonction pour envoyer la requête et obtenir le résultat.

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))

Enfin, il suffit d'appeler la fonction send_request dans la fonction principale.

if __name__ == "__main__":
    send_request()

Étape 6 : Exécutez le code
Exécutez votre script Python dans le terminal et vous verrez la sortie des résultats de classification d'image.

Résumé :
Ce tutoriel vous présente comment utiliser Python pour vous connecter à l'interface Huawei Cloud afin d'implémenter la fonction de classification d'images. En quelques étapes simples, nous pouvons utiliser la puissante API de classification d'images de Huawei Cloud pour classer automatiquement les images. J'espère que ce tutoriel vous sera utile, merci d'avoir lu !

(Remarque : ce didacticiel est uniquement à titre de référence. La méthode de mise en œuvre spécifique peut varier en raison des modifications apportées à l'interface API. Veuillez vous référer aux documents officiels de Huawei Cloud.)

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!