Partage de code Python pour implémenter le didacticiel d'accueil de l'API de reconnaissance d'image Baidu

Code Python pour implémenter le tutoriel d'amarrage de l'API Baidu Image Recognition

Introduction :
Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, la reconnaissance d'images est de plus en plus utilisée dans divers domaines. L'API Baidu Image Recognition est un puissant outil de reconnaissance d'images qui peut identifier des objets, des visages, du texte, etc. dans les images et fournir les résultats de reconnaissance correspondants. Cet article mettra en œuvre un didacticiel d'accueil pour l'API Baidu Image Recognition via le code Python pour aider les lecteurs à comprendre comment démarrer rapidement avec l'API.

Étape 1 : Demander l'API de reconnaissance d'image Baidu
Tout d'abord, nous devons demander un compte sur Baidu AI Open Platform et créer une application pour utiliser l'API de reconnaissance d'image. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Visitez Baidu AI Open Platform (https://ai.baidu.com/)
2. Inscrivez-vous ou connectez-vous au compte Baidu AI Open Platform
3. Créez une nouvelle application dans la console ; et obtenez la clé API et la clé secrète de l'application.

Étape 2 : Installez les bibliothèques Python nécessaires
Pour utiliser l'API de reconnaissance d'image Baidu, nous devons installer certaines bibliothèques Python nécessaires, notamment les requêtes, base64 et json. Exécutez la commande suivante dans la ligne de commande pour installer ces bibliothèques :

pip install requests

Étape 3 : Écrire du code Python
Maintenant, nous pouvons écrire du code Python pour appeler l'API Baidu Image Recognition. Le code est le suivant :

import requests
import base64
import json

# 定义API Key和Secret Key
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 定义图像识别API的URL
url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general'

# 读取图像文件
def read_image(image_path):
    with open(image_path, 'rb') as f:
        return f.read()

# 将图像进行Base64编码
def encode_image(image):
    return base64.b64encode(image).decode('utf-8')

# 调用图像识别API
def recognize_image(image_path):
    # 读取图像文件
    image = read_image(image_path)
  
    # 将图像进行Base64编码
    image = encode_image(image)
  
    # 构建请求参数
    params = {
        'image': image
    }

    # 发送POST请求
    response = requests.post(url, data=params,
                             headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'})

    # 解析响应结果
    result = json.loads(response.text)

    # 输出识别结果
    for item in result['result']:
        print(item['keyword'], item['score'])

# 调用图像识别API示例
if __name__ == '__main__':
    image_path = 'image.jpg'  # 替换为你的图像文件路径
    recognize_image(image_path)

Dans le code ci-dessus, nous définissons d'abord la clé API et la clé secrète, puis définissons l'URL de l'API de reconnaissance d'image. Ensuite, nous avons défini deux fonctions auxiliaires read_image et encode_image, qui sont utilisées respectivement pour lire les fichiers image et encoder l'image en Base64. Enfin, nous avons défini la fonction recognize_image, qui est utilisée pour appeler l'API de reconnaissance d'image et analyser les résultats de la reconnaissance. Dans la fonction recognize_image, nous lisons d'abord le fichier image, puis encodons l'image en Base64 et construisons les paramètres de la requête. Enfin, nous envoyons une requête POST, analysons les résultats de la réponse et générons les résultats de la reconnaissance. read_image和encode_image，分别用于读取图像文件和将图像进行Base64编码。最后，我们定义了recognize_image函数，用于调用图像识别API并解析识别结果。在recognize_image函数中，我们首先读取图像文件，然后将图像进行Base64编码，并构建请求参数。最后，我们发送POST请求，并解析响应结果，输出识别结果。

步骤4：运行代码
将上述代码保存为一个Python文件，并将your_api_key和your_secret_key替换为你自己的API Key和Secret Key，以及将image.jpg

Étape 4 : Exécutez le code

Enregistrez le code ci-dessus en tant que fichier Python et remplacez your_api_key et your_secret_key par votre propre clé API et clé secrète, et image.jpg avec votre propre chemin de fichier image. Ensuite, exécutez le fichier Python dans la ligne de commande pour appeler l'API de reconnaissance d'image Baidu et obtenir les résultats de la reconnaissance.

Résumé :🎜Grâce à cet article, nous avons appris à utiliser le code Python pour implémenter l'amarrage de l'API de reconnaissance d'image Baidu, et avons démontré, à l'aide d'un exemple de code, comment appeler l'API de reconnaissance d'image et analyser les résultats de la reconnaissance. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre et utiliser l'API de reconnaissance d'images Baidu, afin de réaliser des applications plus intéressantes et pratiques. 🎜

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