Maison  >  Article  >  développement back-end  >  Apprenez à utiliser la programmation Python pour réaliser l'amarrage de l'interface de reconnaissance d'image Baidu et réaliser la fonction de reconnaissance d'image.

Apprenez à utiliser la programmation Python pour réaliser l'amarrage de l'interface de reconnaissance d'image Baidu et réaliser la fonction de reconnaissance d'image.

WBOY
WBOYoriginal
2023-08-25 15:10:481541parcourir

Apprenez à utiliser la programmation Python pour réaliser lamarrage de linterface de reconnaissance dimage Baidu et réaliser la fonction de reconnaissance dimage.

Vous apprendre à utiliser la programmation Python pour implémenter l'amarrage de l'interface de reconnaissance d'image Baidu et réaliser la fonction de reconnaissance d'image

Dans le domaine de la vision par ordinateur, la technologie de reconnaissance d'image est une technologie très importante. Baidu fournit une puissante interface de reconnaissance d'images grâce à laquelle nous pouvons facilement mettre en œuvre la classification, l'étiquetage, la reconnaissance faciale et d'autres fonctions d'images. Cet article vous apprendra comment utiliser le langage de programmation Python pour réaliser la fonction de reconnaissance d'image en vous connectant à l'interface de reconnaissance d'image Baidu.

Tout d'abord, nous devons créer une application sur la plateforme de développement Baidu et obtenir la clé API et la clé secrète de l'application. Ce n'est qu'ainsi que nous pourrons utiliser l'interface de reconnaissance d'images Baidu.

Ensuite, nous devons installer les requêtes de la bibliothèque de requêtes de Python et la bibliothèque aip du SDK Python de reconnaissance d'images Baidu. Entrez les commandes suivantes sur la ligne de commande pour installer ces deux bibliothèques :

pip install requests
pip install baidu-aip

Une fois l'installation terminée, nous pouvons importer ces deux bibliothèques dans le code Python et commencer à écrire du code de reconnaissance d'image.

Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque de requêtes et la bibliothèque aip, ainsi que certains paramètres requis pour appeler l'API de reconnaissance d'image Baidu :

import requests
from aip import AipImageClassify

# 设置百度图像识别API的参数
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 创建一个AipImageClassify的实例
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

Dans le code ci-dessus, nous utilisons nos propres APP_ID, API_KEY et SECRET_KEY. être basé sur la réalité Remplacer la situation.

Ensuite, nous pouvons écrire une fonction pour réaliser la fonction de reconnaissance d'image en appelant l'API Baidu Image Recognition :

def image_recognition(image_path):
    # 读取图像的二进制数据
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image_data = f.read()
        
    # 调用百度图像识别API对图像进行识别
    result = client.advancedGeneral(image_data)
    
    # 输出识别结果
    if 'error_code' in result:
        print('识别失败:', result['error_msg'])
    else:
        for item in result['result']:
            print('标签:', item['keyword'])
            print('可信度:', item['score'])

Dans le code ci-dessus, nous lisons d'abord les données binaires de l'image et appelons la méthode Baidu Image Recognition API advancedGeneral, qui peut renvoie le résultat de la reconnaissance de l'image. Enfin, nous affichons l'étiquette et la crédibilité de l'image en parcourant les résultats.

Enfin, nous pouvons appeler la fonction écrite ci-dessus pour implémenter la fonction de reconnaissance d'image :

if __name__ == '__main__':
    # 要识别的图像路径
    image_path = 'path/to/your/image.jpg'
    
    # 调用图像识别函数
    image_recognition(image_path)

Dans le code ci-dessus, nous spécifions d'abord le chemin de l'image à reconnaître, puis appelons la fonction de reconnaissance d'image. Remplacez simplement le chemin de l'image à reconnaître par votre propre chemin d'image.

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser le langage de programmation Python pour nous connecter à l'interface de reconnaissance d'image Baidu afin de réaliser la fonction de reconnaissance d'image. De cette façon, nous pouvons facilement effectuer des opérations telles que classer des images, les étiqueter et identifier des visages. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs intéressés par la reconnaissance 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!

Déclaration:
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn