Microsoft＆＃x27;の100行未満のコードにあるwhat-dog aiの構築

このチュートリアルは、MicrosoftのWhat-Dog AIと同様の犬種の識別子を構築する方法を示していますが、Diffbotの画像APIを使用しています。 アプリケーション全体が100行未満のコードであり、コストを最小限に抑えるための画像ホスティングのためにImgurをレバレッジします。

主要な機能：

処理のためにシンプルな画像アップロードフォームとPHPを使用します。
• diffbotの画像APIはアップロードされた画像を分析し、識別されたタグに基づいて品種の提案を返します。
完璧ではありませんが、結果のアプリケーションは、画像認識のための最新のAIのアクセシビリティと可能性を示しています。
• 始めましょう：

diffbotアカウント：

diffbot.comから無料の14日間のAPIトークンを取得します。

1. Composerセットアップ：以下を使用して、必要なライブラリをインストールします。
2. composer.jsonimgurアカウント：
imgurアカウントを作成し、匿名の画像のアップロードのクライアントIDを取得します。

<code class="language-json">{
    "require": {
        "swader/diffbot-php-client": "^2",
        "php-http/guzzle6-adapter": "^1.0"
    },
    "minimum-stability": "dev",
    "prefer-stable": true,
    "require-dev": {
        "symfony/var-dumper": "^3.0"
    }
}</code>

<code>Run `composer install`.  The `minimum-stability` setting accommodates a beta dependency.</code>

コード構造（index.php）：

3. コアロジックはに存在します。 コードは、HTMLフォームを介して画像のアップロードを最初に処理します（PHPバックエンドに焦点を当てて、簡潔に省略）。 Imgurはホスティングに使用され、サーバーコストを節約します。 アップロードされた画像URLは、diffbotの画像APIに送信されます。

関数（ヘルパー関数）：

コードはヘルパー関数（上記を示していない）を使用して、推奨される各品種のBing画像検索結果へのリンクを作成します。

index.phpテストと結果：

<code class="language-php"><?php
require 'vendor/autoload.php';

$token = 'YOUR_DIFFBOT_TOKEN'; // Replace with your Diffbot token
$imgur_client = 'YOUR_IMGUR_CLIENT_ID'; // Replace with your Imgur Client ID

if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] == 'POST') {
    // Handle image upload (using $_FILES) or URL submission (using $_POST['url'])
    // ... (Image upload to Imgur using Guzzle, obtaining the image URL) ...

    if (!isset($url) || empty($url)) {
        die("Image upload or URL submission failed.");
    }

    $diffbot = new Swader\Diffbot\Diffbot($token);
    $imageDetails = $diffbot->createImageAPI($url)->call();
    $tags = $imageDetails->getTags();

    echo "<img  src="%5C%22%7B%24url%7D%5C%22"    style="max-width:90%"500\"' alt="Microsoft＆＃x27;の100行未満のコードにあるwhat-dog aiの構築" >";

    if (empty($tags)) {
        echo "<h4>No breed identified.</h4>";
    } else {
        echo "<h4>Suggested Breed(s):</h4>";
        foreach ($tags as $tag) {
            echo "- <a href="%5C%22https://www.bing.com/images/search?q=%22" . urlencode target='\"_blank\"'>" . $tag['label'] . "</a><br>";
        }
    }
}
?>

<!-- HTML form for image upload or URL input --></code>

チュートリアルには、いくつかのテスト画像とその結果が含まれており、品種識別の成功と失敗の両方を強調しています。 精度は、MicrosoftのWhat-Dog AIに匹敵し、Diffbotで同様のアプリケーションを構築する可能性を示しています。 結論：

このチュートリアルでは、AIを搭載した画像分析を簡単なWebアプリケーションに統合しやすいことを示しています。精度は完全ではありませんが、強力な画像認識機能を構築するための容易に利用できるAPIの可能性を強調しています。 プレースホルダートークンとIDを独自のものに置き換えることを忘れないでください。

以上がMicrosoft＆＃x27;の100行未満のコードにあるwhat-dog aiの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。