uniappを使って画像認識機能を開発する方法

uniappを使って画像認識機能を開発する方法

人工知能の発展に伴い、画像認識技術はさまざまな分野で広く活用されています。モバイルアプリケーション開発において、画像認識機能を実装することで、ユーザーにより良いエクスペリエンスとサービスを提供することができます。クロスプラットフォーム開発ツールとして、uniapp は開発者が画像認識機能をモバイル アプリケーションに迅速に統合するのに役立ちます。この記事では、uniapp を使用して画像認識機能を開発する方法と、対応するコード例を紹介します。

uniapp は、Vue.js に基づいて開発されたクロスプラットフォーム フレームワークです。コードを一度記述し、コンパイルしてパッケージ化することで、複数のプラットフォームで実行できるアプリケーションを生成できます。利点は、異なるプラットフォーム用に独自に開発する必要がないため、開発コストと時間が削減されることです。 uniappにおける画像認識機能の実装方法を紹介します。

まず、関連する画像認識ライブラリを参照する必要があります。 Baidu AI オープン プラットフォームの画像認識 API、Microsoft の Azure コンピューター ビジョン API など、市場には優れた画像認識ライブラリが数多く存在します。 Baidu AI オープン プラットフォームの画像認識 API を例に説明します。

1. Baidu AI オープン プラットフォームのアカウントを登録してアプリケーションを作成する
   まず、Baidu AI オープン プラットフォームにアカウントを登録し、アプリケーションを作成する必要があります。登録アドレス: https://ai.baidu.com/
2. API インターフェースの AppID、API キー、シークレット キーを取得します
   作成したアプリケーションで、AppID、API キー、シークレットを取得できますAPI インターフェースの秘密キーのキー。この情報は後続のコードで使用されます。
3. 関連するプラグインを uniapp プロジェクトに導入する
   次に、関連するプラグインを uniapp プロジェクトに導入する必要があります。 uni-app プラグイン マーケットの既存の画像認識プラグインを使用することも、独自のプラグインを作成することもできます。 uniapp の下請けプラグインの読み込みを例として、manifest.json で関連するプラグインのパスと設定を構成できます。
4. 画像認識コードの記述
   uniappプロジェクト内に、画像認識機能を表示するページを作成します。このページの Vue ファイルには、画像認識用のコードを記述できます。具体的なコード例は次のとおりです。

<script>
export default {
  data() {
    return {
      imageURL: '',
      result: '',
      showError: false,
      errorMsg: ''
    }
  },
  methods: {
    chooseImage() {
      uni.chooseImage({
        success: (res) => {
          this.imageURL = res.tempFilePaths[0]
        },
        fail: (err) => {
          this.showError = true
          this.errorMsg = err.errMsg
        }
      })
    },
    recognizeImage() {
      uni.showLoading({
        title: '正在识别中...'
      })
      
      uni.uploadFile({
        url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general',
        header: {
          'Content-Type': 'multipart/form-data'
        },
        filePath: this.imageURL,
        name: 'image',
        formData: {
          'access_token': 'YOUR_ACCESS_TOKEN',  // 授权访问令牌
          'appid': 'YOUR_APPID',                // 应用ID
          'secret': 'YOUR_SECRET'               // 应用密钥
        },
        success: (res) => {
          uni.hideLoading()
          this.result = res.data
        },
        fail: (err) => {
          uni.hideLoading()
          this.showError = true
          this.errorMsg = err.errMsg
        }
      })
    }
  }
}
</script>

<template>
  <view>
    <image :src="imageURL"></image>
    <button @tap="chooseImage">选择图片</button>
    <button @tap="recognizeImage">识别图片</button>
    <view v-if="showError">{{errorMsg}}</view>
    <view v-else>{{result}}</view>
  </view>
</template>

上記のコードでは、uniapp の chooseImage メソッドを使用して画像を選択し、uploadFile を使用します。画像をアップロードする方法 Baidu AI オープン プラットフォームの画像認識インターフェイスに移動して処理します。インターフェイスによって返された結果は、success コールバック関数で処理されます。

Baidu AI オープン プラットフォームを通じて作成されたアプリケーションの AppID、API キー、および秘密キーは、コード内の formData に入力する必要があることに注意してください。

5. プロジェクトをビルドして実行する
   最後に、ターミナルで対応するコマンドを実行して、プロジェクトをビルドして実行する必要があります。コマンドを実行すると、指定した実行中のエミュレータまたはデバイスで画像認識ページが表示され、認識する画像を選択できます。

上記の手順により、uniapp を使用して画像認識機能を開発することができます。もちろん、上記のコード例は画像認識機能の単純な実装にすぎず、開発者は独自のニーズに応じて最適化および拡張できます。

概要:
この記事では、uniapp を使用して画像認識関数を開発する方法を詳しく説明し、対応するコード例を示します。 uniapp クロスプラットフォーム開発ツールを使用することで、開発者は画像認識機能をモバイル アプリケーションに迅速に統合して、より優れたユーザー エクスペリエンスとサービスを提供できます。この記事が読者の画像認識機能開発の参考になれば幸いです。

以上がuniappを使って画像認識機能を開発する方法の詳細内容です。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。