Python プログラミングを使用して Baidu 画像認識インターフェイスのドッキングを実装し、画像認識機能を実現する方法を教えます

Python プログラミングを使用して Baidu 画像認識インターフェイス ドッキングを実装し、画像認識機能を実現する方法を教えます

前書き:
人工知能テクノロジーの継続的な発展とともに, 画像認識 人々の生活の中で頻繁に使用される機能となっています。国内有数の人工知能技術企業として、Baidu は顔認識、物体認識、テキスト認識、その他の機能を含む一連の画像認識インターフェイスを提供しています。この記事では、Python プログラミング言語を使用して、Baidu 画像認識インターフェイスに接続し、画像認識機能を実装する方法を説明します。

1. 準備作業
まず、Baidu 画像認識インターフェースのアカウントとキーを準備する必要があります。 Baidu Smart Cloud公式サイトにアカウントを登録し、画像認識アプリを申請し、API KeyとSecret Keyを取得します。

2. 依存ライブラリのインストール
Python プログラミングを使用して Baidu 画像認識インターフェイスに接続する前に、必要な依存ライブラリをいくつかインストールする必要があります。コマンド ラインで次のコマンドを実行して、依存ライブラリをインストールします:

pip install request

3. コードを記述します
次に、Baidu に接続するための Python コードの記述を開始できます。画像認識インターフェース。まず、新しい Python ファイル (たとえば、image_recognition.py という名前) を作成し、そのファイルに次のコードを記述します。

import requests
import base64

# 设置接口请求的URL
url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'

# 设置API Key和Secret Key
api_key = 'your_api_key'
secret_key = 'your_secret_key'

# 设置请求参数
params = {
    'grant_type': 'client_credentials',
    'client_id': api_key,
    'client_secret': secret_key
}

# 发送请求获取Access Token
response = requests.post(url, data=params)
access_token = response.json()['access_token']

# 设置图像识别接口的URL
url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general'

# 设置图像路径
image_path = 'path_to_your_image'

# 将图像转为base64编码
with open(image_path, 'rb') as f:
    image = f.read()
image_base64 = base64.b64encode(image)

# 设置请求参数
params = {
    'image': image_base64,
    'access_token': access_token
}

# 发送请求进行图像识别
response = requests.post(url, data=params)
results = response.json()['result']
for result in results:
    print(result['keyword'], result['score'])

コード内の「your_api_key」、「your_secret_key」、「path_to_your_image」を次のように変更できます。これを独自の API キー、秘密キー、イメージ パスに置き換えます。

4. コードを実行します
コマンド ラインで次のコマンドを実行してコードを実行し、画像認識を実行します:

python image_recognition.py

コードの後正常に実行され、制御プラットフォームは認識された画像キーワードと信頼レベルを出力します。

概要:
この記事のチュートリアルを通じて、Python プログラミングを使用して Baidu 画像認識インターフェイスに接続し、画像認識機能を実装する方法を学びました。この記事が皆様のお役に立てば幸いです。よりリッチでスマートな画像認識機能を実現するために、実際のアプリケーションでこの記事をさらに探索および最適化していただければ幸いです。

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