Python を使用して Baidu 画像認識 API ドッキング チュートリアルを実装する
1. はじめに
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使用されています。田畑。 Baidu 画像認識 API は、開発者が画像分類、物体検出、画像検索、その他の機能を迅速に実装するのに役立つ強力で使いやすい画像認識ツールです。この記事では、Python 言語を使用して Baidu 画像認識 API に接続する方法とコード例を詳しく紹介します。
2. 準備
Python Baidu 画像認識 SDK をインストールする
Python 環境では、Baidu 画像認識 SDK をインストールする必要があります。次のコマンドを使用してインストールできます:
pip install baidu-aip
3. 画像分類の例
以下では、Python を使用して Baidu の画像認識 API に接続するコードを記述する方法を示す例として画像分類を取り上げます。
SDK のインポート
まず、Baidu 画像認識 SDK をインポートし、キー情報を設定する必要があります。コード例は次のとおりです。
from aip import AipImageClassify # 设置API密钥信息 APP_ID = 'your_app_id' API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' # 创建AipImageClassify实例 client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
コード内の your_app_id
、your_api_key
、および your_secret_key
を独自のキー情報に置き換えてください。
画像分類 API の呼び出し
次に、client
インスタンスを使用して、画像分類のために Baidu 画像認識 API を呼び出します。コード例は次のとおりです。
# 读取图像文件 def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() # 调用图像分类API def classify_image(imagePath): image = get_file_content(imagePath) result = client.advancedGeneral(image) if 'result' in result: for item in result['result']: print(item['keyword'], item['score']) else: print(result)
コード内の imagePath
を、識別する画像ファイルのパスに置き換えてください。
サンプル コードを実行する
最後に、サンプル コードを実行して画像分類をテストできます。コード例は次のとおりです。
if __name__ == '__main__': image_path = 'test.jpg' # 替换为你自己的图像文件路径 classify_image(image_path)
コード内の test.jpg
を独自の画像ファイル パスに置き換えて、コードを実行してください。
4. 概要
この記事では、Python を使用して Baidu 画像認識 API に接続する方法を紹介し、画像分類のサンプル コードを提供します。この記事を学ぶことで、Baidu 画像認識 API を使用して画像認識開発をすぐに始めることができます。もちろん、Baidu 画像認識 API は他の豊富な機能もサポートしており、その他の API 呼び出しや関数の試行については公式ドキュメントを参照してください。画像認識の開発努力を頑張ってください。
以上がPython を使用して Baidu 画像認識 API ドッキングを実装するチュートリアルの詳細内容です。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。