Baidu 이미지 인식 API의 도킹 튜토리얼을 구현하기 위한 Python 코드
소개:
인공 지능과 기계 학습의 급속한 발전으로 이미지 인식이 다양한 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. Baidu 이미지 인식 API는 이미지 속 객체, 얼굴, 텍스트 등을 식별하고 해당 인식 결과를 제공할 수 있는 강력한 이미지 인식 도구입니다. 이 기사에서는 독자가 API 사용을 빠르게 시작하는 방법을 이해할 수 있도록 Python 코드를 통해 Baidu Image Recognition API용 도킹 튜토리얼을 구현합니다.
1단계: Baidu Image Recognition API 신청
먼저 Baidu AI Open Platform에 계정을 신청하고 Image Recognition API를 사용할 수 있는 애플리케이션을 만들어야 합니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
- Baidu AI Open Platform(https://ai.baidu.com/) 방문
- Baidu AI Open Platform 계정 등록 또는 로그인
- 콘솔에서 새 애플리케이션 만들기 애플리케이션 API 키와 비밀 키를 얻습니다.
2단계: 필요한 Python 라이브러리 설치
Baidu 이미지 인식 API를 사용하려면 요청, base64 및 json을 포함한 몇 가지 필수 Python 라이브러리를 설치해야 합니다. 이러한 라이브러리를 설치하려면 명령줄에서 다음 명령을 실행하세요.
pip install requests
3단계: Python 코드 작성
이제 Python 코드를 작성하여 Baidu Image Recognition API를 호출할 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.
import requests import base64 import json # 定义API Key和Secret Key API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' # 定义图像识别API的URL url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general' # 读取图像文件 def read_image(image_path): with open(image_path, 'rb') as f: return f.read() # 将图像进行Base64编码 def encode_image(image): return base64.b64encode(image).decode('utf-8') # 调用图像识别API def recognize_image(image_path): # 读取图像文件 image = read_image(image_path) # 将图像进行Base64编码 image = encode_image(image) # 构建请求参数 params = { 'image': image } # 发送POST请求 response = requests.post(url, data=params, headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}) # 解析响应结果 result = json.loads(response.text) # 输出识别结果 for item in result['result']: print(item['keyword'], item['score']) # 调用图像识别API示例 if __name__ == '__main__': image_path = 'image.jpg' # 替换为你的图像文件路径 recognize_image(image_path)
위 코드에서는 먼저 API Key와 Secret Key를 정의한 후 이미지 인식 API의 URL을 정의합니다. 그런 다음 이미지 파일을 읽고 Base64로 이미지를 인코딩하는 데 각각 사용되는 두 개의 보조 함수 read_image
및 encode_image
를 정의했습니다. 마지막으로 이미지 인식 API를 호출하고 인식 결과를 구문 분석하는 데 사용되는 recognize_image
함수를 정의했습니다. recognize_image
함수에서는 먼저 이미지 파일을 읽은 다음 Base64로 이미지를 인코딩하고 요청 매개변수를 빌드합니다. 마지막으로 POST 요청을 보내고, 응답 결과를 구문 분석하고, 인식 결과를 출력합니다. read_image
和encode_image
,分别用于读取图像文件和将图像进行Base64编码。最后,我们定义了recognize_image
函数,用于调用图像识别API并解析识别结果。在recognize_image
函数中,我们首先读取图像文件,然后将图像进行Base64编码,并构建请求参数。最后,我们发送POST请求,并解析响应结果,输出识别结果。
步骤4:运行代码
将上述代码保存为一个Python文件,并将your_api_key
和your_secret_key
替换为你自己的API Key和Secret Key,以及将image.jpg
위 코드를 Python 파일로 저장하고 your_api_key
및 your_secret_key
를 자신의 API 키와 비밀 키로 바꾸고 image.jpg를 원하는 이미지 파일 경로로 바꾸세요. 그런 다음 명령줄에서 Python 파일을 실행하여 Baidu 이미지 인식 API를 호출하고 인식 결과를 얻습니다.
위 내용은 Baidu 이미지 인식 API 도킹 튜토리얼을 구현하기 위한 Python 코드 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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