Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Tutorial: Python menyambung ke antara muka Awan Huawei untuk melaksanakan fungsi klasifikasi imej

Tutorial: Python menyambung ke antara muka Awan Huawei untuk melaksanakan fungsi klasifikasi imej

WBOY
WBOYasal
2023-07-07 12:11:121504semak imbas

Tutorial: Python menyambung ke antara muka Awan Huawei untuk melaksanakan fungsi klasifikasi imej

Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, klasifikasi imej telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam banyak senario aplikasi. Huawei Cloud menyediakan API klasifikasi imej yang berkuasa yang boleh membantu pembangun mengenal pasti dan mengklasifikasikan imej dengan cepat. Tutorial ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Huawei Cloud untuk melaksanakan fungsi klasifikasi imej.

Langkah 1: Buat akaun Huawei Cloud
Pertama, kita perlu membuat akaun di tapak web rasmi Huawei Cloud. Lawati tapak web (https://www.huaweicloud.com/), klik butang pendaftaran, dan ikut gesaan untuk melengkapkan pendaftaran.

Langkah 2: Log masuk ke konsol
Selepas melengkapkan pendaftaran, gunakan akaun dan kata laluan anda untuk log masuk ke Huawei Cloud Console (https://console.huaweicloud.com/) dan masukkan halaman utama.

Langkah 3: Buat bukti kelayakan perkhidmatan
Pada halaman utama konsol, klik "Pengurusan dan Sokongan" pada bar menu kiri, kemudian pilih "Akses dan Pengesahan" > "Kelayakan Saya" > "Buat Bukti Kelayakan Perkhidmatan". Ikut gesaan untuk mengisi maklumat yang berkaitan dan mencipta sijil perkhidmatan.

Langkah 4: Pasang perpustakaan bergantung
Kami akan menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Huawei. Jalankan arahan berikut dalam terminal untuk memasang perpustakaan bergantung yang diperlukan.

pip install requests

Langkah 5: Tulis kod
Mula-mula, import perpustakaan dan modul yang diperlukan.

import requests
import json

Kemudian, kita perlu menentukan beberapa parameter yang diperlukan, termasuk maklumat akaun, alamat antara muka dan laluan imej untuk diklasifikasikan. Sila tambahkan kod berikut pada skrip anda dan ubah suainya mengikut situasi sebenar.

# 账号信息
access_key = "your_access_key"
secret_key = "your_secret_key"

# 接口参数
endpoint = "https://api-endpoint.huawei.com"
uri = "/v1/infers/your_service_id"

# 待分类的图像路径
image_path = "path_to_your_image.jpg"

Seterusnya, kita perlu menentukan fungsi untuk menghantar permintaan dan mendapatkan hasilnya.

def send_request():
    # 构造请求头
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "X-Auth-Token": access_key + " " + secret_key
    }

    # 构造请求体
    payload = {
        "image": open(image_path, "rb")
    }

    try:
        # 发送POST请求
        response = requests.post(endpoint + uri, headers=headers, files=payload)
        
        # 解析响应结果
        result = json.loads(response.text)
        
        # 打印分类结果
        print("图像分类结果:", result["result"][0]["label"])
    except Exception as e:
        print("请求失败:", str(e))

Akhir sekali, kita hanya perlu memanggil fungsi send_request dalam fungsi utama.

if __name__ == "__main__":
    send_request()

Langkah 6: Jalankan kod
Jalankan skrip Python anda dalam terminal dan anda akan melihat output hasil klasifikasi imej.

Ringkasan:
Tutorial ini memperkenalkan anda cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Huawei untuk melaksanakan fungsi pengelasan imej. Dengan beberapa langkah mudah, kami boleh menggunakan API pengelasan imej berkuasa Huawei Cloud untuk mengklasifikasikan imej secara automatik. Semoga tutorial ini membantu anda, terima kasih kerana membaca!

(Nota: Tutorial ini adalah untuk rujukan sahaja. Kaedah pelaksanaan tertentu mungkin berbeza-beza disebabkan oleh perubahan dalam antara muka API. Sila rujuk dokumen rasmi Huawei Cloud.)

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial: Python menyambung ke antara muka Awan Huawei untuk melaksanakan fungsi klasifikasi imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn