


Ajar anda cara menggunakan pengaturcaraan Python untuk merealisasikan dok antara muka pengecaman imej Baidu dan merealisasikan fungsi pengecaman imej.
Ajar anda cara menggunakan pengaturcaraan Python untuk melaksanakan dok antara muka pengecaman imej Baidu dan merealisasikan fungsi pengecaman imej
Dalam bidang penglihatan komputer, teknologi pengecaman imej merupakan teknologi yang sangat penting. Baidu menyediakan antara muka pengecaman imej yang berkuasa yang melaluinya kami boleh melaksanakan pengelasan imej, pelabelan, pengecaman muka dan fungsi lain dengan mudah. Artikel ini akan mengajar anda cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk melaksanakan fungsi pengecaman imej dengan menyambung ke antara muka pengecaman imej Baidu.
Pertama, kita perlu membuat aplikasi pada Platform Pembangun Baidu dan mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia aplikasi tersebut. Dengan cara ini kita boleh menggunakan antara muka pengecaman imej Baidu.
Seterusnya, kita perlu memasang permintaan perpustakaan permintaan Python dan bantuan perpustakaan SDK Python pengecaman imej Baidu. Masukkan arahan berikut pada baris arahan untuk memasang kedua-dua perpustakaan ini:
pip install requests pip install baidu-aip
Selepas pemasangan selesai, kami boleh mengimport kedua-dua perpustakaan ini ke dalam kod Python dan mula menulis kod pengecaman imej.
Pertama, kami perlu mengimport perpustakaan permintaan dan perpustakaan aip, serta beberapa parameter yang diperlukan untuk memanggil API pengecaman imej Baidu:
import requests from aip import AipImageClassify # 设置百度图像识别API的参数 APP_ID = 'your_app_id' API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' # 创建一个AipImageClassify的实例 client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
Dalam kod di atas, kami menggunakan APP_ID, API_KEY dan SECRET_KEY kami sendiri berdasarkan sebenar Gantikan situasi.
Seterusnya, kita boleh menulis fungsi untuk merealisasikan fungsi pengecaman imej dengan memanggil API Pengecaman Imej Baidu:
def image_recognition(image_path): # 读取图像的二进制数据 with open(image_path, 'rb') as f: image_data = f.read() # 调用百度图像识别API对图像进行识别 result = client.advancedGeneral(image_data) # 输出识别结果 if 'error_code' in result: print('识别失败:', result['error_msg']) else: for item in result['result']: print('标签:', item['keyword']) print('可信度:', item['score'])
Dalam kod di atas, kita mula-mula membaca data binari imej dan memanggil kaedah API Pengecaman Imej Baidu, yang boleh kembalikan hasil pengecaman imej. Akhir sekali, kami mengeluarkan label dan kredibiliti imej dengan menggelungkan hasil. advancedGeneral
if __name__ == '__main__': # 要识别的图像路径 image_path = 'path/to/your/image.jpg' # 调用图像识别函数 image_recognition(image_path)Dalam kod di atas, kita mula-mula menentukan laluan imej untuk dikenali, dan kemudian memanggil fungsi pengecaman imej. Hanya gantikan laluan imej untuk dikenali dengan laluan imej anda sendiri. Melalui langkah di atas, kita boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk menyambung ke antara muka pengecaman imej Baidu untuk merealisasikan fungsi pengecaman imej. Dengan cara ini, kami boleh melakukan operasi dengan mudah seperti mengelaskan imej, melabelkannya dan mengenal pasti wajah. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca yang berminat dalam pengecaman imej.
Atas ialah kandungan terperinci Ajar anda cara menggunakan pengaturcaraan Python untuk merealisasikan dok antara muka pengecaman imej Baidu dan merealisasikan fungsi pengecaman imej.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.