百度云图片识别(ImageRecognition) 针对 各种图片识别的例子
上一篇我们将javaAipImageClassify 继承了文档提供的一个操作类,并且设置基本的 什么超时时间,socek超时时间什么的.接下来我们看看文档上说到的几种图片识别功能
1,
* 对象物体的识别 * @param file * @return */ public static JSONObject objectDetect(String file) {AipImageClassifyJava imageClassifyJava = new AipImageClassifyJava(); byte[] bytes = null ; try {bytes = FileCopyUtils.copyToByteArray(new FileInputStream(file)); //"D:\\baidutest.jpg" } catch (IOException e) {e.printStackTrace(); }JSONObject jsonObject = imageClassifyJava.objectDetect(bytes, new HashMap<>()); return jsonObject; }
2,植物识别
/** * 植物识别 * @param file * @return */ public static JSONObject plantDetect(String file) {AipImageClassifyJava imageClassifyJava = new AipImageClassifyJava(); byte[] bytes = null ; try {bytes = FileCopyUtils.copyToByteArray(new FileInputStream(file)); //"D:\\baidutest.jpg" } catch (IOException e) {e.printStackTrace(); }JSONObject jsonObject = imageClassifyJava.plantDetect(bytes, new HashMap<>(2)); return jsonObject; }
看到没有,有一个score 分数,置信度 (0-1),其实根据不同的业务场景返回的参数还略微不同,比如通用物体识别会返回 root keyword
// JSONObject jsonObject = plantDetect("D:\\BaiDuYun\\plantTest.jpg"); //{"result":[{"score":0.92756402492523,"name":"月季花"}, // {"score":0.049489587545395,"name":"山茶"}, // {"score":0.01824583299458,"name":"香水月季"}, // {"score":0.0024183592759073,"name":"小月季"}, // {"score":0.001113455160521,"name":"丰花月季"}], // "log_id":603785892560534409}
3,汽车识别,是对车的型号,品牌,年份等等的识别,代码基本上和以上是一一样的除了调用的方法不一样而已,我就不抄了, 就给出测试结果吧,
// JSONObject jsonObject = carDetect("D:\\BaiDuYun\\carTest.jpg"); //{"result":[{"score":0.97644132375717,"year":"2017","name":"奥迪A4L"}, // {"score":0.0072891912423074,"year":"无年份信息","name":"奥迪RS4"}, // {"score":0.0051027676090598,"year":"2015-2017","name":"奥迪_A4"}, // {"score":0.0043309261091053,"year":"2011-2017","name":"奥迪RS5"}, // {"score":0.0019853969570249,"year":"无年份信息","name":"奥迪RS3"}], // "log_id":1695071238818986546,"color_result":"颜色无法识别","location_result":{"top":49,"left":16,"width":282,"height":144}}
4,logo识别
// JSONObject jsonObject = logoSearch("D:\\BaiDuYun\\logoTest.jpg"); // logoDetect //{"result":[{"probability":0.99948889017105,"name":"伊利","location":{"top":49,"left":30,"width":221,"height":118},"type":0}],"log_id":25141494171746141,"result_num":1}
5,菜品识别
置信度,0-1 |
其中 probablity 是每一行的置信度
//JSONObject jsonObject = dishDetect("D:\\BaiDuYun\\caipinTest.jpg"); // {"result":[{"probability":"0.757867","has_calorie":true,"calorie":"283","name":"东坡肘子"}, // {"probability":"0.208655","has_calorie":true,"calorie":"81","name":"五香肘"}, // {"probability":"0.0051988","has_calorie":true,"calorie":"66","name":"坛子肉"}, // {"probability":"0.00483344","has_calorie":true,"calorie":"396","name":"樱桃肉"}, // {"probability":"0.00363789","has_calorie":true,"calorie":"383","name":"同安封肉"}],"log_id":1631580523156268405,"result_num":5}
6,动物识别
// JSONObject jsonObject = animalDetect("D:\\BaiDuYun\\annimalTest.jpg"); //{"result":[{"score":"0.987378","name":"树袋熊"}, // {"score":"0.0039235","name":"袋熊"}, // {"score":"0.000478705","name":"袋鼠"}, // {"score":"0.000140966","name":"树懒"}, // {"score":"0.000109027","name":"棕熊"}, // {"score":"9.40623e-05","name":"大灰熊"}],"log_id":5977852367650097823} |
7,图片更多信息的识别
置信度,0-1 |
JSONObject jsonObject = advancedGeneral("D:\\BaiDuYun\\shuibei.jpg"); //{"result":[{"score":0.832369,"root":"商品-日用品","keyword":"杯具"}, // {"score":0.596167,"root":"商品-容器","keyword":"杯子"}, // {"score":0.424282,"root":"商品-厨具/餐具","keyword":"陶瓷/马克杯"}, // {"score":0.205376,"root":"商品-日用品","keyword":"陶瓷杯"}, // {"score":0.008621,"root":"商品-容器","keyword":"茶杯"}],"log_id":2186322515240317251,"result_num":5}
置信度,0-1 |
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