介绍

对于我来说百度人工智能图像识别api是真香的存在

500次准确度高拿出来偶尔用一下还是可以的但是你要是搞科研啥的还是务实一点慢慢来自己写!!!

分为以下四步

1.在百度得到token

挺不好找的= =

点击右侧管理控制台

向下滑

点进去如果你没创建记得新建一个哦

新建好点击管理应用进入如下界面

2.通过api验证得到token

from urllib import request
import ssl
import json
gcontext = ssl.SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLSv1)
myid='0x6########XYwzxTfOsj'    #这是你的apikey
mysecret='uX6l############oSKql6HB' # 这是你的apisecrethost = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_' \'type=client_credentials&client_id='+myid+'&client_secret='+mysecret
req = request.Request(host)
response = request.urlopen(req, context=gcontext).read().decode('UTF-8')
result = json.loads(response)
# if (result):
#     print(result)

## 返回的

3.图片编码

import base64
f = open('test7.jpg', 'rb')  #输入你的图片路径
img = base64.b64encode(f.read())

4.返回检测结果

import requests
host = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general'
headers={'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'
}
access_token= result['access_token']
host=host+'?access_token='+access_tokendata={}
data['access_token']=access_token
data['image'] =img
res = requests.post(url=host,headers=headers,data=data)
req=res.json()
print(req['result'])

整体代码 (把三个参数写好直接使用)

from urllib import request
import ssl
import json## 必填参数
apiId='0x6KXXXXXXXXXTfOsj'
apiSecret='uX6loIXXXXXXXXXXx5d1noSKql6HB '
pic='test7.jpg'def get_token():gcontext = ssl.SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLSv1)# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SKhost = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_' \'type=client_credentials&client_id=' + apiId + '&client_secret=' + apiSecretreq = request.Request(host)response = request.urlopen(req, context=gcontext).read().decode('UTF-8')result = json.loads(response)return result# if (result):
#     print(result)
def get_pic(picname):import base64f = open(picname, 'rb')img = base64.b64encode(f.read())return imgdef statr_api(img,result):import requestshost = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general'headers={'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'}access_token= result['access_token']host=host+'?access_token='+access_tokendata={}data['access_token']=access_tokendata['image'] =imgres = requests.post(url=host,headers=headers,data=data)req=res.json()print(req['result'])def main():token=get_token()img=get_pic(pic)statr_api(img,token)
if __name__ == '__main__':main()

结果

测试图片:

[{'score': 0.546485, 'root': '非自然图像-彩色动漫', 'keyword': '卡通动漫人物'}, {'score': 0.407504, 'root': '非自然图像-屏幕截图', 'keyword': '屏幕截图'}, {'score': 0.242234, 'root': '商品-绘画', 'keyword': '图画'}, {'score': 0.123088, 'root': '动物-其他', 'keyword': '鸟类'}, {'score': 0.00414, 'root': '动物-鸟类', 'keyword': '瘤头鸭'}]
返回的json 可以通过列表字典的方法解析,这个不是这里的重点。嗯。

缺点

由于本接口是针对所有的图片的一个分类器，当然对特殊的图片精确度不会很理想。不过常用的物品在图片中都会识别出来。

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