Tutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um Bildinhaltserkennung und Suchfunktionen zu implementieren

Tutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um Bildinhaltserkennungs- und Suchfunktionen zu implementieren

Im täglichen Leben werden Bildinhaltserkennungs- und Suchfunktionen zunehmend in Anwendungen wie Gesichtserkennung, Bildklassifizierung usw. verwendet. Huawei Cloud bietet einen leistungsstarken Dienst zur Bildinhaltserkennung. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herstellen und Bildinhaltserkennungs- und Suchfunktionen implementieren.

Schritt 1: Registrieren Sie ein Huawei Cloud-Konto

Zuerst müssen wir ein Huawei Cloud-Konto registrieren. Öffnen Sie die offizielle Huawei Cloud-Website (https://www.huaweicloud.com/), klicken Sie auf die Schaltfläche „Registrieren“ und geben Sie die Informationen entsprechend dem Prozess ein, um die Registrierung abzuschließen.

Schritt 2: Erstellen Sie einen Huawei Cloud-Dienst zur Erkennung von Bildinhalten.

Melden Sie sich beim Huawei Cloud-Backend an, wählen Sie in der Konsole „Künstliche Intelligenz KI“ aus und geben Sie „Big Data und KI-Dienste“ ein.

Wählen Sie unter „Big Data- und KI-Dienste“ „Bildinhaltserkennung“ und klicken Sie auf „Dienst erstellen“.

Geben Sie relevante Informationen wie Dienstname, Region usw. ein und klicken Sie auf „Dienst erstellen“.

Nachdem die Erstellung abgeschlossen ist, können wir auf der Detailseite des Dienstes „Bildinhaltserkennung“ den „API-Schlüssel“, die „URL-Adresse“ und andere Informationen sehen. Wir müssen dies aufzeichnen, damit wir es später in unserem Python-Code verwenden können.

Schritt 3: Abhängige Bibliotheken installieren

Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um die erforderlichen Python-abhängigen Bibliotheken zu installieren.

pip install requests
pip install json

Schritt 4: Python-Code schreiben

Als nächstes verbinden wir die Huawei Cloud-Schnittstelle über den Python-Code, um Bildinhaltserkennung und Suchfunktionen zu implementieren.

import requests
import json

def image_content_recognition(image_path):
    # 图像内容识别接口URL
    url = "URL地址"

    # API密钥
    api_key = "API密钥"

    # 将图像转换为Base64编码
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_base64 = str(base64.b64encode(f.read()), "utf-8")

    # 构建请求参数
    payload = {
        "image": image_base64,
    }
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "X-Auth-Token": api_key,
    }

    # 发送POST请求
    response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)

    # 解析响应数据
    result = response.json()

    # 输出识别结果
    print(result)

# 测试代码
image_path = "test.jpg"
image_content_recognition(image_path)

Im obigen Code definieren wir zunächst eine Funktion image_content_recognition, die einen Bildpfad als Parameter erhält. In der Funktion lesen wir die Bilddatei und konvertieren sie in die Base64-Kodierung. Als Nächstes haben wir die Anforderungsparameter und Anforderungsheader erstellt und eine POST-Anfrage gesendet, um die Bilddaten an die Huawei Cloud-Schnittstelle zu senden. Schließlich analysieren wir die Erkennungsergebnisse und geben sie aus. image_content_recognition，接收一个图像路径作为参数。在函数中，我们通过读取图像文件，并将其转换为Base64编码。接下来，我们构建了请求参数和请求头，并发送了一个POST请求，将图像数据发送给华为云接口。最后，我们解析和输出了识别结果。

步骤五：测试代码

将要识别的图像文件放在与Python代码同一目录下，命名为test.jpg

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um Bildinhaltserkennung und Suchfunktionen zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!