Avancement de la technologie Golang : utilisation de l'interface Baidu AI pour implémenter la fonction de reconnaissance d'image

Avancement de la technologie Golang : utilisation de l'interface Baidu AI pour implémenter la fonction de reconnaissance d'image

Introduction :
Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, la reconnaissance d'image est devenue un domaine très populaire. Grâce à la technologie de reconnaissance d’images, nous pouvons facilement analyser automatiquement les objets, les scènes et d’autres informations contenues dans les images. Baidu AI fournit une série d'interfaces de reconnaissance d'images puissantes. Cet article explique comment utiliser le langage de programmation Golang et l'interface Baidu AI pour implémenter les fonctions de reconnaissance d'images. Les lecteurs peuvent apprendre à utiliser Golang pour la pratique de la programmation de reconnaissance d'images grâce à cet article.

1. Préparation
Avant de commencer, nous devons faire quelques préparatifs :

1. Enregistrez un compte de développeur Baidu AI, créez une application et obtenez la clé API et la clé secrète.
2. Installez l'environnement de développement Golang.

2. Utilisez l'interface de reconnaissance d'image de Baidu AI
Baidu AI fournit plusieurs interfaces de reconnaissance d'image, dont les plus couramment utilisées sont les interfaces générales de reconnaissance d'objets et de reconnaissance de scène. Ci-dessous, nous présenterons comment utiliser respectivement ces deux interfaces.

1. Reconnaissance universelle d'objets
   L'interface universelle de reconnaissance d'objets peut identifier des objets généraux dans les images et renvoyer le nom et la confiance de l'objet. Voici un exemple de code :

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "net/url"
)

func main() {
    // 百度AI接口地址
    host := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
    // API Key和Secret Key
    apiKey := "YOUR_API_KEY"
    secretKey := "YOUR_SECRET_KEY"
    // 图像文件路径
    imagePath := "path/to/your/image.jpg"

    // 读取图像文件
    imageData, _ := ioutil.ReadFile(imagePath)

    // 请求参数
    values := url.Values{}
    values.Set("access_token", apiKey)
    values.Set("image", string(imageData))

    // 发送POST请求
    response, _ := http.PostForm(host, values)

    // 解析返回结果
    defer response.Body.Close()
    body, _ := ioutil.ReadAll(response.Body)

    // 输出识别结果
    fmt.Println(string(body))
}

Dans le code ci-dessus, remplacez YOUR_API_KEY et YOUR_SECRET_KEY par votre propre clé API et clé secrète. Ensuite, remplacez imagePath par le chemin d'accès au fichier image que vous souhaitez reconnaître. Le code lira ensuite le fichier image sous forme de données d'octets et construira une requête POST à ​​envoyer à l'interface Baidu AI. Enfin, les résultats renvoyés sont analysés et imprimés. YOUR_API_KEY和YOUR_SECRET_KEY为你自己的API Key和Secret Key。接着，将imagePath替换为你想要识别的图像文件的路径。然后，代码会将图像文件读取为字节数据，并构造POST请求发送到百度AI接口。最后，解析返回的结果，并打印出来。

2. 场景识别
   场景识别接口可以识别图像中的场景，并返回场景标签和置信度。下面是一个示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "net/url"
)

func main() {
    // 百度AI接口地址
    host := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
    // API Key和Secret Key
    apiKey := "YOUR_API_KEY"
    secretKey := "YOUR_SECRET_KEY"
    // 图像文件路径
    imagePath := "path/to/your/image.jpg"

    // 读取图像文件
    imageData, _ := ioutil.ReadFile(imagePath)

    // 请求参数
    values := url.Values{}
    values.Set("access_token", apiKey)
    values.Set("image", string(imageData))

    // 发送POST请求
    response, _ := http.PostForm(host, values)

    // 解析返回结果
    defer response.Body.Close()
    body, _ := ioutil.ReadAll(response.Body)

    // 输出识别结果
    fmt.Println(string(body))
}

同样地，将YOUR_API_KEY和YOUR_SECRET_KEY替换为你自己的API Key和Secret Key。然后，将imagePath

Reconnaissance de scène

L'interface de reconnaissance de scène peut identifier des scènes dans des images et renvoyer des étiquettes de scène et des niveaux de confiance. Voici un exemple de code :


rrreee🎜De même, remplacez YOUR_API_KEY et YOUR_SECRET_KEY par votre propre clé API et clé secrète. Ensuite, remplacez imagePath par le chemin d'accès au fichier image que vous souhaitez reconnaître. Le code lira le fichier image sous forme de données d'octets et construira une requête POST à ​​envoyer à l'interface Baidu AI. Enfin, les résultats renvoyés sont analysés et imprimés. 🎜🎜3. Résumé🎜Grâce à l'introduction de cet article, nous avons appris à utiliser l'interface Golang et Baidu AI pour implémenter la fonction de reconnaissance d'image. En appelant l'interface générale de reconnaissance d'objets et de reconnaissance de scènes de Baidu AI, nous pouvons facilement identifier les objets et les scènes dans les images, en ajoutant des fonctions plus puissantes et des fonctionnalités intelligentes à nos programmes. J'espère que cet article pourra être utile à tout le monde pour apprendre la reconnaissance d'images et développer à l'aide de Golang. 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!