Kemajuan teknologi Golang: menggunakan antara muka AI Baidu untuk melaksanakan fungsi pengecaman imej

Kemajuan teknologi Golang: menggunakan antara muka AI Baidu untuk melaksanakan fungsi pengecaman imej

Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pengecaman imej telah menjadi bidang yang sangat popular. Menggunakan teknologi pengecaman imej, kami boleh menganalisis objek, pemandangan dan maklumat lain dalam imej secara automatik dengan mudah. Baidu AI menyediakan satu siri antara muka pengecaman imej yang berkuasa Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Golang dan antara muka Baidu AI untuk melaksanakan fungsi pengecaman imej. Pembaca boleh mempelajari cara menggunakan Golang untuk amalan pengaturcaraan pengecaman imej melalui artikel ini.

1. Persediaan
Sebelum kita mula, kita perlu melakukan beberapa persediaan:

1. Daftar akaun pembangun Baidu AI, buat aplikasi dan dapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia.
2. Pasang persekitaran pembangunan Golang.

2. Gunakan antara muka pengecaman imej Baidu AI
Baidu AI menyediakan berbilang antara muka pengecaman imej, yang paling biasa digunakan ialah pengecaman objek umum dan antara muka pengecaman pemandangan. Di bawah, kami akan memperkenalkan cara menggunakan kedua-dua antara muka ini masing-masing.

1. Pengecaman Objek Universal
   Antara muka pengecaman objek universal boleh mengenal pasti objek umum dalam imej dan mengembalikan nama objek serta keyakinan. Berikut ialah contoh kod:

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))
}

Dalam kod di atas, gantikan YOUR_API_KEY dan YOUR_SECRET_KEY dengan Kunci API dan Kunci Rahsia anda sendiri. Seterusnya, gantikan imagePath dengan laluan ke fail imej yang anda ingin kenali. Kod itu kemudiannya akan membaca fail imej sebagai data bait dan membina permintaan POST untuk dihantar ke antara muka AI Baidu. Akhirnya, hasil yang dikembalikan dihuraikan dan dicetak. 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

Pengecaman adegan

Antara muka pengecaman pemandangan boleh mengenal pasti adegan dalam imej dan mengembalikan label pemandangan serta tahap keyakinan. Berikut ialah contoh kod:


rrreee🎜Begitu juga, gantikan YOUR_API_KEY dan YOUR_SECRET_KEY dengan Kunci API dan Kunci Rahsia anda sendiri. Kemudian, gantikan imagePath dengan laluan ke fail imej yang anda ingin kenali. Kod tersebut akan membaca fail imej sebagai data bait dan membina permintaan POST untuk dihantar ke antara muka AI Baidu. Akhirnya, hasil yang dikembalikan dihuraikan dan dicetak. 🎜🎜3. Ringkasan🎜Melalui pengenalan artikel ini, kami telah mempelajari cara menggunakan antara muka AI Golang dan Baidu untuk melaksanakan fungsi pengecaman imej. Dengan memanggil pengecaman objek umum dan antara muka pengecaman pemandangan Baidu AI, kami boleh mengenal pasti objek dan pemandangan dalam imej dengan mudah, menambahkan fungsi yang lebih berkuasa dan ciri pintar pada program kami. Saya harap artikel ini dapat membantu semua orang dalam mempelajari pengecaman imej dan membangunkan menggunakan Golang. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Kemajuan teknologi Golang: menggunakan antara muka AI Baidu untuk melaksanakan fungsi pengecaman imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!