Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Penjelasan terperinci tentang kaedah dok antara muka platform terbuka Baidu AI melalui pengaturcaraan Python

Penjelasan terperinci tentang kaedah dok antara muka platform terbuka Baidu AI melalui pengaturcaraan Python

PHPz
Lepaskan: 2023-08-27 15:09:37
asal
957 orang telah melayarinya

Penjelasan terperinci tentang kaedah dok antara muka platform terbuka Baidu AI melalui pengaturcaraan Python

Penjelasan terperinci kaedah dok antara muka platform terbuka Baidu AI melalui pengaturcaraan Python

Dalam konteks pembangunan sains dan teknologi moden, teknologi kecerdasan buatan (AI) secara beransur-ansur menjadi topik hangat dalam semua lapisan masyarakat . Sebagai syarikat Internet terkemuka China, Baidu juga mempunyai banyak inovasi dan pelaburan dalam bidang AI. Platform terbuka Baidu AI menyediakan antara muka API yang kaya, membolehkan pembangun menggunakan fungsi Baidu AI dengan mudah. Artikel ini akan menerangkan secara terperinci cara menggunakan pengaturcaraan Python untuk menyambung ke antara muka platform terbuka Baidu AI dan melampirkan contoh kod.

Pertama, kita perlu mendaftar dan membuat akaun di Baidu AI Open Platform. Selepas penciptaan berjaya, kita boleh mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia untuk panggilan antara muka dalam konsol. Kedua-dua kekunci ini adalah parameter penting untuk memastikan keselamatan panggilan antara muka, jadi ia mesti disimpan dengan betul.

Seterusnya, kami perlu memasang pustaka permintaan Python, iaitu perpustakaan HTTP yang biasa digunakan yang boleh membantu kami menghantar permintaan HTTP dan memproses respons.

Dalam kod, kita perlu mengimport perpustakaan permintaan dahulu, dan kemudian menentukan kaedah untuk menghantar permintaan POST untuk memanggil antara muka platform terbuka Baidu AI. Kod khusus adalah seperti berikut:

import requests
import json

def baidu_api_request(url, params):
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
    }
    params['access_token'] = YOUR_ACCESS_TOKEN
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(params))
    result = response.json()
    return result
Salin selepas log masuk

Parameter url dalam kod di atas ialah URL antara muka yang perlu dipanggil dan parameter params mengandungi parameter yang diperlukan oleh antara muka. Kami menetapkan Content-Type dalam pengepala kepada application/json untuk menunjukkan bahawa jenis data yang diminta adalah dalam format JSON.

def baidu_api_request(url, params):
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
    }
    params['access_token'] = YOUR_ACCESS_TOKEN
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(params))
    result = response.json()
    return result
Salin selepas log masuk

Dalam penggunaan khusus, kami hanya perlu memanggil kaedah ini dan memasukkan URL antara muka dan parameter yang sepadan. Sebelum membuat panggilan, kami perlu menetapkan Token Akses yang kami peroleh semasa membuat aplikasi pada Platform Terbuka AI Baidu kepada params['access_token']. Token Akses ialah bukti kelayakan kebenaran sementara, sah selama 30 hari, dan boleh diperolehi dengan menghubungi antara muka.

Selepas antara muka berjaya dipanggil, kita boleh mendapatkan data pulangan antara muka melalui hasil. Bergantung pada fungsi antara muka tertentu, format data yang dikembalikan mungkin berbeza-beza.

Yang berikut mengambil antara muka pengecaman teks dalam platform terbuka AI Baidu sebagai contoh untuk menunjukkan kaedah dok. Antara muka ini boleh merealisasikan fungsi pengecaman teks dalam gambar.

Pertama, buat aplikasi pengecaman teks pada platform terbuka Baidu AI dan dapatkan Kunci API, Kunci Rahsia dan Token Akses.

Kemudian, kita boleh menggunakan kod berikut untuk memanggil antara muka pengecaman teks:

API_URL = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic"
ACCESS_TOKEN = "YOUR_ACCESS_TOKEN"

def recognize_text(image_path):
    url = "{}?access_token={}".format(API_URL, ACCESS_TOKEN)
    image = open(image_path, 'rb').read()
    params = {
        'image': base64.b64encode(image),
        'language_type': 'CHN_ENG',
    }
    result = baidu_api_request(url, params)
    if 'words_result' in result:
        words_result = result['words_result']
        for word in words_result:
            print(word['words'])
    else:
        print("Recognize failed")

image_path = "test.png"
recognize_text(image_path)
Salin selepas log masuk

Dalam kod di atas, kita perlu menggantikan API_URL dengan URL antara muka, dan menggantikan ACCESS_TOKEN dengan Token Akses yang kami perolehi pada Baidu AI platform terbuka. image_path ialah laluan imej yang perlu dikenal pasti.

Selepas menjalankan kod, kita dapat melihat teks yang dikenali dalam imej.

Melalui contoh di atas, kita dapat melihat bahawa bahasa pengaturcaraan Python yang digabungkan dengan antara muka platform terbuka AI Baidu boleh melaksanakan pelbagai fungsi dengan mudah, seperti pengecaman teks, sintesis pertuturan, pengecaman muka, dsb. Pembangun boleh menggunakan antara muka Baidu AI secara fleksibel mengikut keperluan khusus dan menyepadukannya ke dalam aplikasi mereka sendiri.

Ringkasnya, platform terbuka Baidu AI menyediakan antara muka API yang kaya, dan Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan mudah dipelajari, boleh digunakan dengan baik dengannya. Dengan memanggil antara muka dan memproses data pemulangan, kami boleh melaksanakan pelbagai fungsi kecerdasan buatan yang berkuasa. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca yang berminat dengan dok antara muka Baidu AI.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang kaedah dok antara muka platform terbuka Baidu AI melalui pengaturcaraan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan