Python连接阿里云接口，实现实时图片识别功能-猿码集

介绍

在现代社会，随着人工智能技术的飞速发展，图像识别技术逐渐成为人们关注的热点话题。阿里云作为云计算巨头，提供了丰富的图像识别服务，我们可以通过Python连接阿里云接口实现实时图片识别功能，本文将会介绍如何使用Python连接阿里云图像识别API，通过发送图片到阿里云，返回相关图片信息，进行实时图像识别。此外，我们将介绍如何使用Python语言编写代码实现图像识别功能，最后展示出花卉识别功能的运行结果。

阿里云图像识别API

阿里云图像识别API可以为我们提供实时的图像识别服务，支持多种场景，如花卉识别、菜品识别、车辆识别等。我们仅需将图片发送至阿里云，就能够获取相关图片信息。阿里云图像识别API文档详见阿里云API文档。

创建阿里云账号

使用阿里云图像识别API，我们需要先拥有一个阿里云账号。如果您还没有阿里云账号的话，需要先到阿里云官网进行注册。注册后需要完成实名认证。

创建Access Key ID和Access Key Secret

在连接阿里云图像识别API时，需要使用到阿里云的Access Key ID和Access Key Secret，在阿里云控制台中打开RAM控制台页面，选择AccessKey管理，然后新建一个Access Key。Access Key ID和Access Key Secret 是连接阿里云API的必须参数。可以通过以下Python代码获得Access Key ID和Access Key Secret：

# -*- coding: utf-8 -*-
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
ACCESS_KEY_ID = config.get('aliyun', 'access_key_id')
ACCESS_KEY_SECRET = config.get('aliyun', 'access_key_secret')

configparser模块中，我们读取配置文件config.ini中的代码，其中包含了Access Key ID和Access Key Secret等信息。

安装aliyun-python-sdk-core

Python SDK可以让我们更加方便地使用阿里云相关服务。使用Python SDK之前，我们需要先安装好Python SDK，在终端中输入以下命令：

pip install aliyun-python-sdk-core

Python连接阿里云图像识别API

环境准备

安装好Python SDK后，我们需要导入在使用API时需要的 Python SDK 包。可以使用以下Python代码进行导入：

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest

AcsClient是Python SDK提供的API调用基础包，用于构造HTTP请求、进行HTTP请求发送、处理返回结果；CommonRequest是构造HTTP请求的类。

配置Python SDK连接信息

Python SDK支持多种阿里云API，因此在使用Python SDK之前，我们需要完成一些信息配置。这些信息包括：Access Key ID、Access Key Secret、API的请求地址和协议类型。可以使用以下Python代码进行配置：

request = CommonRequest()
request.set_domain('xxxxx')
request.set_version('xxxxx')
request.set_action_name('xxxxx')
request.set_protocol_type('xxxxx')
request.add_query_param('xxxxx', 'xxxxx')
client = AcsClient(ACCESS_KEY_ID, ACCESS_KEY_SECRET, 'cn-shanghai')

这里我们需要将Access Key ID和Access Key Secret填入代码中，以及API请求地址、API版本、API操作名、请求协议类型、API参数等。另外，这里我们选择的是“cn-shanghai”区域，如果您的阿里云账号注册在其他区域的话，需要相应修改。

通过Python SDK发送请求

在配置好Python SDK连接信息后，我们就可以开始使用阿里云图像识别API了。以花卉识别为例，我们需要先将图片读取成二进制流的形式，并在API请求中发送。以下是Python代码实现：

def text_detection_img(img_file, scene=None):
    with open(img_file, 'rb') as f:
        image_data = f.read()
    request = CommonRequest()
    request.set_domain('imagerecog.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2019-09-30')
    request.set_action_name('ClassifyingCommonImage')
    request.set_protocol_type('https')
    request.add_query_param('RegionId', 'cn-shanghai')
    request.add_query_param('Project', 'general')
    request.add_body_params('ImageUrl', '')
    if scene is not None:
        request.add_body_params('Scene', scene)
    request.add_body_params('Task', '{"Type":1}')
    request.add_body_params('Image', str(base64.b64encode(image_data), 'utf-8'))
    response = client.do_action_with_exception(request)
    xml_res = ET.fromstring(str(response, 'utf-8'))
    result = xml_res[0][0][0]
    return result[0].text

在上述代码中，首先使用Python的open()方法读取要识别的图片，接着通过CommonRequest类进行API请求的配置设置，可以设置API的版本、请求协议类型、API参数等。在此代码中，我们要设置API的操作名为ClassifyingCommonImage，即花卉识别API，同时可以指定API的场景参数，这里没有指定场景参数，表示使用花卉识别的默认场景。我们将图片数据添加到API的body参数中，并通过客户端发送API请求。API返回的结果为XML格式的数据，我们用ElementTree模块的fromstring()方法将其解析值，获得“花卉识别的结果”。

使用Python语言实现图像识别功能

环境配置

在使用Python实现图像识别功能前，需要安装比较流行的图像处理库Pillow和OpenCV，以及基于TensorFlow的Keras（简单的深度学习库）。在终端中使用以下命令安装：

pip install Pillow pip install opencv-python

pip install keras

编写Python代码

我们需要在Python中创建一个函数，将图片文件名作为参数，返回识别结果。以下是Python实现花卉识别功能的代码：

def classify_flower(img_file):
    img = Image.open(img_file).resize((224, 224))
    img_array = np.array(img)
    img_array = img_array.reshape((1, 224, 224, 3))
    img_array = preprocess_input(img_array)
    model = load_model('flower.h5')
    preds = model.predict(img_array)
    labels = ['daisy', 'dandelion', 'rose', 'sunflower', 'tulip']
    top_k = 5
    top_indices = preds[0].argsort()[-top_k:][::-1]
    result = []
    for i in top_indices:
        result.append((labels[i], preds[0][i]))
    return result[0][0]

在上述代码中，首先我们使用Image模块从文件系统中读取图片，然后对图片进行大小调整，同时将元素值缩放到0-1之间。接着，我们使用Keras模块的load_model()方法加载我们之前已经训练好的模型（“flower.h5”），该模型已经能够针对特定的花卉数据集进行花卉识别。最后，我们遍历模型预测的结果，将预测结果和预测概率存放在一个列表中，返回其结果。

花卉识别功能演示

下面我们将使用我们刚刚编写的Python程序来进行花卉识别。具体步骤为：

打开Python IDE。

将刚刚的花卉识别代码复制进来。

准备一张要识别的花卉图片。

将图片路径作为参数传入并运行代码。

以下是运行出来的结果截图：

如图所示，我们成功地实现了花卉识别功能并获得了识别结果。

总结

在本文中，我们演示了如何使用Python连接阿里云图像识别API，实现实时花卉识别功能。阿里云图像识别API是一个非常实用的工具，为我们提供了便捷的图像识别服务。利用Python实现这些功能更是让我们在开发时效率大大提升。我们希望它也能为您的工作或学习提供一些指导和帮助。

Python连接阿里云接口，实现实时图片识别功能

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