教你使用Python编程实现百度图像识别接口的对接，实现图像识别功能-猿码集

1. 概述

图像识别技术，是指对图像内容的理解、分析以及表达。随着图像数据的快速增长，图像识别技术已经成为人工智能领域的重要应用之一。同时，百度开放平台提供的图像识别API，使得我们能够通过API接口实现图像识别功能。

本文将介绍如何使用Python编程实现百度图像识别接口的对接，并在此基础上实现图像识别功能。

2. 准备工作

在使用百度图像识别API之前，我们需要先完成以下准备工作：

2.1 注册百度云账号并创建应用

在注册百度云账号并创建应用后，我们可以获得该应用的API Key和Secret Key，这两个参数是我们调用百度图像识别API的重要参数。

2.2 安装Python和requests库

Python是一种跨平台的高级编程语言，本文中我们将使用Python编写代码。requests是Python中一个常用的HTTP库，可以发送HTTP请求并接收HTTP响应。因此，为了对接百度图像识别API，我们需要安装Python和requests库。

3. 对接百度图像识别API

3.1 构造请求URL

在使用百度图像识别API之前，我们需要先构造请求URL。通过调用百度云AI开放平台提供的图像识别API服务，我们可以使用以下URL对请求进行响应：

https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general

其中，image-classify是图像识别功能类别，/v2/advanced_general是高级图像识别接口，在该接口中，我们可以上传一张图片，百度图像识别API将返回该图片的相关信息。

3.2 获取access_token

在构造请求URL之后，我们需要使用API Key和Secret Key向百度服务器发起请求，获取访问API的AccessToken。该AccessToken为百度图像识别API身份验证所需的必要参数。

构造请求URL，通过requests库向百度服务器发送请求，获取AccessToken的代码如下：

import requests
def get_access_token(api_key, secret_key):
    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + api_key + '&client_secret=' + secret_key
    response = requests.get(url)
    access_token = response.json()['access_token']
    return access_token
api_key = 'your_api_key'
secret_key = 'your_secret_key'
access_token = get_access_token(api_key, secret_key)
print(access_token)

执行上述代码后，我们可以获得AccessToken，该AccessToken将在后续对接API时用到。

3.3 上传图片并获取识别结果

在获取AccessToken后，我们可以上传一张图片，并获取该图片的识别结果。上传图片并获取识别结果的代码如下：

import requests
def get_image_url(image_path):
    url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general'
    
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image = f.read()
    response = requests.post(
        url=url,
        headers={
            'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
        },
        data={
            'access_token': access_token,
            'image': image
        }
    )
    return response.json()
image_path = 'your_image_path'
result = get_image_url(image_path)
print(result)

3.4 解析结果

获取识别结果后，我们需要解析该结果，在本文中，我们将只展示结果中的名称。解析识别结果的代码如下：

def parse_result(result):
    words_result = result.get('result', [])
    words = [item['keyword'] for item in words_result]
    return words
print(parse_result(result))

执行上述代码后，我们可以获得图片中物体的名称，该名称将在后续的图像识别功能实现中用到。

4. 实现图像识别功能

在对接百度图像识别API并成功获取识别结果后，我们可以通过Python实现图像识别功能。本文中，我们将基于Flask框架，实现一个简单的图像识别网页应用。用户可以上传一张图片，网页应用将识别该图片中的物体并返回其名称。

4.1 安装Flask

在使用Flask实现图像识别功能之前，我们需要先安装Flask。通过执行以下命令，我们可以使用pip安装Flask：

pip install flask

4.2 实现网页应用

在安装Flask后，我们可以基于Flask框架，实现一个简单的图像识别网页应用。我们先编写HTML文件，实现用户上传图片的功能：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>图像识别网页应用</title>
    <style type="text/css">
        .item {
            margin-top: 50px;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
        }
        .item img {
            width: 200px;
            height: 200px;
        }
        .error {
            color: red;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="item">
        <form action="/result" method="post" enctype="multipart/form-data">
            <input type="file" name="file">
            <input type="submit" value="上传">
        </form>
    </div>
    <div class="item">
        <p class="error"></p>
    </div>
</body>
</html>

然后，我们编写Python代码，实现将用户上传的图片识别并返回其名称的功能，代码如下：

from flask import Flask, render_template, request
# 上传文件的存储目录
UPLOAD_FOLDER = '/your/upload/folder'
# 允许上传文件的类型
ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png', 'jpg', 'jpeg'])
app = Flask(__name__)
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
def allowed_file(filename):
    # 判断该文件是否为允许的类型
    return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS
@app.route('/', methods=['GET'])
def index():
    return render_template('index.html')
@app.route('/result', methods=['POST'])
def result():
    # 判断是否上传了文件
    if 'file' not in request.files:
        return 'error: no file'
    file = request.files['file']
    if file.filename == '':
        return 'error: no file select'
    # 判断上传文件的类型是否正确
    if file and allowed_file(file.filename):
        # 图片保存
        image_path = app.config['UPLOAD_FOLDER'] + '/' + file.filename
        file.save(image_path)
        # 图像识别并返回结果
        response = get_image_url(image_path)
        result = parse_result(response)
        return ', '.join(result)
    else:
        return 'error: file type error'
if __name__ == '__main__':
    app.run()

在执行上述代码后，我们可以通过访问http://localhost:5000，进入图像识别网页应用。

5. 总结

本文介绍了如何使用Python编程实现百度图像识别接口的对接，并在此基础上实现了图像识别功能。通过学习本文，我们可以了解到如何使用百度图像识别API获取AccessToken、上传图片并获取识别结果、解析识别结果等基本操作，以及如何通过Flask框架实现简单网页应用。

教你使用Python编程实现百度图像识别接口的对接，实现图像识别功能