Python实战之实现百度智能图片识别

前言

百度智能的图片识别接口，是在人工智能领域的一次较大的突破。在实际应用中，我们可以使用其进行图片分类、标签识别、文字识别等操作，极大的提高了开发工作的效率。本文就是为大家分享一下如何通过Python实现百度智能图片识别的攻略。

准备工作

在开始操作之前，我们首先需要完成以下准备工作：

一个百度智能账号，可以前往官网进行注册和创建；
安装Python开发环境；
安装baidu-aip SDK，即百度智能Python开发工具包。

步骤一：创建百度智能应用

1.登录百度智能控制台，进行应用创建

2.输入应用名称、选择计费方式等信息，点击创建

3.创建成功后，点击应用进入应用详情页，进入应用管理菜单，点击API Key，可查看API Key和Secret Key，用于Python代码调用API。

步骤二：安装百度智能Python SDK

可以通过pip安装百度智能Python SDK。在终端下输入以下命令：

pip install baidu-aip

安装完毕后，你就可以在Python代码中导入该包了：

from aip import AipImageClassify

步骤三：Python代码实现

经过以上两步准备工作，我们便可以开始编写Python代码，实现百度智能图片识别。以下是一个简单的示例，进行图片标签识别：

# 导入百度智能Python SDK
from aip import AipImageClassify

# 定义百度智能API的参数
APP_ID = '你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'

# 实例化AipImageClassify
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取并设置图片路径
filePath = "图片路径"

# 打开图片文件
with open(filePath, 'rb') as fp:
    image = fp.read()

# 定义可选参数
options = {"baike_num": 5}

# 调用图片标签识别接口
result = client.advancedGeneral(image, options)

# 输出结果
for res in result['result']:
    print(res['keyword'], end=", ")

以上Python代码实现了图片标签识别的操作。将其运行，你便可以在终端下看到返回的结果。

示例说明

示例1：使用PyQt实现图形界面

我们还可以将以上的Python代码进一步封装，实现图形界面的操作。以下是一个使用PyQt模块实现图形界面的示例：

import sys
import os
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QFileDialog, QPushButton, QLineEdit, QLabel
from aip import AipImageClassify

class ImageClassify(QWidget):

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        # 创建API参数
        self.APP_ID = '你的APP_ID'
        self.API_KEY = '你的API_KEY'
        self.SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'

        # 创建AipImageClassify类
        self.client = AipImageClassify(self.APP_ID, self.API_KEY, self.SECRET_KEY)

        # 创建按钮
        self.button = QPushButton('选择图片', self)
        self.button.move(20, 20)
        self.button.clicked.connect(self.openFile)

        # 创建文本框
        self.edit = QLineEdit('', self)
        self.edit.setGeometry(120, 20, 400, 30)

        # 创建标签
        self.label = QLabel('', self)
        self.label.setGeometry(20, 120, 500, 30)

        # 设置窗口大小和显示
        self.resize(540, 200)
        self.setWindowTitle('图片标签识别')
        self.show()

    def openFile(self):
        # 打开文件选择对话框
        fname = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择图片文件', './', ("Images (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)"))

        # 将文件路径填入文本框
        self.edit.setText(fname[0])

        # 读取图片
        with open(fname[0], 'rb') as fp:
            image = fp.read()

        # 定义可选参数
        options = {"baike_num": 5}

        # 调用API进行图片标签识别
        result = self.client.advancedGeneral(image, options)

        # 输出标签
        labels = []
        for res in result['result']:
            labels.append(res['keyword'])
        self.label.setText("标签： " + ", ".join(labels))

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    ex = ImageClassify()
    sys.exit(app.exec_())

该示例程序使用了PyQt模块，创建了一个图形界面，可以吸引更多的人使用。

示例2：批量处理图片

在实际应用中，我们很可能需要对多张图片进行标签识别。以下是一个批量处理图片的示例：

# 导入百度智能Python SDK
from aip import AipImageClassify
import os

# 定义百度智能API的参数
APP_ID = '你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'

# 实例化AipImageClassify
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 遍历图片文件夹
for filename in os.listdir("图片文件夹"):
    filePath = os.path.join("图片文件夹", filename)
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        image = fp.read()
    options = {"baike_num": 5}
    result = client.advancedGeneral(image, options)
    print(filename + "标签：", end=" ")
    for res in result['result']:
        print(res['keyword'], end=", ")
    print()

以上程序将遍历指定文件夹下的所有图片，并进行标签识别的操作。对于需要批量处理图片的工作，可以通过类似这样的示例进行操作。

总结

通过以上的介绍，相信大家已经掌握了如何通过Python实现百度智能图片识别的操作。如果需要进行其它操作，如图像文字识别、车牌识别等，只需要更换百度智能API调用函数，并根据需要进行参数设置，即可完成其它操作。

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