百度智能识别图片在线,百度自动识别图片
本文主要介绍如何使用Python编写一个百度智能图像识别项目。文章中的样例代码讲解的很详细，对我们学习Python很有帮助。有需要的可以参考一下。
这是我们最终的结果，那我们就来看看如何实现吧！超级简单好用！
首先需要先配置pyqt5的资源，这里就不说安装包了(pip或者pycharm可以直接添加解决的问题，就不一一赘述了)。直接说环境配置和路径吧(所有配置都在文件-设置-工具-外部工具):
1.配置designer.exe。
如果之前没有安装，需要点击加号添加。这里只要注意工作目录和程序的正确配置就可以了(一定要正确，不然以后用designer的时候自己手动导入就麻烦了)。点击增加后，会出现这个界面，然后可以输入以下数据。
工作目录不确定前面是哪个磁盘，但是后面的路径都是一样的。
program Files \ PycharmProjects \ python project \ Lib \ site-packages \ qt5 _ applications \ Qt \ bin \ designer . exe
程序不需要改变
$ProjectFileDir$
2.之后，我们需要配置pyuic。这一步也很关键，保证了我们做出来的窗口界面会被翻译成python语言。没有这一步，只能手工编码(涉及到自己敲代码实现窗口)。同样，单击加号。
然后输入以下内容：
程序(同样的道理，存在哪个盘可能不确定，但是自己设定，但是下面的路径都是一样的)
program Files \ PycharmProjects \ python project \ Scripts \ pyuic 5 . exe
实参(参数也不能错):
$ FileName $-o $ FileName without text tension $。巴拉圭
工作目录(这一定不能出错)
$FileDir$
3.然后，我们现在还可以添加一个pyrcc.exe(主要是把图片转换成可用的文件，比如导入图标之类的)
程序
program Files \ PycharmProjects \ python project \ Scripts \ pyr cc5 . exe
争论
$ FileName $-o $ FileName without text tension $ _ RC . py
工作目录
$FileDir$
所以现在，我们和配置都完成了，接下来就是代码的问题。
首先，我们打开我们导入的外部工具Qt designer。
进去之后，页面是这样的：
我们可以直接创建一个主窗口。
我们要实现的窗口大致如下：
那我们现在就要开始收拾东西了：
先选中按钮，然后可以随意改变它的大小和字体。
然后我们编辑第一个信号和插槽功能：按下F4，点击按钮，拖出一条红线，放在喜欢的位置，选择“显示从QWidget继承的信号和插槽”。然后我们点击clicked()(意为点击)，再选择close()(意为关闭)。当点击时，它将被关闭。
然后Ctrl R就可以测试功能了，就是点击退出。
像这个请选择图片，就需要我们在python的代码里手动添加信号和槽了。但是我们为了写手码方便，最好双击更改一下它的备注。（如下）
那么之后先添加我们所需要的部件
双击combox就可以添加了
之后是文本和放图片的位置，我们统一使用Label（所以记得改名，防止记混了）
当添加到图片和路径的显示时，我们可以更改他们的背景色，如下：
那么它就变白了。
到这里，我们已经把窗口的工作做完了，当然我们也可以添加一个窗口小图标，让它打开的时候有图标：（同时注意combox的新建项目改名）
之后我们点击文件，保存即可：
现在我们返回pycharm，就能看到我们的文件了：
使用Py uic，把它转译成python代码，因为ui文件python是打不开的。
这个时候就会生成一个AIrecognition.py文件
在这里，我们就可以导入一些必要的包（模块了），如下：我们一会儿再讲讲这些包都是干啥的。
import json,sysfrom PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtWidgets import QGraphicsWidget,QApplication,QFileDialog
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtCore import *
import simplejson,requests
import test_rc
import urllib,urllib.request
import base64,ssl
可以看到，我们命名之后，更容易找到对应的槽来书写信号：
下一步，我们来书写一个打开图片的信号和槽函数（在py文件的最下面）,这里要注意打开的窗口是主窗口，必须要存在，不然会报错：
self.choosepicture.clicked.connect(self.openfile)def openfile(self):
self.download_path = QFileDialog.getOpenFileName(self.centralwidget, "请选择需要识别的图片", "/",
"Image File(*.jpg *.gif *.png *.jpeg)")
if not self.download_path[0].strip():
pass
else:
print(self.download_path[0])
self.filedirectory.setText(self.download_path[0])
pixmap = QPixmap(self.download_path[0])
scarePixmap = pixmap.scaled(QSize(421, 281), aspectRatioMode=Qt.KeepAspectRatio)
self.picturedisplay.setPixmap(scarePixmap)
self.typeTp()
由于我们把选择图片的那个Button改名成了choosepicture，所以这时候直接使用这个来做信号发生就好。
那么我们还有编写槽函数，在打开图片之后，要显示图片的路径以及图片的样子。所以这些功能在槽函数实现：
显示图片路径的label我们使用的名字是filedirectory，展示图片的label的名字是picturedisplay，所以我们在setText和setPixmap的时候，直接使用这两个名字就好。这样就实现了文本的展示和图片的展示（具体的代码以及函数，如QPixmap，就不再赘述，因为涉及的知识点会更多，所以只能委屈大大自己上网查一下啦！）
那么现在，我们把这一个信号和槽搞定了，就差接入百度识别的系统了。
就让我们来看一看吧：
点击搜索百度ai，进入之后选择图像识别，打开技术文档：
就可以看到python语言如何接入API，以及它的返回示例（我们展示图片信息就需要关注这个返回示例）
当然，之后需要注册一个属于自己的百度AI的账号，找到自己的API_Key和Secret_Key
注册之后点击左上角的三条横杠，然后选择图像识别。
而后创建一个应用（我这里以及创建好了，简要的随便写写信息就行）
之后点进去就可以查看自己的API_Key和Secret_Key了
然后选择一些我们需要的识别项目（不用担心，免费使用的次数是足够的）
之后再进入刚才的接入和返回的示例，将其复制到python代码中（导入的模块写在上面）
注意上面书写槽函数实现打开图片代码中的typeTP，我们要靠这个接入网络，所以还要写函数，由于在设计窗口界面的时候，就已经将combox改名为choices，所以这里使用choices就可以。
并且这里我们书写了一个接受token值的函数，我们也需要完善它的功能，一遍正常接入API和返回token值。
def typeTp(self):# 植物识别
if self.choices.currentIndex() == 0:
self.get_token()
self.get_plants(self.get_token())
# 动物识别
if self.choices.currentIndex() == 1:
self.get_token()
self.get_animals(self.get_token())
# logo识别
if self.choices.currentIndex() == 2:
self.get_token()
self.get_logo(self.get_token())
在这里就需要我们导入一些新的包了，不过所有需要导入的包，我已经在开头给出，所以这里也不一一介绍了（比如simplejson，request）。
def get_token(self):host = https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id= + API_Key + &client_secret= +Secret_Key
request = urllib.request.Request(host)
request.add_header(Content-Type, application/json; charset=UTF-8)
response = urllib.request.urlopen(request)
token_content = response.read()
if token_content:
token_info = simplejson.loads(token_content.decode("utf-8"))
token_key = token_info[access_token]
print(token_key)
print(token_content)
return token_key
那么我们只演示其中的几个案例，植物和动物和logo，其他的接入都一样，在此之前，我们书写一个函数来处理冗余的代码问题（因为就像能在百度提供的接口代码一样，很多都是一样的，除了接受返回值）：
# 为了解决代码的冗余问题，使用函数来接入网站，而后再在子函数里实现获取valuedef get_website(self,token_key,k):
websitelist=["https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/plant",
"https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/animal",
"https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/logo"]
request_url = websitelist[k]
f = open(self.download_path[0], rb)
img = base64.b64encode(f.read())
params = {"image": img}
access_token = token_key
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {"content-type": "application/x-www-form-urlencoded"}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
return response.json()
可以看到，这里return的是一个response，也就是我们需要的一些内容（token_key的值），
def get_plants(self, token_key):plants = self.get_website(token_key, 0)
strover = 识别结果如下：\n
strover += 辨认种类：{}\n辨认置信度：{}\n \
.format(plants["result"][0]["name"], plants["result"][0]["score"]) + \
\n其他可能植物:\n1.{}\n2.{}\n \
.format(plants["result"][1]["name"], plants["result"][2]["name"])
self.pictureinfo.setText(strover)
def get_animals(self, token_key):
animals = self.get_website(token_key, 1)
strover = 识别结果如下：\n
strover += 辨认种类：{}\n辨认置信度：{}\n \
.format(animals["result"][0]["name"], animals["result"][0]["score"]) + \
\n其他可能动物:\n1.{}\n2.{}\n \
.format(animals["result"][1]["name"], animals["result"][2]["name"])
self.pictureinfo.setText(strover)
def get_logo(self, token_key):
logos = self.get_website(token_key, 2)
strover = 识别结果如下：\n
strover += 辨认种类：{}\n辨认置信度：{}\n \
.format(logos["result"][0]["name"], logos["result"][0]["probability"])
self.pictureinfo.setText(strover)
我们使用strover来接受返回的内容，这时候我们需要查看返回的示例了（以植物为例）：
可以看到，它返回了一个字典，那么我们就需要提取字典里的信息，也就是上面的代码所给出的：
def get_plants(self, token_key):plants = self.get_website(token_key, 0)
strover = 识别结果如下：\n
strover += 辨认种类：{}\n辨认置信度：{}\n \
.format(plants["result"][0]["name"], plants["result"][0]["score"]) + \
\n其他可能植物:\n1.{}\n2.{}\n \
.format(plants["result"][1]["name"], plants["result"][2]["name"])
self.pictureinfo.setText(strover)
字典的一些基本操作就不多解释了，所以，我们就这样成功的获取了信息。
其他的识别也可以以此类推，所以，我们就实现了智能识别（基于百度AI）。当然，要记得写入自己的AK和SK,不然也无法识别。
当然了，只是这样是无法运行这个代码的，我们还需要一个测试文件：
from AIrecognition import *if __name__ == __main__:
app = QApplication(sys.argv)
main = QtWidgets.QMainWindow()
ui = Ui_MainWindow()
ui.setupUi(main)
main.show()
sys.exit(app.exec_())
那就让我们看看效果吧：
效果非常好。当然，我们看这个表头啥也没有，很难看，我们可以手码写入：
import test_rc 不能少
icon = QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/new/Lib/schoolbus.ico"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
MainWindow.setWindowIcon(icon)
同时，我们也可以设置一些标题文字，来改掉MainWindow：
就把这个地方改成我们想要的就可以了：
以上就是Python实战之实现百度智能图片识别的详细内容，更多关于Python图片识别的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。