接口调用准备
1.进入网站:
https://console.bce.baidu.com/?_=1535519624081&fromai=1#/aip/overview
2.选择产品服务里的文字识别,点击创建应用
3.选择文字识别,创建完成
4.创建后选择该应用,可以看到里面有AppID、API Key、Secret Key三个参数,将三个参数放入下面实例对应的三个地方
5.参考实例,然后根据自己的需求来写程序
6.参考这里也行:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/867951
两种调用方法
方法1:下载并调用相关模块
实例
(文字识别)
from aip import AipOcr
#import configparser
#在这三个地方填入参数
api_id = ''
api_key = ''
secret_key = ''
client = AipOcr(api_id, api_key, secret_key) #到这里都是固定用法
with open('a.jpg', 'rb') as f:
img = f.read()
text = client.basicGeneral(img)
#通用文字识别方式识别图片内容,一天50000次,像什么高精度版就是basicAccurate,具体参考下方aipocr模块文档
for each in text.get('words_result'):
print(each.get('words')) #返回的是个json,内容在这里面
aipocr模块参考
方法2:按照官方文档步骤访问接口
实例
(动物识别)
1.获取assess_token(有效期30天)
import requests
api_key = ''
secret_key = ''
url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + str(api_key) + '&client_secret=' + str(secret_key)
res = eval(requests.get(url).text)
assess_token = res['access_token']
print(assess_token)
2.调用接口
import requests
import base64
url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + str(api_key) + '&client_secret=' + str(secret_key)
res = requests.get(url).text
a = eval(res)
access_token = a['access_token']
#print(access_token)
animal = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/animal?access_token=' + str(access_token)
header = {
'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'
}
data = {}
with open('animal.jpg', 'rb') as f:
image = base64.b64encode(f.read())
data["image"] = str(image, 'utf-8')
res2 = requests.post(url=animal,data=data, headers=header).text
for each in eval(res2)['result']:
print(each['name'], '\t相似度:', each['score'])
返回结果:
狮子 相似度: 0.997508
白狮 相似度: 9.78454e-05
中国藏獒 相似度: 4.06185e-05
藏獒 相似度: 3.36377e-05
美洲狮 相似度: 3.19272e-05
狮虎兽 相似度: 2.50163e-05
语音识别示例参考
from aip import AipSpeech
APP_ID = ''
API_KEY = ''
SECRET_KEY = ''
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 读取文件
def get_file_content(filePath):
with open(filePath, 'rb') as fp:
return fp.read()
# 识别本地文件
result = client.asr(get_file_content('a.wav'), 'wav', 16000, {
'dev_pid': 1536,
})
print(result)
人脸搜索示例参考
import requests
import base64
api_key = ''
secret_key = ''
url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + str(api_key) + '&client_secret=' + str(secret_key)
res = eval(requests.get(url).text)
access_token = res['access_token']
face_search = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search' + '?access_token=' + str(access_token)
header = {
'Content-Type':'application/json'
}
data = {
"image_type":"BASE64",
"group_id_list":"group_1", #这个要在人脸识别的应用里创建人脸库,并添加相应图片
#这里弄了几个明星的照片
}
with open('3.jpg', 'rb') as f:
image = base64.b64encode(f.read())
data["image"] = str(image, 'utf-8')
res2 = eval(requests.post(url=face_search, data=data, headers=header).text)
#转成dict
print("识别结果:", res2["result"]["user_list"][0]["user_id"])
print("准确率:", res2["result"]["user_list"][0]["score"])
运行结果:
识别结果: gakki
准确率: 96.145095825195
人脸对比示例参考
官方文档参考
api错误信息及url整理