Uniapp+基于百度智能云完成AI视觉功能(附前端思路)

ops/2024/11/9 16:45:22/

本博客使用uniapp+百度智能云图像大模型中的AI视觉API(本文以物体检测为例)完成了一个简单的图像识别页面,调用百度智能云API可以实现快速训练模型并且部署的效果。

uniapp+百度智能云AI视觉页面实现

  • 先上效果图
  • 实现过程
    • 百度智能云Easy DL训练图像模型
    • 公有云服务发布API
    • 调用AI视觉API
      • EasyDL 物体检测 调用模型公有云API Python3实现
      • Uniapp 调用模型公有云API Vue2实现
        • image-tools 图像转换工具
        • 图像识别实现方法
        • 页面结构示例

先上效果图

从相册选择图片后上传后,点击识别,即可进行虫害识别。
虫害名称识别

实现过程

百度智能云Easy DL训练图像模型

首先,你可能需要有一个百度智能云的账号,如果没有的话,指路:百度智能云
这是Easy DL给出的介绍:训练模型的基本流程如下图所示,全程可视化简易操作。在数据已经准备好的情况下,最快15分钟即可获得定制模型。
官方文档:Easy DL 文档中心
<a class=百度智能云使用流程" />
数据处理——模型训练——模型校验——模型部署等步骤跟着官方文档走就好了,进入平台后各种操作指引都做的很好;根据你的具体业务场景训练模型即可。

公有云服务发布API

发布公有云服务,将训练完成的模型部署在百度云服务器,通过API接口调用模型。如果在这里你选择了将模型部署在公有云,则需要自定义服务名称、接口地址后缀等,发布服务。
发布新服务
接口文档(以物体检测为例,其他接口文档在左侧目录也可以找到):物体检测接口文档

调用AI视觉API

EasyDL 物体检测 调用模型公有云API Python3实现

以下代码为Python3调用公有云API的实现过程,注意:目标图片、接口地址、token、api_key、secret_key都需要根据你的情况进行更改,否则代码无法运行!


"""
EasyDL 物体检测 调用模型公有云API Python3实现
"""import json
import base64
import requests
"""
使用 requests 库发送请求
使用 pip(或者 pip3)检查我的 python3 环境是否安装了该库,执行命令pip freeze | grep requests
若返回值为空,则安装该库pip install requests
"""# 目标图片的 本地文件路径,支持jpg/png/bmp格式
IMAGE_FILEPATH = "你的图片.jpg"# 可选的请求参数
# threshold: 默认值为建议阈值,请在 我的模型-模型效果-完整评估结果-详细评估 查看建议阈值
PARAMS = {"threshold": 0.3}# 服务详情 中的 接口地址
MODEL_API_URL = "你的接口地址"# 调用 API 需要 ACCESS_TOKEN。若已有 ACCESS_TOKEN 则于下方填入该字符串
# 否则,留空 ACCESS_TOKEN,于下方填入 该模型部署的 API_KEY 以及 SECRET_KEY,会自动申请并显示新 ACCESS_TOKEN
ACCESS_TOKEN = "你的token"
API_KEY = "你的SK"
SECRET_KEY = "你的AK"print("1. 读取目标图片 '{}'".format(IMAGE_FILEPATH))
with open(IMAGE_FILEPATH, 'rb') as f:base64_data = base64.b64encode(f.read())base64_str = base64_data.decode('UTF8')
print("将 BASE64 编码后图片的字符串填入 PARAMS 的 'image' 字段")
PARAMS["image"] = base64_strif not ACCESS_TOKEN:print("2. ACCESS_TOKEN 为空,调用鉴权接口获取TOKEN")auth_url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials"               "&client_id={}&client_secret={}".format(API_KEY, SECRET_KEY)auth_resp = requests.get(auth_url)auth_resp_json = auth_resp.json()ACCESS_TOKEN = auth_resp_json["access_token"]print("新 ACCESS_TOKEN: {}".format(ACCESS_TOKEN))
else:print("2. 使用已有 ACCESS_TOKEN")print("3. 向模型接口 'MODEL_API_URL' 发送请求")
request_url = "{}?access_token={}".format(MODEL_API_URL, ACCESS_TOKEN)
response = requests.post(url=request_url, json=PARAMS)
response_json = response.json()
response_str = json.dumps(response_json, indent=4, ensure_ascii=False)
print("结果:{}".format(response_str))
print(base64_str)

Uniapp 调用模型公有云API Vue2实现

image-tools 图像转换工具

注意!!!
image-tools是uniapp中一个图像转换工具插件:image-tools
API中传入的目标图片是需要base64编码的,因此无论是拍照还是从相册传入图片后都需要对图像转换base64编码。
但是!!公有云API中需要的base64编码是没有头部的,因此需要用正则表达式将image-tools转换的base64编码头部去掉!
以选择本地相册图片进行识别为例:

//选择本地的图片识别chooseImage() {uni.chooseImage({count: 1,sourceType: ['album'],success: res => {this.imageUrl = res.tempFilePaths[0];this.result = ''pathToBase64(res.tempFilePaths[0]).then(base64 => {// 去掉base64编码头部正则this.base64 = base64.replace(/^data:image\/\w+;base64,/, "")}).catch(error => {console.error(error)}) },});}
图像识别实现方法
identify() {uni.showToast({ title: '识别中..', icon: 'loading' });const MODEL_API_URL = "你的接口地址";const ACCESS_TOKEN = "你的access_token"uni.request({url: `${MODEL_API_URL}?access_token=${ACCESS_TOKEN}`,method: 'POST',data: {image: this.base64,},header: {"Content-Type":'application/json'},success: res => {console.log('识别结果:', res.data);this.result = res.data.results;this.imageUrl = 'data:image/jpeg;base64,'+res.data.data.base64},fail: error => {console.error('识别请求失败', error);}})}
页面结构示例
<template><view><view class="container"><view class="button-container"><button class="button" @click="takePhoto">实时拍照</button><button class="button" @click="chooseImage">从相册选择</button></view><view class="image-container"><canvas class="canvas" canvas-id="myCanvas" v-show="showCanvas"></canvas><image v-if="!showCanvas && imageUrl" :src="imageUrl" mode="aspectFill"></image></view><button class="identify-button" @click="identify">识别</button><view class="result" v-for="res in result"><text>识别结果: {{ res.name }}, 置信度:{{ parseFloat(res.score*100).toFixed(2) }}% </text></view></view></view></view></view> 
</template>

http://www.ppmy.cn/ops/2357.html

相关文章

Ubuntu22.04.4 - 安装后使用笔记目录-VMware

安装的话就傻瓜式盲点&#xff0c;根据自己需求进行处理&#xff0c;我是在ssh的地方勾选了一下选项&#xff0c;其他都是默认项&#xff0c;官网上有文档&#xff0c;就不赘述了 一、登录用户管理 二、系统命令 三、vim 四、网络配置 五、apt 六、SSH 七、MySQL8

SpringBoot中全局异常捕获与参数校验的优雅实现

一&#xff0c;为什么要用全局异常处理&#xff1f; 在日常开发中&#xff0c;为了不抛出异常堆栈信息给前端页面&#xff0c;每次编写Controller层代码都要尽可能的catch住所有service层、dao层等异常&#xff0c;代码耦合性较高&#xff0c;且不美观&#xff0c;不利于后期维…

力扣经典150题第三十题:长度最小的子数组

目录 力扣经典150题解析之三十&#xff1a;长度最小的子数组1. 介绍2. 问题描述3. 示例4. 解题思路方法一&#xff1a;滑动窗口 5. 算法实现6. 复杂度分析7. 测试与验证测试用例设计测试结果分析 8. 进阶9. 总结10. 参考文献感谢阅读 力扣经典150题解析之三十&#xff1a;长度最…

探索异常传播:深入剖析Python中的错误处理机制

文章目录 1. 异常传播的基本原理2. 复杂的异常传播场景3. 再次抛出异常的意义是什么&#xff1f;4. 最佳实践与异常处理策略 理解异常传播&#xff08;也称为异常冒泡&#xff09;的过程是至关重要的。这一机制确保当在程序执行中发生错误时&#xff0c;错误能被有效地捕获和处…

【蓝桥杯2025备赛】素数判断:从O(n^2)到O(n)学习之路

素数判断:从O( n 2 n^2 n2)到O(n)学习之路 背景:每一个初学计算机的人肯定避免不了碰到素数&#xff0c;素数是什么&#xff0c;怎么判断&#xff1f; 素数的概念不难理解:素数即质数&#xff0c;指的是在大于1的自然数中&#xff0c;除了1和它本身不再有其他因数的自然数。 …

Ubuntu Server 20.04 LTS 64bit安装ftp服务

1.安装vsftpd sudo apt install vsftpd2.配置vsftpd sudo vim /etc/vsftpd.conf write_enableYES # 启用任何形式的FTP写入命令&#xff0c;即可以修改文件local_umask022 # 本地用户创建文件的 umask 值&#xff0c;默认是被注释的connect_from_port_20YES # 针对 PORT 类型…

排序算法之选择排序

目录 一、简介二、代码实现三、应用场景 一、简介 算法平均时间复杂度最好时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度排序方式稳定性选择排序O(n^2 )O(n^2)O(n^2)O(1)In-place不稳定 稳定&#xff1a;如果A原本在B前面&#xff0c;而AB&#xff0c;排序之后A仍然在B的前面&#xff1…

MySQL表结构的操作

文章目录 1. 创建表2. 查看表3. 修改表4. 删除表 1. 创建表 create table table_name (field1 datatype,field2 datatype,field3 datatype )character set 字符集 collate 校验集 engine 存储引擎;field&#xff1a;列名datatype&#xff1a;列的类型character set&#xff1a…