果蔬识别轻松帮你区分车厘子与大樱桃

曾经一张车厘子的照片刷爆朋友圈，有一种财务自由叫车厘子自由！

网友哭了：我只能买一颗回去尝尝……
又快到了车厘子和樱桃的季节，很多人面对车厘子和大樱桃傻傻分不清楚，这两种水果看起来十分相近，但价格差别巨大，60元/斤的进口“车厘子”和15元/斤的中国“大樱桃”，有啥区别？肉眼分不清楚，交给百度Ai吧。

一．平台接入

此步骤比较简单，不多阐述。可参照之前文档：

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/943028

二.分析接口文档

1. https://ai.baidu.com/docs#/ImageClassify-API/f0fe4219

(1)接口描述

该请求用于识别果蔬类食材，即对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），输出图片中的果蔬食材结果。

(2)请求说明

需要用到的信息有：

请求URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/classify/ingredient

Header格式：Content-Type：application/x-www-form-urlencoded

请求参数：image, 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式。注意：图片需要base64编码、去掉编码头后再进行urlencode。

（3）返回示例

{\'log_id\': 7884358602702161307,

\'result\': [{\'name\': \'车厘子\', \'score\': 0.60600465536118},

{\'name\': \'大樱桃\', \'score\': 0.35849434137344},

{\'name\': \'樱桃\', \'score\': 0.022074541077018},

{\'name\': \'黑珍珠樱桃\', \'score\': 0.0061983447521925},

{\'name\': \'黑樱桃\', \'score\': 0.0045025632716715}],

\'result_num\': 5}

2.获取accesstoken

#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
client_id =【百度云应用的AK】
client_secret =【百度云应用的SK】

#获取token
def get_token():
host = \'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=\' + client_id + \'&client_secret=\' + client_secret
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 = json.loads(token_content.decode("utf-8"))
token_key = token_info[\'access_token\']
return token_key
三.识别结果

1.车厘子

识别结果： {\'score\': 0.60600465536118, \'name\': \'车厘子\'}

2.大樱桃

识别结果： {\'score\': 0.66473871469498, \'name\': \'大樱桃\'}

四.源码共享

# -*- coding: utf-8 -*-

#!/usr/bin/env python



import os

import requests

import base64

import json

from pprint import pprint

import time

#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK

api_key = \'**************\'

secret_key = \'********************\'



class LandmarkRecognizer(object):

    def __init__(self, api_key, secret_key):

        self.access_token = self._get_access_token(api_key=api_key, secret_key=secret_key)

        self.API_URL = \'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/classify/ingredient\' + \'?access_token=\' \

                      + self.access_token

    #获取token

    @staticmethod

    def _get_access_token(api_key, secret_key):

        api = \'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials\' \

            \'&client_id={}&client_secret={}\'.format(api_key, secret_key)

        rp = requests.post(api)

        if rp.ok:

            rp_json = rp.json()

#            print(rp_json[\'access_token\'])

            return rp_json[\'access_token\']

        else:

            print(\'=> Error in get access token!\')

    def get_result(self, params):

        rp = requests.post(self.API_URL, data=params)

        if rp.ok:

#            print(\'=> Success! got result: \')

            rp_json = rp.json()

            pprint(rp_json)

            return rp_json

        else:

            print(\'=> Error! token invalid or network error!\')

            print(rp.content)

            return None

    #果蔬识别

    def detect(self, img_path):

        f = open(img_path, \'rb\')

        strover = \'识别结果：\'

        img_str = base64.b64encode(f.read())

        params = {\'image\': img_str}

        tic = time.clock()

        rp_json = self.get_result(params)

        toc = time.clock()

      

        result = rp_json[\'result\']

        strover += \'  {} \n \'.format(result[0])

        print(strover)

        print(\'花费时长: \'+\'%.2f\'  %(toc - tic) +\' s\')



if __name__ == \'__main__\':

    recognizer = LandmarkRecognizer(api_key, secret_key)

    img = \'F:\paddle\yt2.jpg\'

    recognizer.detect(img)

作者：wangwei8638