使用百度AI进行通用物体与场景识别

一、需求描述

大家在出去旅游的时候,往往会对景点里的特色事物感兴趣,而一般情况下,如果没有导游的介绍,我们不太清楚这个景区里的特色景点是什么,有时候即使看到了一个事物,都不认识它,只能等着导游来介绍,这样的话,旅游的可玩性、自由度都大大降低了。

而如果能够使用百度的【通用物体与场景识别】技术,只需要简单的拍照上传,就能知道这个物品是什么,这个景点叫什么名字,它的由来它的故事等等,那么基本上可以脱离导游,自己一行人按照自己的喜好去游玩,不仅自由,还能增长见识,这样的旅游才有意思,否则的话,只能跟着导游走。

二、应用价值

利用百度【通用物体与场景识别】技术,识别自己旅游/生活中遇到的不认识的物体、场景,了解其背景,增长见识。

三、使用攻略

说明:本文采用C# 语言,开发环境为.Net Core 2.1,采用在线API接口方式实现。

(1)、登陆百度智能云-管理中心创建 “图像识别”应用,获取 “API Key ”和 “Secret Key”:https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1561555561720&fromai=1#/ai/imagerecognition/overview/index

(2)、根据 API Key 和 Secret Key 获取 AccessToken。


///

/// 获取百度access_token

///

/// API Key

/// Secret Key

///

public static string GetAccessToken(string clientId, string clientSecret)

{

string authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";

HttpClient client = new HttpClient();

List> paraList = new List>();

paraList.Add(new KeyValuePair("grant_type", "client_credentials"));

paraList.Add(new KeyValuePair("client_id", clientId));

paraList.Add(new KeyValuePair("client_secret", clientSecret));

HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result;

string result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;

JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);

string token = jo["access_token"].ToString();

return token;

}

(3)、调用API接口获取识别结果


    1、Startup.cs文件 的Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env) 方法中开启虚拟目录映射功能:


string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录

app.UseStaticFiles(new StaticFileOptions

{

FileProvider = new PhysicalFileProvider(

Path.Combine(webRootPath, "Uploads", "BaiduAIs")),

RequestPath = "/BaiduAIs"

});


    2、建立Index.cshtml文件


2.1 前台代码:

    由于html代码无法原生显示,只能简单说明一下:

    主要是一个form表单,需要设置属性enctype="multipart/form-data",否则无法上传图片;

    form表单里面有两个控件:

    一个Input:type="file",asp-for="FileUpload" ,上传图片用;

    一个Input:type="submit",asp-page-handler="Advanced" ,提交并返回识别结果。

    一个img:src="@Model.curPath",显示识别的图片。

    最后显示后台 msg 字符串列表信息,如果需要输出原始Html代码,则需要使用@Html.Raw()函数。

2.2 后台代码:

        [BindProperty]

public IFormFile FileUpload { get; set; }

private readonly IHostingEnvironment HostingEnvironment;

public List msg = new List();

public string curPath { get; set; }

public BodySearchModel(IHostingEnvironment hostingEnvironment)

{

HostingEnvironment = hostingEnvironment;

}

public async Task OnPostAdvancedAsync()

{

if (FileUpload is null)

{

ModelState.AddModelError(string.Empty, "本地图片!");

}

if (!ModelState.IsValid)

{

return Page();

}

msg = new List();

string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录

string fileDir = Path.Combine(webRootPath,

"Uploads//BaiduAIs//");

string imgName =

await UploadFile(FileUpload, fileDir);

string fileName = Path.Combine(fileDir, imgName);

string imgBase64 = GetFileBase64(fileName);

curPath =

Path.Combine("/BaiduAIs/", imgName);//需在Startup.cs 文件 的 Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)方法中开启虚拟目录映射功能

string result = GetImageJson(imgBase64,

“你的API KEY”, “你的SECRET KEY”);

JObject jo =

(JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);

try

{

List msgList = jo["result"].ToList();

int number = int.Parse(jo["result_num"].ToString());

                int curNumber = 1;

msg.Add("返回结果:" + number + "");

foreach (JToken ms in msgList)

{

if (number > 1)

{

msg.Add("第 " + (curNumber++).ToString() + " 条:");

}

msg.Add("置信度:" + ms["score"].ToString());

msg.Add("标签:" + ms["root"].ToString());

msg.Add("名称:" + ms["keyword"].ToString());

if (ms["baike_info"] != null)

{

msg.Add("百科词条:");

if (ms["baike_info"]["baike_url"] != null)

{

msg.Add("页面链接");

}

if (ms["baike_info"]["description"] != null)

{

msg.Add("内容描述:" + ms["baike_info"]["description"].ToString());

}

if (ms["baike_info"]["image_url"] != null)

{

msg.Add("

");

}

}

}

}

catch(Exception e1)

{

msg.Add(result);

}

return Page();

}

///

/// 上传文件,返回文件名

///

/// 文件上传控件

/// 文件绝对路径

///

public static async Task UploadFile(IFormFile formFile, string fileDir)

{

if (!Directory.Exists(fileDir))

{

Directory.CreateDirectory(fileDir);

}

string extension = Path.GetExtension(formFile.FileName);

string imgName = Guid.NewGuid().ToString("N") + extension;

var filePath = Path.Combine(fileDir, imgName);

using (var fileStream = new FileStream(filePath, FileMode.Create, FileAccess.Write))

{

await formFile.CopyToAsync(fileStream);

}

return imgName;

}


///

/// 返回图片的base64编码

///

/// 文件绝对路径名称

///

public static String GetFileBase64(string fileName)

{

FileStream filestream = new FileStream(fileName, FileMode.Open);

byte[] arr = new byte[filestream.Length];

filestream.Read(arr, 0, (int)filestream.Length);

string baser64 =  Convert.ToBase64String(arr);

filestream.Close();

return baser64;

}

///

/// 图像识别Json字符串

///

/// 图片base64编码

/// API Key

/// Secret Key

///

public static string GetImageJson(string strbaser64, string clientId, string clientSecret)

{

string token = GetAccessToken(clientId, clientSecret);

string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general?access_token=" + token;

Encoding encoding = Encoding.Default;

HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);

request.Method = "post";

request.KeepAlive = true;

string str = "image=" + HttpUtility.UrlEncode(strbaser64)+”&baike_num=5“;

byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);

request.ContentLength = buffer.Length;

request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);

HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();

StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);

string result = reader.ReadToEnd();

return result;

}

四、效果测试


1、页面:

2、识别结果:


2.1



2.2

根据识别结果可以看出,通用物体的识别结果还是比较准确的,再加上可以显示百度百科信息,这样的话,就能够得到更多更详细的知识了。

当然,对于动物、植物、花卉、地标等百度有专门的识别接口,可以得到更加准确的信息,不过一般情况下,可以调用【通用物体与场景识别】接口来识别,如果识别结果不太满意的话,再调用专门接口进行详细的识别。

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