调用百度API实现菜品识别

1、作者介绍

李延，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生
研究方向：扬声器异常声
电子邮件：[email protected]

张思怡，女，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生，张宏伟人工智能课题组
研究方向：机器视觉与人工智能
电子邮件：[email protected]

2、百度API菜品识别接口介绍

2.1 图像识别接口介绍

智能百度云提供一个API接口，同时调用多个模型服务。支持图像识别的多个接口：通用物体和场景识别、图像单主体检测、动物识别、植物识别、果蔬识别、自定义菜品识别-检索、菜品识别、红酒识别、货币识别、地标识别、图像多主体检测等12个模型服务的调用。可通过入参灵活指定需要调用的模型服务，传入图像，返回指定模型的识别结果。
该请求用于菜品识别。即对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），输出图片的菜品名称、卡路里信息、置信度。

2.2 接口使用说明

图像识别相关接口同时提供独立的服务接口，针对每个模型的出入参，可参考百度AI开放平台官网每个独立服务接口的文档。
组合服务接口根据请求参数确定要使用的模型服务类型，具体的请求参数见下方描述。

2.2.1 请求示例

HTTP 方法：POST

请求URL： https://aip.baidubce.com/api/v1/solution/direct/imagerecognition/combination

URL参数：

参数	值
access_token	通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取”

Header如下：

参数	值
Content-Type	application/json;charset=utf-8

2.2.2 请求参数

参数	类型	是否必须	说明
image	string	是	图像数据，base64编码，示例如：/9j/4AAQSkZJRgABAQEPMpJkR0FdXVridlPy/9k=
imgUrl	string	否	图像Url，不能与image并存，不需要urlEncode，示例如：https://aip.bdstatic.com/portal-pc-node/dist/1591263471100/images/technology/imagerecognition/general/1.jpg
scenes	array	是	指定本次调用的模型服务，以字符串数组表示。元素含义如下：advanced_general：通用物体和场景识别；object_detect：图像单主体检测；multi_object_detect：图像多主体检测；animal：动物识别；plant：植物识别；ingredient：果蔬识别；dish_search：自定义菜品识别-检索；dishs：菜品识别；red_wine：红酒识别；currency：货币识别；landmark：地标识别示例如：“scenes”:[“currency”,”animal”,”plant”]
sceneConf	jsonObject	否	对特定服务，支持的个性化参数，若不填则使用默认设置。jsonObject说明：key为要设置入参的服务类型，可取值同scenes字段，例如advanced_general：通用物体和场景识别；object_detect：图像单主体检测

3、调用百度API流程

搜索百度智能云，注册并登录百度智能云。

在这里插入图片描述

进入产品服务，选中图像识别。

在这里插入图片描述

领取免费测试次数之后，选择创建应用。

在这里插入图片描述

创建菜品识别应用完成之后，点击应用列表，获取Apple ID、API ID和Secret Key。

在这里插入图片描述

4、代码实现

4.1 完整代码

from aip import AipImageClassify

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '你的ID'
API_KEY = '你的Key'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'

AipImageClassify = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

""" 读取图片 """
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()
image = get_file_content('path')    # path为测试菜品路径

""" 如果有可选参数 """
options = {
    
    }
options["top_num"] = 3
options["filter_threshold"] = "0.7"
options["baike_num"] = 5

""" 调用菜品识别 """
AipImageClassify.dishDetect(image,options)

""" 带参数调用菜品识别 """
result = AipImageClassify.dishDetect(image,options)
print(result)
print(result["result"][0]["name"])

4.2 测试菜品

在这里插入图片描述

4.3 实验结果

在这里插入图片描述