PHP Image Clarity Erkennungsschnittstelle Docking Tutorial: Implementieren Sie die Baidu AI -Schnittstelle einfach implementieren

PHP Image Clarity Erkennungsschnittstelle Docking Tutorial: Implementieren Sie die Baidu AI -Schnittstelle einfach implementieren

Einführung:
Baidus Image Clarityerkennungsschnittstelle ist eine leistungsstarke Bildverarbeitungsfunktion, die von der AI Open Platform von Baidu bereitgestellt wird. Über diese Schnittstelle können wir den leistungsstarken Algorithmus von Baidu Ai verwenden, um die Klarheit eines Bildes zu beurteilen und die entsprechende Punktzahl zu erhalten. In diesem Tutorial wird angezeigt, wie der PHP -Code verwendet wird, um eine Verbindung zur Baidus Image Clarityerkennungsschnittstelle herzustellen.

Umweltvorbereitung

1. PHP -Entwicklungsumgebung (Versionsanforderungen: PHP 5.6+)
2. Baidu AI Open Platform -Konto und Zugriffsstoken (siehe das offizielle Dokument, um es zu erhalten.)
3. Bilddatei (in diesem Tutorial wird eine Bilddatei mit dem Namen "test.jpg" als Beispiel verwendet)

Schritt 1: Ermitteln Sie die Basis64 -Codierung des Bildes über Postanforderung

  <?php
    function imgToBase64($imgPath) {
        $imgInfo = getimagesize($imgPath);
        $fp = fopen($imgPath, 'rb');
        if ($fp) {
            $imgData = fread($fp, filesize($imgPath));
            $base64Data = base64_encode($imgData);
            return 'data:' . $imgInfo['mime'] . ';base64,' . $base64Data;
        } else {
            return false;
        }
    }

    $imgPath = 'test.jpg';
    $base64Data = imgToBase64($imgPath);
    if (!$base64Data) {
        echo 'Lesung der Bilddatei fehlgeschlagen';
        exit;
    }
  ?>
  

Schritt 2: Konstruieren Sie HTTP -Anforderungsdaten und senden Sie die Anfrage

  <?php
    $url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/clearness';
    $access_token = 'your_access_token'; // Füllen Sie Ihre ausAccess Token

    // Anforderungsdaten konstruieren
    $requestData = array(
        'image' => $ Base64Data,
    );
    $ requestBody = http_build_query ($ requestData);

    // Post -Anforderung $ curl = curl_init () senden;
    curl_setopt ($ curl, curlopt_url, $ url);
    curl_setopt ($ curl, curlopt_post, 1);
    curl_setopt ($ curl, curlopt_postfields, $ requestBody);
    curl_setopt ($ curl, curlopt_returntransfer, 1);
    curl_setopt ($ curl, curlopt_httpHeader, Array (Array (
        &#39;Inhaltstyp: Anwendung/x-www-form-urlencoded&#39;,
        &#39;Inhaltslänge:&#39;. Strlen ($ RequestBody),
        &#39;Access-token:&#39;. $ access_token,
    ));
    $ response = curl_exec ($ curl);
    curl_close ($ curl);

    // das Antwortergebnis analysieren $ result = json_decode ($ response, true);
    if (isset ($ result [&#39;error_code&#39;])) {
        Echo &#39;Anforderungsfehler:&#39;. $ result [&#39;error_msg&#39;];
        Ausfahrt;
    }

    // Ausgabedefinitionsbewertung Echo &#39;Definitionsbewertung:&#39;. $ result [&#39;result&#39;] [0] [&#39;Score&#39;];
  ?>
  

Schritt 3: Führen Sie den Code aus und sehen Sie sich die Ergebnisse an

Speichern Sie den obigen Code als PHP -Datei und stellen Sie sicher, dass das richtige Zugriffs -Token ausgefüllt wurde. Führen Sie die PHP -Datei in der Befehlszeile oder im Browser aus, um die Klarheit des Bildes zu erhalten.

Zusammenfassen

In diesem Tutorial wird angezeigt, wie PHP mithilfe von PHP eine Verbindung zur Baidus Image Clarityerkennungsschnittstelle hergestellt wird. Durch die Verwendung dieser Schnittstelle können wir die Schärfe eines Bildes leicht beurteilen und so die Bildqualität weiter analysieren und verarbeiten. Ich hoffe, dass dieses Tutorial für die Entwicklungsarbeit aller in der Bildverarbeitung Hilfe leisten kann.