Deutsch
Deutsch
Deep Learning ist in den letzten Jahren ein beliebtes Forschungsfeld, unter dem die Bildsegmentierung als eine der wichtigsten Anwendungen weit verbreitete Aufmerksamkeit erregt hat. Mit der von Baidu bereitgestellten Bildsegmentierungs -API können Entwickler den Algorithmus -Implementierungsprozess vereinfachen und die Technologie zur Bildsegmentierung schnell erleben und lernen.
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie PHP verwendet wird, um die Baidu -Bildsegmentierungsschnittstelle aufzurufen, um eine automatische Segmentierung von Bildzielen zu erreichen. Angenommen, der Leser verfügt bereits über das grundlegende Kenntnis von PHP- und HTTP -Anforderungen.
Die Baidu -Bildsegmentierungsschnittstelle ist eine API, die intelligente Bildsegmentierungsdienste bereitstellt. Nachdem der Benutzer das Bild eingereicht hat, trennt die Schnittstelle unterschiedliche Ziele im Bild automatisch und gibt die entsprechenden Maskendaten zurück. Es unterstützt PNG-, JSON- und andere Ausgangsformate.
Die Anforderungsadresse der Baidu -Bildsegmentierungsschnittstelle lautet wie folgt:
https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg
| Parameter | Typ | Ist es erforderlich | veranschaulichen |
|---|---|---|---|
| access_token | Saite | Ja | Zugangsantrieb erhalten über OAuth2.0 -Autorisierung. |
| Bild | Saite | Ja | Die base64 codierte Zeichenfolge des Bildes unterstützt PNG-, JPEG- und BMP -Formate, und die Größe überschreitet 4 MB nicht. |
| Typ | Saite | NEIN | Gibt das Ergebnisformat zurück, unterstützte Werte: Vordergrund (Standard), Hintergrund, Punktzahl. |
| Schwelle | schweben | NEIN | Die Segmentierungsschwelle mit einem Bereich von 0-1 zeigt den Anteil der Ausschnittfläche an, und der Standardwert beträgt 0,5. |
| Felder | Typ | veranschaulichen |
|---|---|---|
| Vordergrund | Saite | Das base64 codierte Bild des segmentierten Aussichtsziels. |
| Hintergrund | Saite | Base64 codiertes Bild für Hintergrundteil. |
| Punktzahl | schweben | Vertrauensbewertung für Segmentierungsergebnisse. |
Bevor Sie die Schnittstelle aufrufen, müssen Sie das von der Baidu Developer -Plattform bereitgestellte Zugriffstoken erhalten. Für bestimmte Schritte finden Sie in den offiziellen Dokumenten von Baidu.
$ access_token = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx';
Verwenden Sie die integrierte Curl-Erweiterung von PHP, um eine Postanforderung an die Baidu-Bildsegmentierungsschnittstelle zu senden und die Antwortdaten im JSON-Format zu erhalten.
$ url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg'; $ image = '/path/to/image.jpg'; $ type = 'Vordergrund'; $ threshold = 0,5; <p>$ Data = Array (Array (<br> 'Access_token' => $ access_token,<br> 'Image' => Base64_CODE (file_get_contents ($ image)),<br> 'type' => $ type,<br> 'Schwelle' => $ Threshold,<br> );</p> <p>$ options = array (<br> Curlopt_returntransfer => true,<br> Curlopt_post => true,<br> Curlopt_postfields => $ Daten,<br> );</p> <p>$ ch = curl_init ($ url);<br> curl_setopt_array ($ ch, $ option);<br> $ result = curl_exec ($ ch);<br> curl_close ($ ch);<br>
Code Beschreibung:
In den zurückgegebenen JSON -Daten ist der Feldvordergrund das segmentierte Zielbild und wird in Base64 codiert. Es kann dekodiert und als lokale Datei gespeichert werden.
$ result_arr = json_decode ($ result, true);
if (isset ($ result_arr ['vorergrund'])) {
$ base64_image = $ result_arr ['vorergrund'];
$ image_data = base64_decode ($ base64_image);
Datei_put_Contents ('/path/to/vorgrocken.png', $ image_data);
}
Wenn Sie das Hintergrund- oder Konfidenzniveau erhalten müssen, können Sie den Typ -Parameter an Hintergrund oder Bewertung anpassen und die entsprechenden Felder separat verarbeiten.
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie PHP schnell eine Verbindung zur Bildsegmentierungsschnittstelle von Baidu herstellen kann, und erläutert die Schnittstellenparameter, die Anforderungsprozess und die Ergebnisanalyse im Detail und hilft Entwicklern dabei, die Funktion zur Bildsegmentierung leicht zu realisieren. Der Code kann entsprechend den tatsächlichen Bedürfnissen erweitert und auf mehr Bildverarbeitungsszenarien angewendet werden.
