华为云AI：轻松实现图像识别调用

浩泽学编程2024-01-11 4:04

文章目录

前言

基于华为云AI服务和java使用SDK实现图像识别，主要以媒资图像标签和名人识别为例。

一、环境配置

  • Maven（没有直接下载华为的SDK包，而是使用Maven安装依赖）
  • JDK19（官方的SDK包要求JDK版本必须高于JDK8版本，大家根据自己只要满足版本要求即可）
  • 开发工具：IDEA 2023.3（其他版本也可）
    • 能创建Maven项目即可
  • 开通图像识别服务（目前是免费体验）：这里我开通的是图像标签/媒资图像标签和名人识别服务。
  • 设置访问密钥
  • 服务区域：我开通的服务区域是华北-北京四

关键步骤

Maven项目的创建和Java环境变量的配置我就不再赘诉，这是大家学习java早已熟练掌握的，这里只讲诉易错的。

开通图像识别服务

华为云首页就有云产品体验区（找不到就在搜索栏检索），勾选AI：

点击"立即体验"后，找到服务列表，开通你想要的服务（点击开通）：

设置访问密钥

在控制台找到"我的凭证"：

找到"访问密钥"，如果没有就新增，新增后一定要下载密钥的CSV文件，他会有提示让你下载，防止你忘记：

下载完csv文件后用记事本打开即可看到AK和SK：

Maven引入依赖配置

版本可以自己切换

xml 复制代码 
		<dependency>
			<groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId>
			<artifactId>huaweicloud-sdk-image</artifactId>
			<version>3.1.8</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>fastjson</artifactId>
			<version>1.2.70</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
			<artifactId>httpcore</artifactId>
			<version>4.4.16</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>commons-codec</groupId>
			<artifactId>commons-codec</artifactId>
			<version>1.16.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>commons-io</groupId>
			<artifactId>commons-io</artifactId>
			<version>2.13.0</version>
		</dependency>

二、图像识别实例

媒资图像标签

功能介绍：对用户传入的图像可以返回图像中的物体名称、所属类别及置信度信息。

使用图片是网上的，仅作学习使用：

代码如下：

java 复制代码 
/**
 * @Version: 1.0.0
 * @Author: Dragon_王
 * @ClassName: RunImageMediaTaggingSolution
 * @Description: 媒资图像标签
 * @Date: 2024/1/8 11:51
 */

/**
 * 此demo仅供测试使用，强烈建议使用SDK
 * 使用前需配置依赖jar包。jar包可通过下载SDK获取
 */

import com.huaweicloud.sdk.core.auth.ICredential;
import com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.ConnectionException;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.RequestTimeoutException;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.ServiceResponseException;
import com.huaweicloud.sdk.image.v2.region.ImageRegion;
import com.huaweicloud.sdk.image.v2.*;
import com.huaweicloud.sdk.image.v2.model.*;

public class RunImageMediaTaggingSolution {

    public static void main(String[] args) {
        //此处需要输入您的AK/SK信息
        String ak = "你的AK";
        String sk = "你的SK";

        ICredential auth = new BasicCredentials()
                .withAk(ak)
                .withSk(sk);

        ImageClient client = ImageClient.newBuilder()
                .withCredential(auth)
                .withRegion(ImageRegion.valueOf("cn-north-4"))  //此处替换为您开通服务的区域
                .build();
        RunImageMediaTaggingRequest request = new RunImageMediaTaggingRequest();
        ImageMediaTaggingReq body = new ImageMediaTaggingReq();
        body.withThreshold(10f);
        body.withLanguage("zh");
        body.withUrl("https://tse2-mm.cn.bing.net/th/id/OIP-C.SIuEnb1-arhtDNqfdICVqAHaE7?rs=1&pid=ImgDetMain");  //此处替换为公网可以访问的图片地址
        request.withBody(body);
        try {
            RunImageMediaTaggingResponse response = client.runImageMediaTagging(request);
            System.out.println(response.toString());
        } catch (ConnectionException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (RequestTimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ServiceResponseException e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println(e.getHttpStatusCode());
            System.out.println(e.getErrorCode());
            System.out.println(e.getErrorMsg());
        }
    }
}

运行结果：

java 复制代码 
class RunImageMediaTaggingResponse {
    result: class ImageMediaTaggingResponseResult {
        tags: [class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 83.63
            type: 动物
            tag: 金毛犬
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 金毛犬
                en: Golden retriever
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 81.78
            type: 动物
            tag: 金毛
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 金毛
                en: Golden hair
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 77.00
            type: 动物
            tag: 金毛寻猎犬
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 金毛寻猎犬
                en: Golden Retriever
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 62.60
            type: 动物
            tag: 贵妇犬
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 贵妇犬
                en: Poodle
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 59.02
            type: 生活
            tag: 狗链
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 狗链
                en: Dog chain
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 生活
                en: Life
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 53.84
            type: 动物
            tag: 宠物狗
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 宠物狗
                en: Pet dog
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 48.01
            type: 动物
            tag: 狗狗
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 狗狗
                en: Dog
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 44.02
            type: 动物
            tag: 犬
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 犬
                en: Dog
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 42.11
            type: 动物
            tag: 纯种犬
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 纯种犬
                en: Purebred dog
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }, class ImageMediaTaggingItemBody {
            confidence: 38.65
            type: 动物
            tag: 中华田园犬
            i18nTag: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nTag {
                zh: 中华田园犬
                en: Chinese pastoral dog
            }
            i18nType: class ImageMediaTaggingItemBodyI18nType {
                zh: 动物
                en: Animal
            }
            instances: []
        }]
    }
}

Process finished with exit code 0

名人识别

功能介绍：分析并识别图片中包含的敏感人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。

使用照片是网上的照片，仅作学习使用：

代码如下：

java 复制代码 
/**
 * @Version: 1.0.0
 * @Author: Dragon_王
 * @ClassName: RunCelebrityRecognitionSolution
 * @Description: 媒资标签
 * @Date: 2024/1/9 16:23
 */

import com.alibaba.fastjson.JSON;

import com.huaweicloud.sdk.core.auth.ICredential;
import com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.ConnectionException;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.RequestTimeoutException;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.ServiceResponseException;
import com.huaweicloud.sdk.image.v2.ImageClient;
import com.huaweicloud.sdk.image.v2.model.RunCelebrityRecognitionRequest;
import com.huaweicloud.sdk.image.v2.region.ImageRegion;
import com.huaweicloud.sdk.image.v2.model.CelebrityRecognitionReq;
import com.huaweicloud.sdk.image.v2.model.RunCelebrityRecognitionResponse;


public class RunCelebrityRecognitionSolution {

    public static void main(String[] args) {
        // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全
        // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK
        String ak = "你的AK";
        String sk = "你的SK";

        ICredential auth = new BasicCredentials()
                .withAk(ak)
                .withSk(sk);

        ImageClient client = ImageClient.newBuilder()
                .withCredential(auth)
                .withRegion(ImageRegion.valueOf("cn-north-4"))  //此处替换为您开通服务的区域
                .build();
        RunCelebrityRecognitionRequest request = new RunCelebrityRecognitionRequest();
        CelebrityRecognitionReq body = new CelebrityRecognitionReq();
        body.withThreshold(0f);
        body.withUrl("https://tse1-mm.cn.bing.net/th/id/OIP-C.tM6jifW1xaCDP7Kia9QiYwHaKD?rs=1&pid=ImgDetMain");   //此处替换为公网可以访问的图片地址
        request.withBody(body);
        try {
            RunCelebrityRecognitionResponse response = client.runCelebrityRecognition(request);
            System.out.println(response.getHttpStatusCode());
            System.out.println(JSON.toJSONString(response));
        } catch (ConnectionException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (RequestTimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ServiceResponseException e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println(e.getHttpStatusCode());
            System.out.println(e.getErrorCode());
            System.out.println(e.getErrorMsg());
        }
    }
}

运行结果：

java 复制代码 
200
{"httpStatusCode":200,"result":[{"confidence":0.9985551,"faceDetail":{"w":132,"h":186,"x":197,"y":79},"label":"成龙"}]}

Process finished with exit code 0

总结

以上就是华为云的AI图像识别服务调用，这里提供官方文档

相关推荐
吃海鲜的骆驼2 分钟前
服务异步通讯与RabbitMQ
java·分布式·后端·rabbitmq
羱滒6 分钟前
sql调优之数据库开发规范
java·数据库·数据库开发
魔乐社区6 分钟前
DeepSeek在昇腾上的模型部署 - 常见问题及解决方案
人工智能·深度学习·deepseek
passxgx15 分钟前
7.1 线性代数进行图像处理
图像处理·线性代数
夜幕龙18 分钟前
深度生成模型（二）——基本概念与数学建模
人工智能·深度学习·transformer
游王子23 分钟前
OpenCV（11）：人脸检测、物体识别
人工智能·opencv·计算机视觉
山海青风25 分钟前
从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3
人工智能·机器学习·tensorflow
@心都26 分钟前
机器学习数学基础：35.效度
人工智能·机器学习
幻想趾于现实28 分钟前
傅里叶分析
人工智能
Forget the Dream34 分钟前
设计模式之责任链模式
java·c++·设计模式·责任链模式
热门推荐
01DeepSeek各版本说明与优缺点分析02本地部署DeepSeek教程（Mac版本）03如何在WPS和Word/Excel中直接使用DeepSeek功能04DeepSeek R1本地化部署 Ollama + Chatbox 打造最强 AI 工具05太炸裂了！清华大学deepseek从入门到精通使用手册又出第三版了，《普通人如何抓住DeepSeek红利》（无套路，直接下载）06DeepSeek本地部署详细指南07从零安装 LLaMA-Factory 微调 Qwen 大模型成功及所有的坑08本地化部署AI知识库：基于Ollama+DeepSeek+AnythingLLM保姆级教程09DeepSeek r1本地安装全指南10保姆级教程：利用Ollama与Open-WebUI本地部署 DeedSeek-R1大模型