植物识别支持识别超过 2 万种通用植物和近 8 千种花卉,接口返回植物的名称,并获取百科信息,适用于拍照识图类 APP 中。
应用场景
拍照识图:根据拍摄照片,识别图片中植物的名称,可配合其它识图能力对识别的结果进一步细化,提高用户体验,广泛应用于拍照识图类 APP 中
接口描述 用于识别一张图片,即对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比较合适),输出植物识别结果。
请求说明
HTTP 方法: POST
请求 URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/plant
URL参数: access_token
Header 参数: Content-Type
= application/x-www-form-urlencoded
Body 参数:见下表
参数
是否必选
类型
默认值
说明
image
是
string
-
图像数据,base64
编码,要求 base64
编码后大小不超过 4M,最短边至少 15px
,最长边最大 4096px
, 支持 jpg/png/bmp
格式 。注意:图片需要 base64
编码、去掉编码头后再进行 urlencode
baike_num
否
integer
0
返回百科信息的结果数,默认不返回
返回说明 返回参数如下表:
字段
类型
是否必选
说明
log_id
uint64
是
唯一的 log id,用于问题定位
result
arrry(object)
是
植物识别结果数组
+name
string
是
植物名称,示例:吉娃莲
+score
string
是
置信度,示例:0.5321
+baike_info
object
否
对应识别结果的百科词条名称
++baike_url
string
否
对应识别结果百度百科页面链接
++image_url
string
否
对应识别结果百科图片链接
++description
string
否
对应识别结果百科内容描述
返回示例如下:
{ "log_id" : 1705495792822072357 , "result" : [ { "score" : 0.99979120492935 , "name" : "莲" , "baike_info" : { "baike_url" : "http://baike.baidu.com/item/%E8%8E%B2/2717141" , "description" : "莲(Nelumbo nucifera),又称荷、荷花、莲花、芙蕖、鞭蓉、水芙蓉、水芝、水芸、水旦、水华等,溪客、玉环是其雅称,未开的花蕾称菡萏,已开的花朵称鞭蕖,莲科,属多年生水生宿根草本植物,其地下茎称藕,能食用,叶入药,莲子为上乘补品,花可供观赏。是我国十大名花之一。是印度的国花。莲,双子叶植物,睡莲科。多年生挺水草本植物。根状茎横走,粗而肥厚,节间膨大,内有纵横通气孔道,节部缢缩。叶基生,挺出水面,盾形,直径30-90cm,波状边缘,上面深绿色,下面浅绿色。叶柄有小刺,长1-2m,挺出水面。花单生,直径10-25cm,椭圆花瓣多数,白色或粉红色;花柄长1-2m。花托在果期膨大,直径5-10cm,海绵质。坚果椭圆形和卵圆形,长1.5-2.0cm,灰褐色。种子卵圆形,长1.2-1.7cm,种皮红棕色。生于池塘、浅湖泊及稻田中。中国南北各省有自生或栽培,经济价值高。人们习惯上称种子为“莲子”、地下茎为“藕”、花托为“莲蓬”、叶为“荷叶”。" } } , { "score" : 0.00015144718054216 , "name" : "红睡莲" } , { "score" : 1.2172759852547e-05 , "name" : "白睡莲" } , { "score" : 6.305016540864e-06 , "name" : "延药睡莲" } , { "score" : 3.6133328649157e-06 , "name" : "华夏慈姑" } ] }
C++ 代码实现调用 这里假设已经将环境配置好了,环境配置的文章可以参考 Windows 下使用 Vcpkg 配置百度 AI 图像识别 C++开发环境(VS2017) 。
为了方便,首先根据返回参数定义了一个结构体,该结构体包括了返回参数中的参数,如下:
struct PlantInfo { std::string name; float score; std::string baikeurl; std::string imageurl; std::string baikedesc; void print () { std::cout << std::setw (30 ) << std::setfill ('-' ) << '\n' ; std::cout << "name: " << name << "\n" ; std::cout << "score: " << std::fixed << std::setprecision (6 ) << score << "\n" ; if (baikeurl != "null" ) std::cout << "baikeurl: " << baikeurl << "\n" ; if (imageurl != "null" ) std::cout << "imageurl: " << imageurl << "\n" ; if (baikedesc != "null" ) std::cout << "baikedesc: " << baikedesc << "\n" ; } };
在 PlantInfo
结构体中,定义了一个 print
方法以打印获取的结果。
然后定义了一个类来调用接口并获取结果
class Plant { public : Plant (); ~Plant (); Json::Value request (std::string imgBase64, std::map<std::string, std::string>& options) ; void getAllResult (std::vector<PlantInfo>& results) ; void getResult (PlantInfo& result) ; private : Json::Value obj_; std::string url_; std::string filename_; };
类中的私有成员 obj_
表示返回结果对应的 json 对象。url_
表示请求的 url,filename_
表示用于存储 access token
的文件的文件名。
request
函数输入请求图像的 base64 编码以及请求参数,返回一个 json 对象,json 对象中包含请求的结果。
getAllResult
获取请求的结果,总共有 top_num 条结果。
getResult
获取 score 最高的一条结果。
完整代码如下
util.h
和 util.cpp
代码参见 (简单调用篇 01) 通用物体和场景识别高级版 - C++ 简单调用
Plant.h
代码如下:
#pragma once #include "util.h" struct PlantInfo { std::string name; float score; std::string baikeurl; std::string imageurl; std::string baikedesc; void print () { std::cout << std::setw (30 ) << std::setfill ('-' ) << '\n' ; std::cout << "name: " << name << "\n" ; std::cout << "score: " << std::fixed << std::setprecision (6 ) << score << "\n" ; if (baikeurl != "null" ) std::cout << "baikeurl: " << baikeurl << "\n" ; if (imageurl != "null" ) std::cout << "imageurl: " << imageurl << "\n" ; if (baikedesc != "null" ) std::cout << "baikedesc: " << baikedesc << "\n" ; } }; class Plant { public : Plant (); ~Plant (); Json::Value request (std::string imgBase64, std::map<std::string, std::string>& options) ; void getAllResult (std::vector<PlantInfo>& results) ; void getResult (PlantInfo& result) ; private : Json::Value obj_; std::string url_; std::string filename_; }; void plantTest () ;
Plant.cpp
代码如下:
#include "Plant.h" Plant::Plant () { filename_ = "tokenKey" ; url_ = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/plant" ; } Plant::~Plant () { } Json::Value Plant::request (std::string imgBase64, std::map<std::string, std::string>& options) { std::string response; Json::Value obj; std::string token; std::string body; mergeHttpPostBody (body, imgBase64, options); std::string url = url_; getHttpPostUrl (url, filename_, token); int status_code = httpPostRequest (url, body, response); if (status_code != CURLcode::CURLE_OK) { obj["curl_error_code" ] = status_code; obj_ = obj; return obj; } generateJson (response, obj); if (obj["error_code" ].asInt () == 110 || obj["error_code" ].asInt () == 111 ) { token = getTokenKey (); writeFile (filename_, token); return request (imgBase64, options); } obj_ = obj; checkErrorWithExit (obj); return obj; } void Plant::getAllResult (std::vector<PlantInfo>& results) { int len = obj_["result" ].size (); results.reserve (len); PlantInfo tmp; for (int i = 0 ; i < len; ++i) { tmp.name = UTF8ToGB (obj_["result" ][i]["name" ].asString ().c_str ()); tmp.score = obj_["result" ][i]["score" ].asFloat (); tmp.baikeurl = obj_["result" ][i]["baike_info" ].get ("baike_url" , "null" ).asString (); tmp.imageurl = obj_["result" ][i]["baike_info" ].get ("image_url" , "null" ).asString (); tmp.baikedesc = UTF8ToGB (obj_["result" ][i]["baike_info" ].get ("description" , "null" ).asString ().c_str ()); results.push_back (tmp); } } void Plant::getResult (PlantInfo & result) { result.name = UTF8ToGB (obj_["result" ][0 ]["name" ].asString ().c_str ()); result.score = obj_["result" ][0 ]["score" ].asFloat (); result.baikeurl = obj_["result" ][0 ]["baike_info" ].get ("baike_url" , "null" ).asString (); result.imageurl = obj_["result" ][0 ]["baike_info" ].get ("image_url" , "none" ).asString (); result.baikedesc = UTF8ToGB (obj_["result" ][0 ]["baike_info" ].get ("description" , "none" ).asString ().c_str ()); } void plantTest () { std::cout << "size: " << sizeof (PlantInfo) << "\n" ; std::string imgFile = "./images/plant_test.jpg" ; std::string imgBase64; imgToBase64 (imgFile, imgBase64); std::map<std::string, std::string> options; options["baike_num" ] = "5" ; Json::Value obj; Plant plantObj; obj = plantObj.request (imgBase64, options); PlantInfo result; plantObj.getResult (result); result.print (); std::vector<PlantInfo> results; plantObj.getAllResult (results); for (auto & vec : results) { vec.print (); } }
main.cpp
代码如下:
#include "util.h" #include "Plant.h" #include <stdlib.h> int main () { plantTest (); system ("pause" ); return EXIT_SUCCESS; }
运行结果 测试图像