【EasyDL】百度人工智能定制物体检测
定制物体检测模型，可以检测出图片里面的所有目标物体名称、位置。适用于一张图片中要识别多个物体，物体计数等场景中。以上为检测手机拍摄的四个垃圾照片，进行了正确的检测，可信度在0.99以上。
操作步骤：
1、登陆百度云https://login.bce.baidu.com/
2、进入EasyDL
3、进入经典版
4、物体检测
5、创建数据集
6、利用手机QQ拍照，直接传给电脑，下载保存
7、上传图片
8、 创建模型
9、训练模型
训练完成后，发布。
10、发布后，创建应用
11、Python调动
# encoding:utf-8
import requests
import base64,json,cv2
access_token=''
# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【官网获取的AK】&client_secret=【官网获取的SK】'
response = requests.get(host)
if response:
con=response.json()
access_token=con['access_token']
'''
easydl物体检测
'''
def get_file_content(filePath):
with open(filePath, 'rb') as fp:
return fp.read()
if access_token !='':
image = get_file_content('.\\img\\qq.jpg')
image_base64 = base64.b64encode(image) #转为BASE64
image_base64_utf_8=str(image_base64, encoding='utf-8')#不能传入字节
request_url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/detection/ljfl1"
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
s = json.dumps({'image': image_base64_utf_8})
response=requests.post(request_url, data=s,headers={'Content-Type':'application/json'})
content = response.json()
results=content['results']
image=cv2.imread('.\\img\\qq.jpg')
cv2.namedWindow("capture",0);
cv2.resizeWindow("capture",1917,1080)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX# 定义字体
for con in results:
x1=con['location']['left']
x2=x1+con['location']['width']
y1=con['location']['top']
y2=y1+con['location']['height']
image=cv2.rectangle(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),5)
image=cv2.putText(image, con['name']+ str((con['score']))[:6], (x1, y2+20), font, 1.2, (255, 255, 255), 2)
cv2.imshow("capture", image)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
12、演示
新知识，学习学习 垃圾照片大概多少张？上传图片是压缩文件？全部jpeg?
谢谢 rzegkly 发表于 2020-2-21 11:03
垃圾照片大概多少张？上传图片是压缩文件？全部jpeg?
谢谢
40张，是QQ聊天框拍照发送到电脑上的，jpeg 很有意思啊，可惜看不到演示
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