python-百度智能云-图像搜索&监控文件夹变动

今天接了个需求：监控某路径，当新增图片时自动计算图片的相似度。利用百度智能云的图像搜索项目。

我没有参与建库，所以暂时只写了图像添加函数，日后用到再补吧。

参考资料

https://cloud.baidu.com/doc/IMAGESEARCH/s/Uk3bczr77
https://pythondict.com/life-intelligent/tools/python-observer-file-change/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/403205138

监控路径

这里用的是watchdog包。我的测试环境是 win10，anaconda

代码：

import sys
import time
import logging
from watchdog.events import LoggingEventHandler
from watchdog.observers import Observer

'''
监测文件夹变化的类
'''
class extractor(LoggingEventHandler):
	# 有新增文件时
    def on_created(self, event):
        super(LoggingEventHandler, self).on_created(event)
        what = 'directory' if event.is_directory else 'file'
        logging.info("Created %s: %s", what, event.src_path)
        NameExt = event.src_path.split('.')
        # 如果新增文件是jpg后缀
        if NameExt[-1] == 'jpg':
            logging.info("计算图像相似分数中")
            # 那么执行自定义操作
            ···

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format='%(asctime)s - %(message)s',
                        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else '.'
    event_handler = extractor()
    # 生成监控器对象
    observer = Observer()
    # 注册事件处理器
    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)
    # 监控器启动——创建线程
    observer.start()
    # 以下代码是为了保持主线程运行
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()
    # 主线程任务结束之后，进入阻塞状态，一直等待其他的子线程执行结束之后，主线程再终止
    observer.join()

百度api的调用

这个就非常简单了，之前用过百度的ocr，基本流程就是获取access_token，然后发request，再解析回复。

# encoding:utf-8

import requests
import base64

ak = "XXX" # API Key
sk = "XXX" # Secret Key

'''
获取access_token
'''
def get_token(ak, sk):
    # 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=' \
           + ak + '&client_secret=' + sk
    response = requests.get(host)
    if response:
        return response.json()['access_token']

access_token = get_token(ak, sk)

'''
相似图检索—检索
'''
def get_graph_score(filename):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/realtime_search/similar/search"
    # 二进制方式打开图片文件
    f = open(filename, 'rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    params = {
    
    "image": img, "rn": 100} # rn是取多少图片
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {
    
    'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    if response: # 这里直接计算相似分数了
        return response.json()['result'][0]['score']

'''
添加图片:
重复添加完全相同的图片会返回错误
name id tags都是字符串，其中tags像"1,1"，与分类相关，请查看文档
'''
def add_graph(filename, name, id, tags):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/realtime_search/similar/add"
    # 二进制方式打开图片文件
    f = open(filename, 'rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    #params = {"brief": "{\"name\":\"小度\", \"id\":\"1\"}", "image": img, "tags": "1,1"}
    params = {
    
    }
    temp = {
    
    }
    temp["name"] = name
    temp["id"] = id
    params["brief"] = temp
    params["image"] = img
    params["tags"] = tags
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {
    
    'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    #if response:
    #    print(response.json())

所以如果要完成任务，只要在监控时，get_graph_score(filename)即可。

这样，先运行程序，然后往被监测文件夹中粘贴一个图片，程序自动计算相似分数。

debug：Open api qps request limit reached

这个就是没有领取免费额度。

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