Se ha completado la creación del proyecto
qq exchange group 535620886
experiencia de efecto final
http://dadandmother.cn/stt/En esta lección, hablemos sobre los saltos de página y las opciones inferiores.
Herramientas de desarrollo: el
código completo de Hbuilder X se ha subido a github https://github.com/dmhsq/image-recognition-flask-uniapp
bilibili video tutorial https: // www .bilibili .com / video / BV1R5411H7r2 /
Hay un video tutorial en la parte inferior
Escritura de front-end y back-end, interacción, acceso de reconocimiento de imágenes de Baidu
Acceso al reconocimiento de imágenes de Baidu
Plataforma abierta Baidu ai http://ai.baidu.com/
Cree una aplicación y elija una persona solo
para obtener
estos valores en la lista de aplicaciones
Ver la documentación https://cloud.baidu.com/doc/IMAGERECOGNITION/s/vk3bcxiu2
Según la documentación, escribimos el backend
Escribir backend
Instale baidu-aip e
instale el matraz de la misma manera
Escribir archivo api
Descripción del parámetro Cuando el tipo es 1, el reconocimiento de animales es 2, la imagen de reconocimiento de plantas es el resultado de leer el archivo de imagen .read ()
from aip import AipImageClassify
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def delImg(type,image):
if(type==1):
return __animal(image)
if(type==2):
return __plant(image)
""" 调用动物识别 """
def __animal(image):
return client.animalDetect(image)
""" 调用植物识别 """
def __plant(image):
return client.plantDetect(image)
Escribir programa de matraz
from flask import Flask,request
import os,json
from md5random import sjs
from ourApi import delImg
app = Flask(__name__)
@app.route("/file",methods=['POST'])
def test():
get_image = request.files['file']
dst = sjs();
get_image.save(dst)
cont = ""
with open(dst,'rb') as file:
cont = file.read();
os.remove(dst)
return json.dumps(delImg(1,cont))
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0',port=8087)
Descripción md5random: es un generador de cadenas aleatorio
import random
import hashlib
def sjs():
a = random.randint(0, 100)
a = "a" + str(a);
b = random.randint(100, 10000);
b = "b" + str(b);
c = hashlib.md5(a.encode(encoding='UTF-8')).hexdigest() + hashlib.md5(b.encode(encoding='UTF-8')).hexdigest();
c = "c" + str(c);
d = random.randint(10, 100);
d = "d" + str(d);
e = hashlib.md5(c.encode(encoding='UTF-8')).hexdigest() + hashlib.md5(d.encode(encoding='UTF-8')).hexdigest();
e = hashlib.md5(e.encode(encoding='UTF-8')).hexdigest()
return e;
Ejecute nuestro archivo our_app para iniciar el servicio
Escribiendo el front-end
Instrucciones
Primero seleccione la imagen y luego cargue la imagen.
Documento oficial de Uniapp api
seleccione la imagen https://uniapp.dcloud.io/api/media/image?id=chooseimage
cargue el archivo https://uniapp.dcloud.io/ api / request / network- file
Ruta de la imagen imgSrc
<template>
<view class="content">
<image class="logo" :src="imgSrc" @click="goTest()"></image>
<view class="text-area">
<text class="title">{
{title}}</text>
</view>
</view>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
title: 'Hello',
imgSrc: '/static/logo.png'
}
},
onLoad() {
},
methods: {
goTest(){
let vm =this;
uni.chooseImage({
count: 1,
success: function (res) {
vm.imgSrc = res.tempFilePaths[0];
uni.uploadFile({
url:'http://localhost:8087/file',
filePath:res.tempFilePaths[0],
name:'file',
formData:{
'type':1
},
success:function(ress){
console.log(ress)
}
})
}
});
}
}
}
</script>
<style>
.content {
display: flex;
flex-direction: column;
align-items: center;
justify-content: center;
}
.logo {
height: 200rpx;
width: 200rpx;
margin-top: 200rpx;
margin-left: auto;
margin-right: auto;
margin-bottom: 50rpx;
}
.text-area {
display: flex;
justify-content: center;
}
.title {
font-size: 36rpx;
color: #8f8f94;
}
</style>
prueba
éxito
Video didáctico
Tutorial de desarrollo de uniapp-P3-Escritura, interacción, acceso al reconocimiento de imágenes de Baidu en el front y back-end
Hola a todos, soy un code husky, un estudiante de ingeniería de redes en la Facultad de Software, porque soy un "perro", y puedo comer carne a miles de kilómetros. Quiero compartir lo que aprendí en la universidad y progresar con todos. Sin embargo, debido al nivel limitado, inevitablemente habrá algunos errores en el blog. Si hay alguna omisión, ¡házmelo saber! Página de inicio del blog: https://blog.csdn.net/qq_42027681 .
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Se lanzará más tarde
Front-end: vue entry vue subprograma de desarrollo, etc.
Back-end: entrada java entrada springboot, etc.
Servidor: servidor de entrada MySQL instrucciones simples servidor en la nube para ejecutar el proyecto
python: recomendado no calentar, asegúrese de ver
el uso de algunos complementos, etc.
El camino de la universidad también está en uno mismo, estudiar mucho, juventud
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