アウトライン
画像検索サービス（画像検索）をコア技術、画像認識などの学習の深さと、大規模な機械学習に基づくと機能を検索している、インテリジェントな画像検索製品は、チャートを検索しよう。ユーザーが同じまたは類似画像検索を達成するためにさまざまな業界のアプリケーションやビジネスシナリオの組み合わせに基づいて画像認識技術に基づいて画像検索サービス。自分自身へのpicnameやその他の情報のフィードバックに基づいて、直接ではなく、元の絵や写真に、クエリにユーザーのニーズを直接アクセスURLを検索機能を使用する場合に、画像自体のインスタンスにインポートするので、元の画像のインスタンスに格納されていないため、その使用に、元の画像をペッグギャラリーは大きな不便です。
このような状況に鑑みて、サポートされている属性を使用している場合、写真を追加するソリューションを提供しますCustomContentは、直接パブリックネットワークにアクセスすることができますされた画像のURLを追加し、そのことをするとき応答オークションオブジェクトCustomContentプロパティを通じて直接問い合わせもちろん、前提自体がパブリックアクセスURLを提供することができ、画像に付加され、写真のURLを取得します。
ステップ
図1に示すように、画像検索コンソールインスタンスを作成します
2、関連する試験パラメータへのアクセスが必要
3、のpom.xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.aliyun</groupId>
<artifactId>aliyun-java-sdk-imagesearch</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.aliyun</groupId>
<artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId>
<version>[4.3.2,5.0.0)</version>
</dependency>
</dependencies>4、コードサンプル
import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.imagesearch.model.v20190325.AddImageRequest;
import com.aliyuncs.imagesearch.model.v20190325.AddImageResponse;
import com.aliyuncs.imagesearch.model.v20190325.SearchImageRequest;
import com.aliyuncs.imagesearch.model.v20190325.SearchImageResponse;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;
import org.apache.commons.codec.binary.Base64;
import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
public class AddAndSearchDemo {
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
String accessKeyId = "LTAIOZZgYX******";
String accessSecret = "v7CjUJCMk7j9aKduMAQLjyCm******";
String regionId = "cn-shanghai";
String instanceName = "demop******";
String productId = "shirt";
String picName1 = "shirt_1";
String picName2 = "shirt_2";
String picURL1 = "https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1577090672111&di=ecb316794a7d0eeb8dc9dd76d4ca78d0&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimg12.360buyimg.com%2Fn0%2Fjfs%2Ft208%2F202%2F990939258%2F101503%2Fe8b76d70%2F53a13d75N1456d2d6.jpg";
String picURL2 = "https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1577090672122&di=539afa0415b469da9bb57daf94eff8e7&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimg12.360buyimg.com%2Fn1%2Fjfs%2Ft877%2F18%2F399371448%2F100857%2Fd906afbb%2F551d5285Nd29ae9aa.jpg";
String picPath = "C:\\******\\main\\resources\\test.jpg"; // 待查询图片的路径
DefaultProfile.addEndpoint( regionId, "ImageSearch", "imagesearch.cn-shanghai.aliyuncs.com");
IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile(regionId, accessKeyId, accessSecret);
IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);
// 添加图片到实例
addPic(client,instanceName,productId,picName1,picURL1);
Thread.sleep(1000);// 防止出现flow control
addPic(client,instanceName,productId,picName2,picURL2);
// 查询图片
searchPic(client, instanceName, picPath);
System.out.println("测试结束");
}
/**
* 添加图片到实例
* @param client 实例对象
* @param instanceName 实例名称
* @param productId 商品Id
* @param picName 图片名称
* @param picURL 图片URL
* @throws IOException
*/
public static void addPic(IAcsClient client, String instanceName, String productId, String picName, String picURL) throws IOException {
// 增加图片
AddImageRequest addImageRequest = new AddImageRequest();
// 必填，图像搜索实例名称。
addImageRequest.setInstanceName(instanceName);
// 必填，商品id，最多支持 512个字符。
// 一个商品可有多张图片。
addImageRequest.setProductId(productId);
// 必填，图片名称，最多支持 512个字符。
// 1. ProductId + PicName唯一确定一张图片。
// 2. 如果多次添加图片具有相同的ProductId + PicName，以最后一次添加为准，前面添加的的图片将被覆盖。
addImageRequest.setPicName(picName);
// request.setStrAttr("");// 测试
// 选填，图片类目。
// 1. 对于商品搜索：若设置类目，则以设置的为准；若不设置类目，将由系统进行类目预测，预测的类目结果可在Response中获取 。
// 2. 对于布料、商标、通用搜索：不论是否设置类目，系统会将类目设置为88888888。
addImageRequest.setCategoryId(1);
Base64 base64 = new Base64();
String encodePicContent = base64.encodeToString(getFileFromUrl(picURL));
// 必填，图片内容，Base64编码。
// 最多支持 2MB大小图片以及5s的传输等待时间。当前仅支持jpg和png格式图片；
// 对于商品、商标、通用图片搜索，图片长和宽的像素必须都大于等于200，并且小于等于1024；
// 对于布料搜索，图片长和宽的像素必须都大于等于448，并且小于等于1024；
// 图像中不能带有旋转信息。
addImageRequest.setPicContent(encodePicContent);
// 选填，是否需要进行主体识别，默认为true。
// 1.为true时，由系统进行主体识别，以识别的主体进行搜索，主体识别结果可在Response中获取。
// 2. 为false时，则不进行主体识别，以整张图进行搜索。
// 3.对于布料图片搜索，此参数会被忽略，系统会以整张图进行搜索。
addImageRequest.setCrop(true);
// 选填，图片的主体区域，格式为 x1,x2,y1,y2, 其中 x1,y1 是左上角的点，x2，y2是右下角的点。
// 若用户设置了Region，则不论Crop参数为何值，都将以用户输入Region进行搜索。
// 对于布料图片搜索，此参数会被忽略，系统会以整张图进行搜索。
// request.setRegion("280,486,232,351");
// 选填，整数类型属性，可用于查询时过滤，查询时会返回该字段。
// 例如不同的站点的图片/不同用户的图片，可以设置不同的IntAttr，查询时通过过滤来达到隔离的目的
addImageRequest.setIntAttr(0);
// 选填，字符串类型属性，最多支持 128个字符。可用于查询时过滤，查询时会返回该字段。
addImageRequest.setStrAttr("demo");
// 选填，用户自定义的内容，最多支持 4096个字符。
// 查询时会返回该字段。例如可添加图片的描述等文本。
// 这里设置为图片的公网地址URL，方便从查询结果中直接获取数据
addImageRequest.setCustomContent(picURL);
try {
AddImageResponse addImageResponse = client.getAcsResponse(addImageRequest);
System.out.println("Add Picture Result: " + addImageResponse.getSuccess());
} catch (ClientException e) {
// 抛出异常，例如参数无效，或者实例不可用等情况
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 使用本地图片到图片库中查询
* @param client 实例对象
* @param instanceName 实例名称
* @param picPath 本地图片的路径
*/
public static void searchPic(IAcsClient client, String instanceName, String picPath)
{
SearchImageRequest searchImageRequest = new SearchImageRequest();
// 必填，图像搜索实例名称。
searchImageRequest.setInstanceName(instanceName);
// 选填，搜索类型，取值范围：
// 1. SearchByPic（默认）：根据图片搜索相似图片。
// 2. SearchByName，根据已添加的图片搜索相似图片。
// request.setType("SearchByPic");
byte[] bytes2_search = getBytesFromPath(picPath);
Base64 base64 = new Base64();
String encodePicContent_seacrch = base64.encodeToString(bytes2_search);
// 图片内容，Base64编码。最多支持 2MB大小图片以及5s的传输等待时间。当前仅支持jpg和png格式图片；
// 对于商品、商标、通用图片搜索，图片长和宽的像素必须都大于等于200，并且小于等于1024；
// 对于布料搜索，图片长和宽的像素必须都大于等于448，并且小于等于1024；
// 图像中不能带有旋转信息。
// 1. Type=SearchByPic时，必填
// 2. Type=SearchByName时，无需填写。
searchImageRequest.setPicContent(encodePicContent_seacrch);
// 选填，商品类目。
// 1. 对于商品搜索：若设置类目，则以设置的为准；若不设置类目，将由系统进行类目预测，预测的类目结果可在Response中获取 。
// 2. 对于布料、商标、通用搜索：不论是否设置类目，系统会将类目设置为88888888。
searchImageRequest.setCategoryId(1);
// 选填，是否需要进行主体识别，默认为true。
// 1.为true时，由系统进行主体识别，以识别的主体进行搜索，主体识别结果可在Response中获取。
// 2. 为false时，则不进行主体识别，以整张图进行搜索。
// 3.对于布料图片搜索，此参数会被忽略，系统会以整张图进行搜索。
searchImageRequest.setCrop(false);
// 选填，图片的主体区域，格式为 x1,x2,y1,y2, 其中 x1,y1 是左上角的点，x2，y2是右下角的点。
// 若用户设置了Region，则不论Crop参数为何值，都将以用户输入Region进行搜索。
// 3.对于布料图片搜索，此参数会被忽略，系统会以整张图进行搜索。
// searchImageRequest.setRegion("280,486,232,351");
// 选填，返回结果的数目。取值范围：1-100。默认值：10。
searchImageRequest.setNum(2);
// 选填，返回结果的起始位置。取值范围：0-499。默认值：0。
// searchImageRequest.setStart(1);
// 选填，过滤条件
// int_attr支持的操作符有>、>=、<、<=、=，str_attr支持的操作符有=和!=，多个条件之支持AND和OR进行连接。
// 示例:
// 1. 根据IntAttr过滤结果，int_attr>=100
// 2. 根据StrAttr过滤结果，str_attr!="value1"
// 3. 根据IntAttr和StrAttr联合过滤结果，int_attr=1000 AND str_attr="value1"
// searchImageRequest.setFilter("int_attr=1");
try {
SearchImageResponse searchImageResponse = client.getAcsResponse(searchImageRequest);
System.out.println("getCustomContent: " + searchImageResponse.getAuctions().get(0).getCustomContent());
System.out.println("getCustomContent: " + searchImageResponse.getAuctions().get(1).getCustomContent());
} catch (ClientException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 通过oss 中的URL的读取图片到Byte[]
* @param url 公网可以访问的图片URL
* @return byte[]
* @throws IOException
*/
private static byte[] getFileFromUrl(String url) throws IOException{
URL urlConet = new URL(url);
HttpURLConnection con = (HttpURLConnection)urlConet.openConnection();
con.setRequestMethod("GET");
con.setConnectTimeout(4 * 1000);
InputStream inStream = con .getInputStream();//通过输入流获取图片数据
ByteArrayOutputStream outStream = new ByteArrayOutputStream();
byte[] buffer = new byte[2048];
int len = 0;
while( (len=inStream.read(buffer)) != -1 ){
outStream.write(buffer, 0, len);
}
inStream.close();
byte[] data = outStream.toByteArray();
return data;
}
/**
* 从本地读取图片到byte[]
* @param filePath 本地图片的路径
* @return byte[]
*/
private static byte[] getBytesFromPath(String filePath) {
byte[] buffer = null;
try {
File file = new File(filePath);
FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
// picture max size is 2MB
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream(2000 * 1024);
byte[] b = new byte[1000];
int n;
while ((n = fis.read(b)) != -1) {
bos.write(b, 0, n);
}
fis.close();
bos.close();
buffer = bos.toByteArray();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return buffer;
}
}注：イメージ・照会するダウンロードを。
図5に示すように、試験結果
Add Picture Result: true
Add Picture Result: true
getCustomContent: https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1577090672111&di=ecb316794a7d0eeb8dc9dd76d4ca78d0&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimg12.360buyimg.com%2Fn0%2Fjfs%2Ft208%2F202%2F990939258%2F101503%2Fe8b76d70%2F53a13d75N1456d2d6.jpg
getCustomContent: https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1577090672122&di=539afa0415b469da9bb57daf94eff8e7&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimg12.360buyimg.com%2Fn1%2Fjfs%2Ft877%2F18%2F399371448%2F100857%2Fd906afbb%2F551d5285Nd29ae9aa.jpg
测试结束