这个好玩!用Python识别花卉种类,并自动整理分类!
“无穷小亮的科普日常”经常会发布一些鉴定网络热门生物视频,既科普了生物知识,又满足观众们的猎奇心理。今天我们也来鉴定一下网络热门植物!最近春天很多花都开了,我正好趁着清明假期到户外踏青并拍摄了不少花卉的照片。
由于对很多花不是特别熟悉,所以我们需要借助软件来识别究竟是什么花的种类。市面上的识花软件有很多,比如花伴侣、形色、百度等等,我测试后发现百度的识别效果最为优秀。于是我就有了一个想法,能不能批量调用百度的接口,对花卉照片进行识别并分类呢?(完整代码见文末)
百度图像识别
百度的图像识别接口,可以精准识别超过十万种物体和场景,包含10余项高精度的识图能力并提供相应的API服务。
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我们按照步骤创建新应用,并得到专属自己的API Key和Secret Key,具体如下图所示。
图像识别提供一个组合API接口,支持多种垂类识别服务的灵活组合调用,这里只需要调用植物识别就可以满足需求。
如何Python调用百度图像识别API接口?
第一步,调用鉴权接口获取token。
API_Key = '**********' Secret_Key = '**********' def get_access_token(API_Key,Secret_Key): host = '**********' response = requests.get(host) return response.json()['access_token'] access_token = get_access_token(API_Key,Secret_Key)
第二步,识别图像种类
在交互式环境中输入如下命令:
import requests import base64 request_url = '**********' # 二进制方式打开图片文件 f = open(r'D:下载QQ截图20220407203203.png', 'rb') img = base64.b64encode(f.read()) params = {"image":img} 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()['result'][0]['name'])
输出:
樱花
调用百度图像识别接口的返回参数如下图所示,对我们来说,只需要其中的name(植物名称)参数。
读取照片文件
我将拍摄的照片存放在D:下载花卉合集路径下,所以需要使用os模块进行读取文件列表,方便进行后续的批量操作。
在交互式环境中输入如下命令:
import os path = "D:下载花卉合集" filenames = os.listdir(path) filenames
输出:
['QQ截图20220405223301.png', 'QQ截图20220405223320.png', ...... '微信图片_20220405225020.jpg', '微信图片_20220405225023.jpg']
os模块中的listdir()⽅法,接收⼀个路径参数path,返回的是该路径下所有⽂件的⽂件名组成的列表。这样,我们就获取了该路径下所有的花卉图片文件名,如下图所示。
整理分类照片
接着,我们便可以使用for循环语句,依次对花卉照片进行图像识别,并按照识别出的名称进行分类整理到对应的文件夹中。
在交互式环境中输入如下命令:
for i in filenames: flower_name = get_fname(i) file_path = os.path.join(path,i) folder_path = os.path.join(path,flower_name) if not os.path.exists(folder_path): os.mkdir(folder_path) shutil.move(file_path,folder_path)
其中get_fname()函数,是我们将前文中百度图像识别代码封装为一个自定义函数,此处调用即可返回得到照片对应的花卉名称flower_name。
后续的代码与之前分享过的自动分类整理文件几乎一致,即if判断是否已经存在对应花卉名称的文件夹,若不存在则创建。最后,调用shutil模块移动花卉照片至对应文件夹。
具体执行效果,如下方动图所示。
以上就是这个好玩!用Python识别花卉种类,并自动整理分类!的详细内容,更多请关注其它相关文章!