(简单调用篇 08) 红酒识别 - C++ 简单调用

红酒识别能识别图像中的红酒标签，返回红酒名称、国家、产区、酒庄、类型、糖分、葡萄品种、酒品描述等信息，可识别数十万中外红酒

应用场景

• 红酒介绍与推荐：识别用户拍摄图片中的红酒，提供详细的红酒介绍，同时可结合识别结果进一步为用户提供商品推荐、营养搭配等服务，适用于酒类电商平台、红酒展销、拍照识图软件、美食健康APP等

接口描述

该服务用于识别红酒标签，即对于输入的一张图片（可正常解码，长宽比适宜，且酒标清晰可见），输出图片中的红酒名称、国家、产区、酒庄、类型、糖分、葡萄品种、酒品描述等信息。可识别数十万中外常见红酒。

请求说明

• HTTP 方法： POST
• 请求 URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/redwine
• URL参数： access_token
• Header 参数： Content-Type = application/x-www-form-urlencoded
• Body 参数：见下表

参数	是否必选	类型	默认值	说明
image	是	string	-	图像数据，base64 编码，要求 base64 编码后大小不超过 4M，最短边至少 15px，最长边最大 4096px, 支持 jpg/png/bmp 格式 。注意：图片需要 base64 编码、去掉编码头后再进行 urlencode

返回说明

返回参数如下表：

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一
result	是	dict	识别结果
+hasdetail	是	unit	判断是否返回详细信息（除红酒中文名之外的其他字段），含有返回 1，不含有返回 0
+wineNameCn	是	string	红酒中文名，无法识别返回空，示例：波斯塔瓦经典赤霞珠品丽珠半甜红葡萄酒
+wineNameEn	否	string	红酒英文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：Bostavan Classic Cabernet
+countryCn	否	string	国家中文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：摩尔多瓦
+countryEn	否	string	国家英文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：Moldova
+regionCn	否	string	产区中文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：波尔多
+regionEn	否	string	产区英文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：Bordeaux
+subRegionCn	否	string	子产区中文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：梅多克
+subRegionEn	否	string	子产区英文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：Medoc
+wineryCn	否	string	酒庄中文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：波斯塔瓦酒庄
+wineryEn	否	string	酒庄英文名，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：Vinaria Bostavan
+classifyByColor	否	string	酒类型，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：红葡萄酒
+classifyBySugar	否	string	糖分类型，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：半甜型
+color	否	string	色泽，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：宝石红色
+grapeCn	否	string	葡萄品种，可能有多种葡萄，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：品丽珠;赤霞珠
+grapeEn	否	string	葡萄品种英文名，可能有多种葡萄，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：Cabernet Franc;Cabernet Sauvignon
+tasteTemperature	否	string	品尝温度，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：6-11℃
+description	否	string	酒品描述，hasdetail = 0 时，表示无法识别，该字段不返回，示例：葡萄酒呈深宝石红色，具有香料、香草和新鲜水果的果香，酒体分明，口感畅顺，果香横溢，单宁软化程度高，让你回味无穷

返回示例如下：

仅识别出红酒名称，hasdetail = 0：

json

{
	"log_id": 3450013152046070669, 
	"result": 
	{
		"wineNameCn": "银色高地阙歌干红",
		"hasdetail":0
	}
}

识别出详细信息，hasdetail = 1：

json

{
	"log_id": 2495538539661269738,
	"result": {
		"classifyByColor": "红葡萄酒/Red Wine",
		"subRegionCn": "梅多克",
		"wineNameCn": "拉图嘉利庄园红葡萄酒（正牌）",
		"subRegionEn": "Medoc",
		"regionEn": "Bordeaux",
		"color": "深紫红色/Dark Violet",
		"wineNameEn": "Chateau La Tour Carnet",
		"hasdetail": 1,
		"wineryCn": "拉图嘉利庄园",
		"classifyBySugar": "干型/Dry",
		"tasteTemperature": "16-18℃",
		"regionCn": "波尔多",
		"wineryEn": "Chateau La Tour-Carnet",
		"grapeCn": "",
		"grapeEn": "",
		"countryCn": "法国",
		"countryEn": "France",
		"description": "此酒充满红果和黑果味道，并带有矿物质和花香（紫罗兰，玫瑰），混合些许香草气息，单宁柔软，余香悠长。在口中留下清新的味道，香料和香草味道萦绕口中。"
	}
}

C++ 代码实现调用

这里假设已经将环境配置好了，环境配置的文章可以参考 Windows 下使用 Vcpkg 配置百度 AI 图像识别 C++开发环境(VS2017)。

为了方便，首先根据返回参数定义了一个结构体，该结构体包括了返回参数中的参数，如下：

cpp

struct RedwineInfo {
	bool hasdetail;
	std::string wineNameCn; // 红酒中文名
	std::string wineNameEn;
	std::string countryCn;
	std::string countryEn;
	std::string regionCn;
	std::string regionEn;
	std::string subRegionCn;
	std::string subRegionEn;
	std::string wineryCn; // 酒庄
	std::string wineryEn;
	std::string classifyByColor; // 类型
	std::string classifyBySugar; // 糖分类型
	std::string color; // 色泽
	std::string grapeCn; // 品种
	std::string grapeEn;
	std::string tasteTemperature; // 品尝温度
	std::string description;

	void print() {
		std::cout << std::setw(30) << std::setfill('-') << '\n';
		std::cout << "name: " << wineNameCn << " - " << wineNameEn << '\n';

		if (hasdetail) {
			std::cout << "country: " << countryCn << " - " << countryEn << '\n';
			std::cout << "region: " << countryCn << " - " << regionEn << '\n';
			std::cout << "subregion: " << subRegionCn << " - " << subRegionEn << '\n';
			std::cout << "winery: " << wineryCn << " - " << wineryEn << '\n';
			std::cout << "classify by color: " << classifyByColor << '\n';
			std::cout << "classify by sugar: " << classifyBySugar << '\n';
			std::cout << "color: " << color << '\n';
			std::cout << "grape: " << grapeCn << " - " << grapeEn << '\n';
			std::cout << "taste temperature: " << tasteTemperature << '\n';
			std::cout << "description: " << description << '\n';
		}
		
	}
};

在 RedwineInfo 结构体中，定义了一个 print 方法以打印获取的结果。

然后定义了一个类来调用接口并获取结果

cpp

class Redwine
{
public:
	Redwine();
	~Redwine();

	Json::Value request(std::string imgBase64, std::map<std::string, std::string>& options);

	// only get first result
	void getResult(RedwineInfo& result);


private:
	Json::Value obj_;
	std::string url_;
	// file to save token key
	std::string filename_;
};

类中的私有成员 obj_ 表示返回结果对应的 json 对象。url_ 表示请求的 url，filename_ 表示用于存储 access token 的文件的文件名。

request 函数输入请求图像的 base64 编码以及请求参数，返回一个 json 对象，json 对象中包含请求的结果。

getResult 获取红酒识别结果。

---

完整代码如下

util.h 和 util.cpp 代码参见 (简单调用篇 01) 通用物体和场景识别高级版 - C++ 简单调用

Redwine.h 代码如下：

cpp

#pragma once
#include "util.h"

struct RedwineInfo {
	bool hasdetail;
	std::string wineNameCn; // 红酒中文名
	std::string wineNameEn;
	std::string countryCn;
	std::string countryEn;
	std::string regionCn;
	std::string regionEn;
	std::string subRegionCn;
	std::string subRegionEn;
	std::string wineryCn; // 酒庄
	std::string wineryEn;
	std::string classifyByColor; // 类型
	std::string classifyBySugar; // 糖分类型
	std::string color; // 色泽
	std::string grapeCn; // 品种
	std::string grapeEn;
	std::string tasteTemperature; // 品尝温度
	std::string description;

	void print() {
		std::cout << std::setw(30) << std::setfill('-') << '\n';
		std::cout << "name: " << wineNameCn << " - " << wineNameEn << '\n';

		if (hasdetail) {
			std::cout << "country: " << countryCn << " - " << countryEn << '\n';
			std::cout << "region: " << countryCn << " - " << regionEn << '\n';
			std::cout << "subregion: " << subRegionCn << " - " << subRegionEn << '\n';
			std::cout << "winery: " << wineryCn << " - " << wineryEn << '\n';
			std::cout << "classify by color: " << classifyByColor << '\n';
			std::cout << "classify by sugar: " << classifyBySugar << '\n';
			std::cout << "color: " << color << '\n';
			std::cout << "grape: " << grapeCn << " - " << grapeEn << '\n';
			std::cout << "taste temperature: " << tasteTemperature << '\n';
			std::cout << "description: " << description << '\n';
		}
		
	}
};

class Redwine
{
public:
	Redwine();
	~Redwine();

	Json::Value request(std::string imgBase64, std::map<std::string, std::string>& options);

	// only get first result
	void getResult(RedwineInfo& result);


private:
	Json::Value obj_;
	std::string url_;
	// file to save token key
	std::string filename_;
};

void redwineTest();

Redwine.cpp 代码如下：

cpp

#include "Redwine.h"



Redwine::Redwine()
{
	filename_ = "tokenKey";
	url_ = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/redwine";
}


Redwine::~Redwine()
{
}

Json::Value Redwine::request(std::string imgBase64, std::map<std::string, std::string>& options)
{
	std::string response;
	Json::Value obj;
	std::string token;

	// 1. get HTTP post body
	std::string body;
	mergeHttpPostBody(body, imgBase64, options);

	// 2. get HTTP url with access token
	std::string url = url_;
	getHttpPostUrl(url, filename_, token);

	// 3. post request, response store the result
	int status_code = httpPostRequest(url, body, response);
	if (status_code != CURLcode::CURLE_OK) {
		obj["curl_error_code"] = status_code;
		obj_ = obj;
		return obj; // TODO: maybe should exit 
	}

	// 4. make string to json object
	generateJson(response, obj);

	// if access token is invalid or expired, we will get a new one
	if (obj["error_code"].asInt() == 110 || obj["error_code"].asInt() == 111) {
		token = getTokenKey();
		writeFile(filename_, token);
		return request(imgBase64, options);
	}

	obj_ = obj;
	// check for other error code
	checkErrorWithExit(obj);

	return obj;
}

void Redwine::getResult(RedwineInfo & result)
{
	result.hasdetail = obj_["result"]["hasdetail"].asBool();
	result.wineNameCn = UTF8ToGB(obj_["result"]["wineNameCn"].asString().c_str());
	result.wineNameEn = obj_["result"]["wineNameEn"].asString();
	result.countryCn = UTF8ToGB(obj_["result"]["countryCn"].asString().c_str());
	result.countryEn = obj_["result"]["countryEn"].asString();
	result.regionCn = UTF8ToGB(obj_["result"]["regionCn"].asString().c_str());
	result.regionEn = obj_["result"]["regionEn"].asString();
	result.subRegionCn = UTF8ToGB(obj_["result"]["subRegionCn"].asString().c_str());
	result.subRegionEn = obj_["result"]["subRegionEn"].asString();
	result.wineryCn = UTF8ToGB(obj_["result"]["wineryCn"].asString().c_str());
	result.wineryEn = obj_["result"]["wineryEn"].asString();
	result.classifyByColor = UTF8ToGB(obj_["result"]["classifyByColor"].asString().c_str());
	result.classifyBySugar = UTF8ToGB(obj_["result"]["classifyBySugar"].asString().c_str());
	result.color = UTF8ToGB(obj_["result"]["color"].asString().c_str());
	result.grapeCn = UTF8ToGB(obj_["result"]["grapeCn"].asString().c_str());
	result.grapeEn = UTF8ToGB(obj_["result"]["grapeEn"].asString().c_str());
	result.tasteTemperature = UTF8ToGB(obj_["result"]["tasteTemperature"].asString().c_str());
	result.description = UTF8ToGB(obj_["result"]["description"].asString().c_str());
}

void redwineTest()
{
	std::cout << "size: " << sizeof(RedwineInfo) << "\n";

	// read image and encode to base64
	std::string imgFile = "./images/wine.png";
	std::string imgBase64;
	imgToBase64(imgFile, imgBase64);

	// set options
	std::map<std::string, std::string> options;

	Json::Value obj;
	Redwine redwineObj;
	obj = redwineObj.request(imgBase64, options);

	RedwineInfo result;
	redwineObj.getResult(result);
	result.print();

}

main.cpp 代码如下：

cpp

#include "util.h"
#include "Redwine.h"
#include <stdlib.h>

int main() {
    redwineTest();

	system("pause");
	return EXIT_SUCCESS;
}

运行结果

测试图像