动物识别能够识别近八千种动物,接口返回动物名称,并获取百科信息,适用于拍照识图类APP中。

应用场景

  • 拍照识别:根据拍摄照片,识别图片中动物的名称,可配合其它识图能力对识别的结果进一步细化,提高用户体验,广泛应用于拍照识图类APP中

接口描述

用于识别一张图片,即对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比较合适),输出动物识别结果。

请求说明

  • HTTP 方法: POST
  • 请求 URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/animal
  • 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 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
top_num integer 6 返回预测得分 top 结果数,默认为 6
baike_num integer 0 返回百科信息的结果数,默认不返回

返回说明

返回参数如下表:

字段 类型 是否必选 说明
log_id uint64 id,用于问题定位
result arrry(object) 识别结果数组
+name string 动物名称,示例:蒙古马
+score string 置信度,示例:0.5321
+baike_info object 对应识别结果的百科词条名称
++baike_url string 对应识别结果百度百科页面链接
++image_url string 对应识别结果百科图片链接
++description string 对应识别结果百科内容描述

返回示例如下:

{
"log_id": 7392482912853822863,
"result": [{
"score": "0.993811",
"name": "叉角羚",
"baike_info": {
"baike_url": "http://baike.baidu.com/item/%E5%8F%89%E8%A7%92%E7%BE%9A/801703",
"description": "叉角羚(学名:Antilocapra americana):在角的中部角鞘有向前伸的分枝,故名。体型中等,体长1-1.5米,尾长7.5-10厘米,肩高81-104厘米,成体重36-60千克,雌体比雄体小;背面为红褐色,颈部有黑色鬃毛,腹部和臀部为白色,颊面部和颈部两侧有黑色块斑;毛被下面为绒毛,上覆以粗糙、质脆的长毛,由于某些皮肤肌的作用,能使其毛被呈不同角度,以利于保暖或散热。植食。叉角羚奔跑速度非常快,最高时速达100千米。一次跳跃可达3.5-6米。善游泳。夏季组成小群活动,冬季则集结成上百只的大群。为寻找食物和水源,一年中常进行几次迁移。性机警,视觉敏锐,能看到数千米外的物体。遇险时,臀部的白色毛能立起,向同伴告警。分布于北美洲。"
}
},
{
"score": "0.000289439",
"name": "印度羚"
},
{
"score": "0.000186248",
"name": "藏羚羊"
},
{
"score": "0.000147176",
"name": "跳羚"
},
{
"score": "0.000134434",
"name": "驯鹿"
},
{
"score": "9.86555e-05",
"name": "高鼻羚羊"
}]
}

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:

struct AnimalInfo {
std::string name;
std::string score;
std::string baikeurl;
std::string imageurl;
std::string baikedesc;

void print() {
std::cout << std::setw(30) << std::setfill('-') << '\n';
std::cout << "name: " << name << "\n";
std::cout << "score: " << std::fixed << std::setprecision(4) << std::stof(score) << "\n";
if (baikeurl != "null")
std::cout << "baikeurl: " << baikeurl << "\n";
if (imageurl != "null")
std::cout << "imageurl: " << imageurl << "\n";
if (baikedesc != "null")
std::cout << "baikedesc: " << baikedesc << "\n";
}
};

AnimalInfo 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

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

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

// get all return results
void getAllResult(std::vector<AnimalInfo>& results);

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


private:
Json::Value obj_;
std::string url_;
int top_num_;
// 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,top_num_ 表示请求参数中对应的 top_num,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。

getAllResult 获取请求的结果,总共有 top_num 条结果。

getResult 获取 score 最高的一条结果。


完整代码如下

util.hutil.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

Animal.h 代码如下:

#pragma once
#include <string>
#include <map>
#include <curl/curl.h>
#include <json/json.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include "util.h"

struct AnimalInfo {
std::string name;
std::string score;
std::string baikeurl;
std::string imageurl;
std::string baikedesc;

void print() {
std::cout << std::setw(30) << std::setfill('-') << '\n';
std::cout << "name: " << name << "\n";
std::cout << "score: " << std::fixed << std::setprecision(4) << std::stof(score) << "\n";
if (baikeurl != "null")
std::cout << "baikeurl: " << baikeurl << "\n";
if (imageurl != "null")
std::cout << "imageurl: " << imageurl << "\n";
if (baikedesc != "null")
std::cout << "baikedesc: " << baikedesc << "\n";
}
};

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

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

// get all return results
void getAllResult(std::vector<AnimalInfo>& results);

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


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

void animalTest();

Animal.cpp 代码如下:

#include "animal.h"

Animal::Animal()
{
url_ = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/animal";
top_num_ = 6; // default value
}


Animal::~Animal()
{
}

Json::Value Animal::request(std::string imgBase64, std::map<std::string, std::string>& options)
{
if (!options["top_num"].empty()) {
top_num_ = std::stoi(options["top_num"]);
}

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;

checkErrorWithExit(obj);

return obj;
}

void Animal::getAllResult(std::vector<AnimalInfo>& results)
{
results.reserve(top_num_);
AnimalInfo tmp;

for (int i = 0; i < top_num_; ++i) {
tmp.name = UTF8ToGB(obj_["result"][i]["name"].asString().c_str());
tmp.score = obj_["result"][i]["score"].asString();
tmp.baikeurl = obj_["result"][i]["baike_info"].get("baike_url", "null").asString();
tmp.imageurl = obj_["result"][i]["baike_info"].get("image_url", "null").asString();
tmp.baikedesc = UTF8ToGB(obj_["result"][i]["baike_info"].get("description", "null").asString().c_str());
results.push_back(tmp);
}
}

void Animal::getResult(AnimalInfo & result)
{
result.name = UTF8ToGB(obj_["result"][0]["name"].asString().c_str());
result.score = obj_["result"][0]["score"].asString();
result.baikeurl = obj_["result"][0]["baike_info"].get("baike_url", "null").asString();
result.imageurl = obj_["result"][0]["baike_info"].get("image_url", "none").asString();
result.baikedesc = UTF8ToGB(obj_["result"][0]["baike_info"].get("description", "none").asString().c_str());
}


void animalTest() {
// read image and encode to base64
std::string img_file = "./images/cat.jpg";
std::string out;
readImageFile(img_file.c_str(), out);
std::string img_base64 = base64_encode(out.c_str(), (int)out.size());

// set options
std::map<std::string, std::string> options;
options["top_num"] = "5";
options["baike_num"] = "5";


Json::Value obj;
Animal animalObj;
AnimalInfo result;
obj = animalObj.request(img_base64, options);

animalObj.getResult(result);
result.print();

std::vector<AnimalInfo> results;
animalObj.getAllResult(results);

for (auto & vec : results) {
vec.print();
}
}

main.cpp 代码如下:

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

int main() {
animalTest();

system("pause");
return EXIT_SUCCESS;
}

运行结果

测试图像