【阿里云高校计划】视觉Al训练营五天训练第五天_华为al训练营-程序员宅基地
前言
最后一天的作业是让自由发挥，完成图像识别项目。
项目：垃圾分类
主要功能：垃圾名称识别，垃圾类别识别，以及一些无关紧要的信息输出。
项目采用：python3 ，调用阿里云 Vision API。
项目结构以及部分内容参考：我第四天的笔记
垃圾分类
图像识别文档：link
垃圾分类文档：link
已经安装过Python SDK核心库。
我需要开通图像识别的服务，安装图像识别的包：pip install aliyun-python-sdk-imagerecog
再垃圾分类的文档我发现了可以简单地调试，而且能直接生成你要的代码。
python程序代码如下图：
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkimagerecog.request.v20190930.ClassifyingRubbishRequest import ClassifyingRubbishRequest
import json
# 创建 AcsClient 实例
client = AcsClient("j6MHLmTTA", "29Di", "cn-shanghai")
# 获取垃圾信息
request = ClassifyingRubbishRequest()
request.set_accept_format('json')
request.set_ImageURL("https://harry1.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/laji_fenlei-001.jpg")
response = client.do_action_with_exception(request)
# python2: print(response)
#print(str(response, encoding='utf-8'))
# 输出垃圾信息
str = response.decode() #bytes是byte的序列，而str是unicode的序列,转换
#print(str)
#print(type(str))
a = json.loads(str)
#a = eval(str) #字符串转换为字典#eval实际上是解释执行python代码，有局限性，不能处理'false'
#print(type(a))
a = a['Data'] #取Data数据
#print(a)
#b = a['Sensitive"'] #取Sensitive"数据
#print(b)
c = a['Elements']
#print(c)
d = c[0]
#print(d)
print('是否存在敏感信息：%s'%a["Sensitive"])
print('垃圾名称：%s'%d["Rubbish"])
print('名词可信度：%s'%d["RubbishScore"])
print('垃圾类别：%s'%d["Category"])
print('置信度：%s'%d["CategoryScore"])
测试
图片的下面为测试结果
是否存在敏感信息：False
垃圾名称：塑料袋
名词可信度：0.9982
垃圾类别：干垃圾
置信度：0.9982
是否存在敏感信息：False
垃圾名称：棉被
名词可信度：0.870417
垃圾类别：可回收垃圾
置信度：0.870417
是否存在敏感信息：False
垃圾名称：
名词可信度：0.0
垃圾类别：
置信度：0.0
写在结尾
阿里云垃圾分类识别不太准，可能识别的图片中只有一种垃圾才行，多种垃圾的话，输出就有点麻烦。另外，文档里的物品名称输出枚举值我觉得容易让人误解，里面有动物的名字，我用真狼的图片试了，识别的垃圾名称是塑料垃圾。我觉得动物的名字出现在垃圾分类中，动物不是垃圾。文档要表达的意思是它们是塑料玩具，但是没有写清楚，可能我的理解也有问题吧，希望大家能保护环境。
是否存在敏感信息：False
垃圾名称：塑料玩具
名词可信度：0.6015
垃圾类别：可回收垃圾
置信度：0.6015
我的程序缺点：
图片识别要先把图片存到阿里云的oss里，通过url访问，识别一张图片就要把它的url放到程序里。
批量处理很麻烦，也不能实现本地识别。
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阿里云，为了无法计算的价值【-】
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