你还在为不认识商标烦恼嘛？
你还在为雪碧、雷碧傻傻分不清而困苦嘛？
不要急！
让我来帮你！
1、我们的图像识别功能！能做什么？
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，充分满足各类开发者和企业用户的应用需求
可以实现对动植物，果蔬菜品，红酒，logo，货币地址等等的物体场景进行识别，功能不可谓不多啊~~~
接下来有请我们今天的主角！
logo识别
1.1 logo识别
识别超过2万类商品logo，支持创建自定义品牌logo图库，可准确识别图片中品牌logo的名称，适用于需要快速获取品牌信息的业务场景
哇嗷~
识别超过2万类商品logo，可准确识别图片中品牌logo的名称和所在图片中的位置！！！
还可以获得位置！！！这也太贴心了吧~~~
快速创建专属品牌logo图库，通过调用入库接口上传图片，支持海量图片入库
还可以自定义！哇哇哇！！！我心动了，不行我要行动起来！！！
2、怎么样才能够实现呢？哦~~~~
我们先开通环境，然后再对内容进行实现，通过API文档的调用实现我们的功能
3、手把手带大家实现！
我们先找到识别地址： https://ai.baidu.com/tech/imagerecognition/logo
点击我们的立即使用！（前提是已经注册登入了哦~~~）
来到了我们管理界面
来到已经建立应用，创建应该（上面的框框标错了……）
然后到数据填写阶段
新建成功！
获得了API key 和 Secret Key
求access_token
使用python实现
# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【官网获取的AK】&client_secret=【官网获取的SK】'
response = requests.get(host)
if response:
print(response.json())
{
"refresh_token": "25.b55fe1d287227ca97aab219bb249b8ab.315360000.1798284651.282335-8574074",
"expires_in": 2592000,
"scope": "public wise_adapt",
"session_key": "9mzdDZXu3dENdFZQurfg0Vz8slgSgvvOAUebNFzyzcpQ5EnbxbF+hfG9DQkpUVQdh4p6HbQcAiz5RmuBAja1JJGgIdJI",
"access_token": "24.6c5e1ff107f0e8bcef8c46d3424a0e78.2592000.1485516651.282335-8574074",
"session_secret": "dfac94a3489fe9fca7c3221cbf7525ff"
}我们可以通过调用获得access_token的值
access_token = response.json()["access_token"]获得access_token值以后我们就可以肆无忌惮的开始使用了
查看文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGERECOGNITION/Ok3bcxc59
对数据进行调用：
# encoding:utf-8
import requests
import base64
'''
logo商标识别
'''
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/logo"
# 二进制方式打开图片文件
f = open('[本地文件]', 'rb') # 本地地址
img = base64.b64encode(f.read())
params = {"image":img}
access_token = '[调用鉴权接口获取的token]' # token值
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())
我们只要把图片和上面获得的access_token进行添加即可。
通过调用我们就可以获得有有关的数据
4、对下面的图片进行测试查看使用效果
获得数据为：
[{'name': '百度', 'type': 1, 'probability': 0.90238987881204, 'location': {'height': 35, 'top': 10, 'left': 61, 'width': 38}},
{'name': '百度', 'type': 0, 'probability': 0.86804446123414, 'location': {'height': 35, 'top': 10, 'left': 61, 'width': 38}},
{'name': '圣大阳光', 'type': 1, 'probability': 0.30416201678189, 'location': {'height': 23, 'top': 23, 'left': 82, 'width': 56}},
{'name': '恒大', 'type': 0, 'probability': 0.58853826963833, 'location': {'height': 21, 'top': 24, 'left': 92, 'width': 30}},
{'name': '拜尔', 'type': 1, 'probability': 0.256034608682, 'location': {'height': 22, 'top': 23, 'left': 28, 'width': 42}},
{'name': '王开摄影', 'type': 1, 'probability': 0.19496629012487, 'location': {'height': 23, 'top': 23, 'left': 171, 'width': 68}},
{'name': '金大田', 'type': 1, 'probability': 0.19475182214648, 'location': {'height': 21, 'top': 24, 'left': 92, 'width': 30}}
我们可以通过资信值来获取内容
print(response.json()["result"][0]["name"])这里简单粗暴了应该加一个判断才行的【狗头】
5、这个logo识别怎么样？
简单的说很棒，使用很方便，特别的舒服！！！
我只使用了python的调用，还有其他的很多的方案，大家都可以进行尝试哦！~~~~
由于技术有限，没有加上前端什么的有点小废物~~~
等下一次！！！
冲冲冲！！！