第三期【百度大脑新品体验】植物识别
才能我浪费99 发布于2019-06-04 浏览:5382 回复:65
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最后编辑于2020-12-08

1.功能描述:

该请求用于识别一张图片,即对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比较合适),输出植物识别结果。近期植物识别进行了能力升级——模型升级,Top1准确率绝对值提升11.76%,精度保持业界领先!具体如下图所示:

2.平台接入

植物识别接入网址:https://console.bce.baidu.com/ai/?fromai=1#/ai/imagerecognition/overview/index

具体接入方式比较简单,可以参考我的另一个帖子,这里就不重复了:
http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.调用攻略(Python3)及评测

3.1首先认证授权:

在开始调用任何API之前需要先进行认证授权,具体的说明请参考:

http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top

具体Python3代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python

import urllib
import base64
import json
#client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK
client_id =【百度云应用的AK】
client_secret =【百度云应用的SK】

#获取token
def get_token():
    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
    request = urllib.request.Request(host)
    request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
    response = urllib.request.urlopen(request)
    token_content = response.read()
    if token_content:
        token_info = json.loads(token_content)
        token_key = token_info['access_token']
    return token_key

3.2植物识别分析:

详细说明请参考: https://ai.baidu.com/docs#/ImageClassify-API/

大家需要注意的是:
API访问URL:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/plant
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。

Python3调用代码如下:

#植物识别,返回可能性最大的植物
#filename:图片名(本地存储包括路径),plantnum展示的数量
def plant(filename,plantnum):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/plant"
    
    # 二进制方式打开图片文件
    f = open(filename, 'rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    
    params = dict()
    params['image'] = img
    params['baike_num'] = plantnum
    params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")
    #params = json.dumps(params).encode('utf-8')
    
    access_token = get_token()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
    request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read()
    if content:
        #print(content)
        content=content.decode('utf-8')
        #print(content)
        data = json.loads(content)
        result=data['result']
        
        nums=min(plantnum,len(result))
        
        for i in range(0,nums):
            item=result[i]
            print ('名称:',item['name'])
            print ('可能性:',item['score'])
            baike_info=item['baike_info']
            print ('百科描述:',baike_info['description'])
            print ('百科链接:',baike_info['baike_url'])
            print ('百科图片:',baike_info['image_url'])
        
    #return landmark
    
plant("../img/plant3.jpg",1)


4.功能评测及建议:

选用不同的数据对效果进行测试,具体效果如下:

1:多肉植物:

名称: 吉娃莲
可能性: 0.8006192445755
百科描述: 吉娃莲,景天科拟石莲花属,别名:吉娃娃(因为常与狗名混淆,所以大多数情况只叫吉娃莲),原产于墨西哥奇瓦瓦州,生长在空气流通较好、日照充分的山坡上。吉娃莲,植株小型,无茎的莲座叶盘非常紧凑。卵形叶较厚,带小尖,蓝绿色被浓厚的白粉,叶缘为美丽的深粉红色。花序先端弯曲,钟状,红色。栽培不太困难,夏天不能浇过多的水。叶尖的红色特别美丽,是一种观赏性很强的多肉植物。
百科链接: http://baike.baidu.com/item/%E5%90%89%E5%A8%83%E8%8E%B2/1289904
百科图片: http://imgsrc.baidu.com/baike/pic/item/7e3e6709c93d70cfd11e54d6f2dcd100bba12b01.jpg

2:花卉

名称: 鸢尾
可能性: 0.31999999284744
百科描述: 鸢尾(学名:Iris tectorum Maxim.)又名:蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等,属百合目、鸢尾科、鸢尾属多年生草本,根状茎粗壮,直径约1cm,斜伸;叶长15~50cm,宽1.5~3.5cm,花蓝紫色,直径约10cm;蒴果长椭圆形或倒卵形,长4.5~6cm,直径2~2.5cm。原产于中国中部以及日本,主要分布在中国中南部。可供观赏,花香气淡雅,可以调制香水,其根状茎可作中药,全年可采,具有消炎作用。
百科链接: http://baike.baidu.com/item/%E9%B8%A2%E5%B0%BE/784374
百科图片: http://imgsrc.baidu.com/baike/pic/item/5fdf8db1cb1349542259b6915c4e9258d0094afb.jpg

3:水生植物

名称: 荷花
可能性: 0.72000002861023
百科描述: 荷花(Lotus flower):属毛茛目睡莲科,是莲属二种植物的通称。又名莲花、水芙蓉等。是莲属多年生水生草本花卉。地下茎长而肥厚,有长节,叶盾圆形。花期6至9月,单生于花梗顶端,花瓣多数,嵌生在花托穴内,有红、粉红、白、紫等色,或有彩纹、镶边。坚果椭圆形,种子卵形。荷花种类很多,分观赏和食用两大类。原产亚洲热带和温带地区,中国早在周朝就有栽培记载。荷花全身皆宝,藕和莲子能食用,莲子、根茎、藕节、荷叶、花及种子的胚芽等都可入药。其出污泥而不染之品格恒为世人称颂。“接天莲叶无穷碧,映日荷花别样红”就是对荷花之美的真实写照。荷花“中通外直,不蔓不枝,出淤泥而不染,濯清涟而不妖”的高尚品格,历来为古往今来诗人墨客歌咏绘画的题材之一。1985年5月荷花被评为中国十大名花之一。荷花是印度,越南的国花。
百科链接: http://baike.baidu.com/item/%E8%8D%B7%E8%8A%B1/158674
百科图片: http://imgsrc.baidu.com/baike/pic/item/e850352ac65c1038e7515b14bf119313b07e893d.jpg

4:大量植物堆积

名称: 非植物
可能性: 0


测试下来,整体感觉处理的结果和速度都很好,对于不同植物的识别都很准确。不过对于大量植物堆积的图片识别的稍差一些。

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共65条回复 最后由才能我浪费99回复于2020-12-08
#66才能我浪费99回复于2020-12-08
#64 李东升小儿子回复
你好  有玩完整的程序吗 能否看看呀  最近在做毕设

这个是调用百度API,主要功能是由后端的百度API来实现的

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#65才能我浪费99回复于2020-12-08
#64 李东升小儿子回复
你好  有玩完整的程序吗 能否看看呀  最近在做毕设

这个就是完整的程序啊

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#64李东升小儿子回复于2020-12-02

你好  有玩完整的程序吗 能否看看呀  最近在做毕设

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#63才能我浪费99回复于2019-12-03
#62 曲阜区回复
很多植物看着都很像,但是有细节上的差别

这就要看算法的功力了

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#62曲阜区回复于2019-11-28

很多植物看着都很像,但是有细节上的差别

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#61worddict回复于2019-11-25
#60 尼基塔007不错回复
小小植物是如何去识别的,是提取关键点?

主要是卷积神经网络

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#60尼基塔007不错回复于2019-10-30

小小植物是如何去识别的,是提取关键点?

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#59啪啪啪cao允儿回复于2019-09-29

你好,请问没报错怎么输出不了(字体,链接等),就好像没进去百度百科一样。

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#58风允摩羯回复于2019-08-08
#57 rose20135188回复
植物识别有了,再弄个动物识别就更好了。

说过了,你可以逛逛贴主的帖子里面有

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#57rose20135188回复于2019-08-07

植物识别有了,再弄个动物识别就更好了。

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#56才能我浪费99回复于2019-08-07
#36 蓝色的风339回复
现在去植物园玩正好

和家人一起去更好

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#55才能我浪费99回复于2019-08-07
#37 蓝色的风339回复
一边玩一边识别,增长知识

是啊,收获很大

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#54才能我浪费99回复于2019-08-07
#49 rose20135188回复
恭喜楼主获奖

谢谢,大家一起写,一起获奖

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#53worddict回复于2019-08-06
#52 才能我浪费99回复
是啊,现在AI发展太快了

AI会有大量应用的

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#52才能我浪费99回复于2019-08-06
#51 风允摩羯回复
对滴呦,还讨论一些呦

是啊,现在AI发展太快了

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#51风允摩羯回复于2019-07-17
#48 才能我浪费99回复
好像已经有类似的了

对滴呦,还讨论一些呦

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#50蓝色的风339回复于2019-07-17

大佬厉害

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#49rose20135188回复于2019-07-17

恭喜楼主获奖

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#48才能我浪费99回复于2019-06-19
#44 蓝色的风339回复
可以在做一个动物的

好像已经有类似的了

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#47蓝色的风339回复于2019-06-19
#46 风允摩羯回复
动物的有,大佬发过了,那个狗的

好的

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