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百度智能云平台API调用菜品识别的Java程序包(rar格式)。

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简介：
通过调用百度智能云平台提供的API，并使用Java编程语言，得以实现菜品识别功能的界面效果。具体实现细节可参考[https://www.cnblogs.com/yuanhang110/p/11229358.html](https://www.cnblogs.com/yuanhang110/p/11229358.html)。

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  • 基于百度智能云平台API的菜品识别Java实现代码RAR包
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    本RAR包提供了一套基于百度智能云平台API的菜品识别Java实现代码。包含详细文档和示例项目，便于开发者快速集成到现有系统中进行菜品图像识别。 实现效果界面的展示见相关博客文章。本项目通过调用百度智能云平台API来完成菜品识别功能，并使用Java语言进行开发。
     
  • 使用Python调用百度云API进行表格识别
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    本教程详细介绍如何利用Python编程语言接入百度云API服务，实现高效的表格数据识别与提取功能。适合对自动化数据处理感兴趣的开发者学习。 Python调用百度云API识别表格的步骤如下： 1. 首先展示一下效果样板的识别结果。 2. 接下来我们开始操作（这个接口与其他API不同，需要使用requests库请求三次）。 首先，我们需要创建一个属于自己的应用，并查阅文档帮助。第一步是获取access_token，在这里我将文件路径放在了函数里面，也可以将其放置在外部，或者制作成循环来识别某个文件夹内的所有图片。 第二步是获取是否成功识别的json数据。如果识别成功会返回一个request_id，可以使用这个ID来获取excel表或选择获取json数据（注意需要把图片转换为base64编码，并支持PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF、PNM和WebP格式）。
     
  • 利用百度智能云API进行植被识别
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    本项目采用百度智能云API技术，致力于高效准确地识别不同类型的植被。通过先进的图像处理和机器学习算法，为生态研究与环境监测提供有力工具。 使用Python的requests和base64库调用百度智能云的开放API，实现本地图片的转码、上传及请求操作。通过这些步骤，可以识别图片中包含的植物类型，并提供相似植物名称及其对应的置信度。这项技术可用于成品Web端、微信端或APP端的应用开发。
     
  • 使用Java调用百度图片识别API
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    本项目演示如何利用Java语言对接百度图片识别API，实现对图片内容的智能分析与处理，适用于图像检索、自动标注等场景。 在本段落中，我们将深入探讨如何使用Java调用百度的图像识别接口，这是一个强大的工具，能够对图像进行物体和场景的智能识别。以下是一系列详细步骤和技术要点： 1. **创建百度AI账号并获取API Key和Secret Key**： 在调用百度图像识别接口之前，你需要在百度AI开放平台注册一个账号，并创建一个应用。这个应用会为你提供一对API Key和Secret Key，这是用于身份验证的关键。 2. **获取Access Token**： 类似于人脸检测接口，通用物体和场景识别也需要Access Token来授权访问。你需要使用API Key和Secret Key通过HTTP请求获取Access Token。Access Token的有效期有限，因此在实际应用中，你可能需要考虑缓存和刷新机制。 3. **编写工具类**： `PictureRecognition` 类是核心代码，包含了调用识别接口的方法。其中涉及的工具类包括处理文件读取、Base64编码、HTTP请求和JSON解析等。 4. **图片编码和参数构建**： - 使用特定方法读取本地图片文件并转化为字节数组。 - 将图片数据转化为Base64字符串。 - 编码Base64字符串以符合URL规则。 - 构建包含图片数据的请求参数，如`image= + imgParam`。 5. **发送POST请求**： 使用HTTP工具类发送POST请求到百度AI的识别接口。这里包括了接口地址、Access Token和包含图片信息的参数。 6. **处理返回结果**： 通过解析JSON格式的结果来提取出图像识别的信息，这些信息可以在实际应用中进一步使用或展示。 7. **在Controller层调用API**： 在`Controller` 层定义一个方法用于调用 `PictureRecognition` 类中的相应方法，并将识别结果作为响应返回给前端或其他服务端组件。这里涉及到了日志记录和身份验证的注解，如`@Log` 和 `@AuthIgnore`. 8. **安全与优化**： 在实际开发中，保护API Key和Secret Key的安全至关重要。同时根据接口使用频率及Access Token的有效期合理设计缓存策略以减少不必要的网络请求。 通过这些步骤，在Java应用程序里集成百度图像识别服务并实现对图片的智能分析变得可能。这种技术广泛应用于智能家居、安防监控等多个领域，为自动化与智能化提供了强大支持。
     
  • 百度云文字识别-API调用示例（aip.py）
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    简介：本文件提供了使用Python调用百度云文字识别API的实例代码，帮助开发者快速了解和集成图像文字识别功能。 使用baidu-aip模块可以调用百度的AIP服务来识别图片中的文字，并将这些文字整合后输出。此功能可用于二维码验证登录场景中。
     
  • 利用PyQt5调用百度API进行OCR识别的代码包.rar
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    这是一个包含使用Python的PyQt5库和百度AI平台的OCR功能相结合的代码包，用于图像中文字的自动识别与提取。 使用八度百度接口开发的OCR识别程序，并带有用户界面。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
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    本资源包提供了利用百度AI平台的OCR技术进行表格识别的方法和示例代码。通过此工具，用户可以高效准确地将图片中的表格数据转换为电子表格格式，简化数据处理流程。 使用C# Winform开发了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上。当图片被放置后，程序会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，然后保存到用户指定的文件夹中。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
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    本资源为一个利用百度AI平台提供的OCR技术进行表格识别的项目文件。通过调用百度API，能够实现对图片中表格内容的精准提取和数字化处理。适合需要自动化数据录入与管理的应用场景。 使用C# Winform编写了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上，系统会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，保存到用户选择的文件夹中。
     
  • 小程序使用百度的语音识别API
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    本项目演示了如何在小程序中集成百度的语音识别API，实现高效的语音转文本功能，为用户提供便捷的操作体验。 该文件用于小程序与百度语音接口的连接，可以将小程序发送的录音文件传送到此进行语音识别。使用方法可参考我的博客文章。
     
  • 百度人脸识别API的调用实现
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    本文介绍了如何使用百度的人脸识别API进行人脸检测、关键点定位、面部属性分析等功能的实际操作步骤和代码示例。 这是用Java实现的百度人脸识别API调用代码，可以参考下载以快速实现API调用。有关实现细节，请参阅相关文章。