java实现调用百度图像识别API,批量识别车辆车型、颜色等信息

本文介绍如何使用Java调用百度AI开放平台的图像识别API,批量识别车辆的车型和颜色信息。通过创建应用并获取APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY,可以调用API接口进行车型识别。

java实现调用百度图像识别API,批量识别车辆车型、颜色等信息


在需要大量识别车辆车辆信息时,我们可以调用百度AI开放平台提供的API接口来完成批量处理。在百度AI开放平台申请好账号,创建应用后,我们就可以根据百题提供的APP_ID,APP_KEY,SECRET_KEYl来调用api接口,根据返回的识别数据,提取出自己所需要的车辆车型、颜色等信息,下面是利用java所实现的过程。

首先,下载百度图像识别API提供的Java SDK,地址为Java SDK,将SDK中的四个jar包添加到依赖。

接下来,调用百度API进行车型识别的具体代码如下:

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.util.HashMap;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import com.baidu.aip.imageclassify.AipImageClassify;
public class CarRecognition {
	//填入自己申请的AAP_ID APP_KEY SECRET_KEY
	public static final String APP_ID = "AAP_ID";
    public static final String API_KEY = "APP_KEY";
    public static final String SECRET_KEY = "SECRET_KEY";
	public static void main(String[] args) {
		AipImageClassify aic = new AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY); 
    	sample(aic);                        //调用识别方法 
	}	
		
	public  static void sample(AipImageClassify client) {
		HashMap<String, String> options = new HashMap<String, String>();  // 传入可选参数调用接口
		String color = null;                //定义一个字符串用于后面存储车身颜色			
		String type = null;    				//定义一个字符串用于后面存储车辆型号
		
		options.put("top_num", "3");		//设置识别出的车型数量
		options.put("baike_num", "0");		//设置给出的结果中是否需要包含车辆的百度百科描述信息
		String path = "car\\";          	//需要识别的本地图片所在文件夹路径
		File file = new File(path); 		
		File[] files = file.listFiles();
		try {		
			BufferedWriter bufw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(new File("result\\carInfo.txt")),"gbk"));//建一个输出流用于输出车辆识别结果信息
			bufw.write("文件名  车型1  车型2  车型3  颜色");    //首先在文档中写出表头,使用$符号分割方便后期将txt文档数据导入excel中做分割
			bufw.newLine();
			for(int i=0;i<files.length;i++) {
				System.out.println(files[i].getName());	    //打印一下当前正在处理的图片名称,方便看进度
				String image = files[i].getAbsolutePath();  //获取本地图片的绝对路径
				bufw.write(files[i].getName()+" ");			//第一项数据为文件名
				JSONObject res = client.carDetect(image, options);  //获取调用API接口所获取的车辆信息识别数据res,格式为JSONobject
				//下面进行JSONobjec数据的解析,提取出识别出的车型、颜色信息
				JSONArray results = res.getJSONArray("result");	 	//将返回的JSONObject中result数组的转化成JSONarray,下面利用循环分别获得每一种车型结果数据		
				for(int j = 0;j<results.length();j++) {
					JSONObject obj = (JSONObject)results.get(j);	//将JSONOarray中第j个JSONObject数据拿出
					type = (String) obj.get("name");				//利用键“name”获取车型值
					bufw.write(type+" ");
				}
				color = (String) res.get("color_result");			//利用键“color_result”获取返回的JSONObject中车辆颜色信息值
				bufw.write(color);
				bufw.newLine();	
				bufw.flush();
			} 		
			bufw.flush();
			bufw.close();	
		}
		catch (IOException e) {		
			e.printStackTrace();
		}		
	}
}

示例:我们从网上找了一本田思域的照片:

运行程序输出结果如下:

识别结果中,排在第一位的就是可能性最大的车型。

<think>好的,我现在需要帮助用户找到如何在IntelliJ IDEA中使用Java调用百度AI的图像识别API的示例代码。首先,我得回忆一下百度AI平台的相关文档,通常他们会提供SDK和API密钥的申请流程。用户可能需要先注册百度智能云账号,创建应用获取API Key和Secret Key,这部分步骤很关键,因为调用API需要这些凭证。 接下来,用户使用IntelliJ IDEA,所以需要指导他们创建一个Java项目,并添加必要的依赖。百度可能有官方的Java SDK,或者需要手动添加HTTP客户端库,比如Apache HttpClient或OkHttp。另外,处理JSON响应可能会用到Gson或Jackson库,需要提醒用户添加这些依赖,比如通过Maven或Gradle。 然后是代码结构部分。通常调用API的步骤包括构建请求参数,生成访问令牌,发送HTTP请求,处理响应结果。我需要分步骤解释每个部分,比如如何通过API Key和Secret Key获取access_token,这是认证的关键步骤。然后构造请求的URL,包含图像数据,这里可能需要处理Base64编码或图片文件的读取。 用户可能遇到的常见问题包括依赖缺失、API密钥错误、网络连接问题或者图像格式不正确,这些需要在注意事项里提到。此外,代码示例需要确保语法正确,比如使用try-catch处理异常,正确关闭HTTP连接等。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求,比如如何处理不同的图像识别功能,优化性能的方法,或者错误处理的最佳实践。确保问题覆盖用户可能感兴趣的扩展主题,帮助他们进一步探索。</think>### IntelliJ IDEA + Java调用百度AI图像识别API分步指南 #### 一、环境准备 1. 创建百度智能云应用 - 登录[百度AI开放平台](https://ai.baidu.com/) - 创建新应用,记录`API Key`和`Secret Key`[^1] 2. 创建Java项目 ```xml <!-- pom.xml依赖 --> <dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <artifactId>java-sdk</artifactId> <version>4.16.11</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.json</groupId> <artifactId>json</artifactId> <version>20231013</version> </dependency> ``` #### 二、核心代码实现 ```java import com.baidu.aip.imageclassify.AipImageClassify; public class ImageRecognition { // 设置APPID/AK/SK private static final String APP_ID = "your_app_id"; private static final String API_KEY = "your_api_key"; private static final String SECRET_KEY = "your_secret_key"; public static void main(String[] args) { // 初始化客户端 AipImageClassify client = new AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY); // 设置网络参数 client.setConnectionTimeoutInMillis(2000); client.setSocketTimeoutInMillis(60000); // 调用通用物体识别接口 String imagePath = "test.jpg"; JSONObject res = client.advancedGeneral(imagePath, null); System.out.println(res.toString(2)); } } ``` #### 三、关键配置说明 1. 认证参数设置 ```java // 使用更安全的配置方式(推荐) client.setHttpProxy("proxy_host", 8080); // 需要时代理设置 client.setSocketTimeoutInMillis(60 * 1000); // 超时设置 ``` 2. 图像处理参数 ```java HashMap<String, String> options = new HashMap<>(); options.put("baike_num", "5"); // 获取百科信息数量 options.put("top_num", "3"); // 返回结果数量 ``` #### 四、高级功能实现 1. 多图像批量识别 ```java public void batchRecognition(List<String> imagePaths) { for (String path : imagePaths) { JSONObject result = client.advancedGeneral(path, options); parseResult(result); } } ``` 2. 结果解析示例 ```java private static void parseResult(JSONObject result) { if (result.has("result")) { JSONArray items = result.getJSONArray("result"); for (int i = 0; i < items.length(); i++) { JSONObject item = items.getJSONObject(i); System.out.printf("识别结果: %s (置信度: %.2f)%n", item.getString("keyword"), item.getDouble("score")); } } } ``` #### 五、常见错误处理 | 错误代码 | 解决方案 | |---------|----------| | 216100 | 检查图片格式(支持JPG/PNG/BMP)| | 216201 | 验证API Key/Secret Key有效性 | | 282003 | 检查网络连接和代理设置 |
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