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1、百度EasyDL平台数据配置
1.1、训练图像上传
1.2、训练图像进行标注
1.3、训练模型
1.4、检验识别
1.5、申请发布
1.6、控制台权限配置
2、Python调用物体识别API 本项目是基于百度EasyDL平台制作的识别转盘内瓶子#xff0c;且识别瓶子位置的一个项目。通过在…目录
1、百度EasyDL平台数据配置
1.1、训练图像上传
1.2、训练图像进行标注
1.3、训练模型
1.4、检验识别
1.5、申请发布
1.6、控制台权限配置
2、Python调用物体识别API 本项目是基于百度EasyDL平台制作的识别转盘内瓶子且识别瓶子位置的一个项目。通过在百度进行物体识别的训练然后配置好后通过Python调用API函数识别上传图像中的物品以及识别物体所在的位置。
1、百度EasyDL平台数据配置
1.1、训练图像上传 首先进入EasyDL平台(https://ai.baidu.com/easydl/app/imgcls/overview)在 “ 数据总览 ” 里面上传需要训练的数据具体操作如下所示。 1.2、训练图像进行标注 然后对数据进行标注当选项 “ 无标注信息 ” 为 0 时说明已经标注完成具体操作如下所示操作内容有快进。 1.3、训练模型 通过在平台进行模型的训练然后就能对物体进行识别了。模型的训练需要一段时间最后等待模型的训练完成具体操作如下所示。 1.4、检验识别 我们可以在线对训练的模型进行校验判断这个模型的识别能力。通过调整阀值来控制识别的强度具体操作如下所示。 1.5、申请发布 如果你想在通过外围平台进行物体的识别你就需要 “ 申请发布 ”这样才能通过调用API进行物体的识别具体操作如下所示。 1.6、控制台权限配置 等待发布完成后需要对权限进行配置具体操作如下所示。 2、Python调用物体识别API 官方有调用API的示例函数我们需要对示例进行相应的修改代码中 “ MODEL_API_URL ” 、“ API_KEY ” 、“ SECRET_KEY ” 需要自己填写对应的参数填写完成保存为 .py 格式具体操作如下所示。 在Python代码中 “ IMAGE_FILEPATH ” 设置相应要识别的物体图像再通过 “ PARAMS ” 设置识别的强度设置后运行即可。 运行后返回的是Json语言对其进行解析即可得到识别的物体以及识别物体的坐标及长宽高如下图所示。
