Python AI教程(1): 调用百度AI的例程和图片资源

#!/usr/bin/python # coding:utf-8 import ai from pprint import pprint # pprint() 用于将dict打印得好看些 # 以下请写入百度云中创建应用后提供的API Key、Secret Key api_key = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX' secret_key = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX' # 创建 BaiduAI 对象， 代入 api_key, secret_key 两个参数 b = ai.BaiduAI(api_key, secret_key) # 调用各个API print('====语音转文本') texts = b.asr('images/16k.wav') print(texts) print('====文本转语音') b.tts('我是北京人') print('====文字识别') print(b.ocr("https://www.baidu.com/img/flexible/logo/pc/result.png")) print('====身份证识别') pprint(b.ocr_id_card("images/idcard2.jpg")) print('====银行卡识别') pprint(b.ocr_bank_card("images/bank_card.jpg")) print('====人脸检测') pprint(b.face_detect("images/face1.jpg", "age,expression")) print('====人脸比对') pprint(b.face_match("images/face1.jpg", "images/face2.jpg")) print('====人脸融合') pprint(b.face_merge("images/face2.jpg", "images/template.jpg", "images/merge_face.jpg")) print('====人流量统计') pprint(b.body_count("images/bodys.jpg")) print('====人体检测') pprint(b.body_detect("images/bodys2.jpg")) print('====人体关键点识别') pprint(b.body_anlysis("images/body_ana.jpg")) print('====通用物体和场景识别') pprint(b.classify("images/notebook.jpg")) print('====植物识别') b.classify_plant("images/plant3.jpg") print('====动物识别') pprint(b.classify_animal("images/animal3.jpg")) print('====车型识别') pprint(b.classify_car("images/car1.jpg")) print('====红酒识别') pprint(b.classify_wine("images/wine1.jpg")) print('====图像主体检测') pprint(b.classify_objects("images/objects1.jpg")) print('====菜品识别') pprint(b.classify_dish("images/dish1.jpg")) print('====智能写诗(七言绝句)') pprint(b.nlp_poem("长江望月")) print('====智能春联') pprint(b.nlp_couplets("长江")) print('====节日祝福语生成') pprint(b.nlp_bless("情人节")) print('====地址识别') pprint(b.nlp_address("上海市浦东新区纳贤路701号百度上海研发中心 F4A000 张三")) print('====情感倾向分析') pprint(b.nlp_sentiment("实在不怎么样")) print('====评论观点抽取') pprint(b.nlp_comment("三星电脑电池不给力", "3C")) print('====词法分析') pprint(b.nlp_lexer("百度是一家高科技公司")) print('====关键词提取') pprint(b.nlp_keywords("学习书法，就选唐颜真卿《颜勤礼碑》原碑与对临「第1节」")) print('====新闻摘要') title = "麻省理工仓库货物管理" content = '麻省理工学院的研究团队为无人机在仓库中使用RFID技术进行库存查找等工作，创造了一种聪明的新方式。它允许公司使用更小，更安全的无人机在巨型建筑物中找到之前无法找到的东西。使用RFID标签更换仓库中的条形码，将帮助提升自动化并提高库存管理的准确性。与条形码不同，RFID标签不需要对准扫描，标签上包含的信息可以更广泛和更容易地更改。它们也可以很便宜，尽管有优点，但是它具有局限性，对于跟踪商品没有设定RFID标准，“标签冲突”可能会阻止读卡器同时从多个标签上拾取信号。扫描RFID标签的方式也会在大型仓库内引起尴尬的问题。固定的RFID阅读器和阅读器天线只能扫描通过设定阈值的标签，手持式读取器需要人员出去手动扫描物品。' pprint(b.nlp_summary(title, content, 80)) print('====文章标签') title = "麻省理工仓库货物管理" content = '麻省理工学院的研究团队为无人机在仓库中使用RFID技术进行库存查找等工作，创造了一种聪明的新方式。它允许公司使用更小，更安全的无人机在巨型建筑物中找到之前无法找到的东西。使用RFID标签更换仓库中的条形码，将帮助提升自动化并提高库存管理的准确性。与条形码不同，RFID标签不需要对准扫描，标签上包含的信息可以更广泛和更容易地更改。它们也可以很便宜，尽管有优点，但是它具有局限性，对于跟踪商品没有设定RFID标准，“标签冲突”可能会阻止读卡器同时从多个标签上拾取信号。扫描RFID标签的方式也会在大型仓库内引起尴尬的问题。固定的RFID阅读器和阅读器天线只能扫描通过设定阈值的标签，手持式读取器需要人员出去手动扫描物品。' pprint(b.nlp_tags(title, content)) print('====文章分类') title = "麻省理工仓库货物管理" content = '麻省理工学院的研究团队为无人机在仓库中使用RFID技术进行库存查找等工作，创造了一种聪明的新方式。它允许公司使用更小，更安全的无人机在巨型建筑物中找到之前无法找到的东西。使用RFID标签更换仓库中的条形码，将帮助提升自动化并提高库存管理的准确性。与条形码不同，RFID标签不需要对准扫描，标签上包含的信息可以更广泛和更容易地更改。它们也可以很便宜，尽管有优点，但是它具有局限性，对于跟踪商品没有设定RFID标准，“标签冲突”可能会阻止读卡器同时从多个标签上拾取信号。扫描RFID标签的方式也会在大型仓库内引起尴尬的问题。固定的RFID阅读器和阅读器天线只能扫描通过设定阈值的标签，手持式读取器需要人员出去手动扫描物品。' pprint(b.nlp_topic(title, content))