Python：人工智能库如何选择，百度图像识别入门

前言

AI 是目前非常火热的一个方向，公司想要在未来有更加长足的发展，在AI 与人工智能领域的探索是必不可少的，在刚刚过去的四月份的上海科技博览展会上，部分参展公司的项目都已接入AI，比如看到的一个自助咖啡售卖机，使用了刷脸支付。当然，目前的这些AI和人工智能还有很大缺陷，因为用户行为是多变的，AI智能也只是在经过深度学习和大量模型训练后产生的，如果用户的行为习惯超出了你的训练范围，则有可能识别错误或者不能识别。所以，目前这些AI智能最好作为项目的附加辅助功能，而不是主要功能，像那台咖啡机，万一刷脸失败了，又没有其他支付方式，岂不是很尴尬！

为什么从百度AI入手

在开发前，首先明确一点，资本不是非常雄厚的公司就不要想着开发自己的深度学习SDK了，毕竟这非常耗费人力财力，还不一定比的上那些流行的第三方SDK，所以咱们就老老实实使用第三方吧。

目前市场上有多种人工智能库，比如 tensorflow，名气很大，格调很高。然而，中小公司一开始涉及时并不建议直接使用 tensorflow，建议使用百度AI。并不是说 tensorflow 不好，相反它很强大。但是百度AI与之相比，拥有非常详细的文档，更加符合国人的文档，开发更易入门（不得不说，百度的一些SDK文档写的确实好，比华为、腾讯等强太多了）。并且百度的人工智能在国内也是属于最前端的水准，许多大型公司都有与之合作，比如中通快递、南方电网等。

另外，百度还提供一些已经完善的AI接口调用，如logo识别、车牌识别等，项目赶进度的可以直接使用。除此之外，还提供EasyDL，不用自己搭建服务器，直接使用百度的服务器进行模型定制训练，可方便公司低成本、快速探索智能领域。当然，最后产品线上，建议还是自己搭建服务器。

当你已经在人工智能领域可以简单的辗转挪移了，那么你就可以选择是否使用 tensorflow 了，百度AI在个人观点中只是为公司前期探索人工智能节省成本的最佳选择，并不一定是最终产品线上的唯一选择，毕竟 tensorflow 的名气辣么大，总是想让人忍不住要去尝试一下的，中后期就可以转投了。

通用图像识别

本文简绍的是百度AI中的对通用图像的识别，因为是对通用（即所有）图像识别，不像logo识别这种专门识别，所以准确度有点感人！

在项目开始前，请先去百度开放平台，创建一个应用。
安装百度图像识别库，我使用的是PyCharm，在终端中输入pip install baidu-aip 进行安装
安装完成后，开始进行python编写，大致分为以下几个步骤：
1. 导入aip库（百度的人工智能库）
2. 创建图像识别客户端
3. 读取指定图片
4. 使用创建的客户端识别图片，返回识别信息

下面是我们要识别的图片

from aip import AipImageClassify
import os# 百度应用的app_id、api_key和secret_key
APP_ID = '16180000'
API_KEY = 'LGbMstnOBcRBO8jNHrivVg7w'
SECRET_KEY = 'vKfFAks6y0uTBLyWbsvgjv89CTDdKolX'# 创建通用图像识别客户端
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)def get_file_content(file_path):with open(file_path, 'rb') as f:return f.read()# 获取图片对象
# 我是将图片直接放在项目根目录的images文件夹中的，小伙伴记得修改自己的图片路径
image = get_file_content(os.getcwd()+'/images/zly.jpg')
# 通用图像识别
print(client.advancedGeneral(image))

打印结果如下:

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}

最后，奉上百度文档链接

百度PDF文档链接：https://bce-cdn.bj.bcebos.com/doc/pdf/IMAGERECOGNITION.zh.pdf?timeStamp=1555638240519