Watson使用指南（五）

图像识别（Visual Recognition）

简介

该服务使用深度学习算法来识别场景、物体和人脸。同样，你也可以根据自己的需求来创建并训练你自己的分类器

认证

在bluemix上创建该服务实例，并且获得api-key，具体参见详见Watson使用指南。

方法

图片分类（Classify an image）

使用默认分类器，上传图片或图片地址即可进行识别。图片必须是jpg或png格式。对于待识别图片而言，获得的响应包括一些列选定分类器的得分，这些分数从0到1，越高的得分说明越接近该分类器，返回的得分信息是0.5以上的。为了获得最好的识别效果，推荐上传224x224px及以上大小的图片。

参数：

api_key （query型，必须，你的API密钥）
version （query型，必须，版本信息，当前最新2016-05-20 ）
images_file （multipart/form-data，必须，图片或压缩包。压缩包最大5MB，最多20张图片）
parameters （multipart/form-data，JSON格式数据）
- url （string型，图片地址）
- classifier_ids （数组，待使用分类器）
- owners （数组，分类器拥有者，IBM或你自己）
- threshold （float型，返回的最小得分）
Accept-Language （Header型，输出语言）

import json
from os.path import join, dirname
from os import environ
from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3

visual_recognition = VisualRecognitionV3('2016-05-20', api_key='{api-key}')

print(json.dumps(visual_recognition.classify(images_url=https://www.ibm.com/ibm/ginni/images/ginni_bio_780x981_v4_03162016.jpg), indent=2))

返回结果

参数：

images（结果数组）
classifiers（分类器数组）
classes （分类器中的标签数组）
class （分类器标签）
score （得分）
classifier_id （分类器唯一标识）
name （分类器名称）
image （图片文件所在路径）
source_url （图片来源地址）
resolved_url （图片解析地址）
images_processed（处理图片数量）
error （错误反馈）
error_id （错误标识ID）
description （错误描述）
warnings （警告提示数组）

{
    "images": [
        {
            "classifiers": [
                {
                    "classes": [
                        {
                            "class": "apple",
                            "score": 0.645656
                        },
                        {
                            "class": "fruit",
                            "score": 0.598688
                        },
                        {
                            "class": "food",
                            "score": 0.598688
                        },
                        {
                            "class": "orange",
                            "score": 0.5
                        },
                        {
                            "class": "vegetable",
                            "score": 0.28905
                        },
                        {
                            "class": "tree",
                            "score": 0.28905
                        }
                    ],
                    "classifier_id": "default",
                    "name": "default"
                },
                {
                    "classes": [
                        {
                            "class": "orange",
                            "score": 0.635488
                        }
                    ],
                    "classifier_id": "fruits_1050835757",
                    "name": "fruits"
                },
            ],
            "image": "orange-apple-banana-isolated.jpg"
        },
        {
            "classifiers": [
                {
                    "classes": [
                        {
                            "class": "fruit",
                            "score": 0.916827
                        },
                        {
                            "class": "vegetation",
                            "score": 0.768525
                        },
                        {
                            "class": "market",
                            "score": 0.768525
                        },
                        {
                            "class": "food",
                            "score": 0.377541
                        },
                        {
                            "class": "mercado",
                            "score": 0.28905
                        },
                        {
                            "class": "vegetable",
                            "score": 0.268941
                        }
                    ],
                    "classifier_id": "default",
                    "name": "default"
                },
                {
                    "classes": [
                        {
                            "class": "apple",
                            "score": 0.541237
                        }
                    ],
                    "classifier_id": "fruits_1050835757",
                    "name": "fruits"
                },
            ],
            "resolved_url": "https://c1.staticflickr.com/9/8803/17306765722_a2d0
be2f9e_b.jpg",
            "source_url": "https://flic.kr/p/snkGus"
        }
    ]
    "images_processed": 2
}

人脸识别（Detect faces）

分析图片中的人脸信息，比如近似年龄、性别、如果是名人还有姓名。支持jpg或png格式。该功能是不能训练的，并且不能用于生物学脸部识别。

参数：

api_key （query型，必须，你的API密钥）
version （query型，必须，版本信息，当前最新2016-05-20 ）
images_file （multipart/form-data，必须，图片或压缩包。压缩包最大5MB，最多20张图片）
parameters （multipart/form-data，JSON格式数据，图片地址）

import json
from os.path import join, dirname
from os import environ
from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3

visual_recognition = VisualRecognitionV3('2016-05-20', api_key='{api_key}')

print(json.dumps(visual_recognition.detect_faces(images_url=https://www.ibm.com/ibm/ginni/images/ginni_bio_780x981_v4_03162016.jpg), indent=2))

返回结果

参数：

images （结果数组）
faces （脸部信息数组）
age （年龄信息）
- max （可能最大年龄）
- min （可能最小年龄）
face_location （识别区域）
- height （识别区域高度）
- left（识别区域左上角x坐标）
- top （识别区域左上角y坐标）
- width （识别区域宽度）
gender （性别信息）
identity （如果是名人，返回信相关息，否则返回空）
- name （识别人物的姓名）
- type_hierarchy （关于名人，找到其属于的层次类型）
score （得分）
image （图片路径）
source_url (来源地址)
resolved_url （图片解析地址）
images_processed（处理图片数量）
error （错误反馈）
error_id （错误标识ID）
description （错误描述）
warnings （警告提示数组）

{
    "images": [
        {
            "faces": [
                {
                    "age": {
                        "max": 54,
                        "min": 45,
                        "score": 0.372036
                    },
                    "face_location": {
                        "height": 75,
                        "left": 256,
                        "top": 93,
                        "width": 67
                    },
                    "gender": {
                        "gender": "MALE",
                        "score": 0.99593
                    },
                    "identity": {
                        "name": "Barack Obama",
                        "score": 0.989013,
                        "type_hierarchy": "/people/politicians/democrats/barack
obama"
                    }
                }
            ],
            "image": "prez.jpg"
        }
    ],
    "images_processed": 1
}
}

文档原文：http://www.ibm.com/watson/dev...

Watson使用指南（五）

图像识别（Visual Recognition）

简介

认证

方法

阿然

引用和评论

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