【阿里云】图像识别

一、阿里云官网资料及配置本地
二、配置环境变量
三、C语言调用阿里云Python接口

一、阿里云官网资料及配置本地

阿里云官网
垃圾识别分类

sudo apt install python3-pip
pip3 install alibabacloud_imagerecog20190930

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可能出现的网络问题

二、配置环境变量

配置环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。

  • Linux和macOS系统配置方法

    • 在IntelliJ IDEA中打开终端Terminal。

    • 执行以下命令，配置环境变量。

<access_key_id>需替换为您RAM用户的AccessKey ID，<access_key_secret>替换为您RAM用户的AccessKey Secret。如果后续需要进行更多权限相关的配置，具体操作请参见使用RAM Policy控制访问权限。

export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=<access_key_id> 
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=<access_key_secret>

vi ~/.bashrc 和 /etc/profile #然后在末尾输入上面两行后保存
在这里插入图片描述
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然后退出终端重新登录下，此时再执行export，能看到这两个Key的存在

export
declare -x ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID="你的阿里云Key ID"
declare -x ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET="你的阿里云Key Secret"

在这里插入图片描述

  • Windows系统配置方法
    新建环境变量文件，添加环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET，并写入已准备好的AccessKey ID和AccessKey Secret。然后重启Windows系统。本操作以Windows 10为例进行说明。

    • 打开文件资源管理器，在此电脑上右键单击属性。

    • 在右侧导航栏，单击高级系统配置。

    • 在系统属性对话框的高级页签下，单击环境变量。

    • 在环境变量对话框中，单击新建(W)。
      在这里插入图片描述

    • 在弹出的新建系统变量对话框中，添加环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET，并写入已准备好的AccessKey ID和AccessKey Secret。

    • 重启Windows系统，使配置生效。

示例代码

文件在本地或文件不在同一地域OSS

# -*- coding: utf-8 -*-
# 引入依赖包
# pip install alibabacloud_imagerecog20190930import os
import io
from urllib.request import urlopen
from alibabacloud_imagerecog20190930.client import Client
from alibabacloud_imagerecog20190930.models import ClassifyingRubbishAdvanceRequest
from alibabacloud_tea_openapi.models import Config
from alibabacloud_tea_util.models import RuntimeOptionsconfig = Config(# 创建AccessKey ID和AccessKey Secret，请参考https://help.aliyun.com/document_detail/175144.html。# 如果您用的是RAM用户的AccessKey，还需要为RAM用户授予权限AliyunVIAPIFullAccess，请参考https://help.aliyun.com/document_detail/145025.html# 从环境变量读取配置的AccessKey ID和AccessKey Secret。运行代码示例前必须先配置环境变量。access_key_id=os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),access_key_secret=os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),# 访问的域名endpoint='imagerecog.cn-shanghai.aliyuncs.com',# 访问的域名对应的regionregion_id='cn-shanghai'
)
#场景一：文件在本地
#img = open(r'/tmp/ClassifyingRubbish1.jpg', 'rb')
#场景二：使用任意可访问的url
url = 'https://viapi-test-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/viapi-3.0domepic/imagerecog/ClassifyingRubbish/ClassifyingRubbish1.jpg'
img = io.BytesIO(urlopen(url).read())
classifying_rubbish_request = ClassifyingRubbishAdvanceRequest()
classifying_rubbish_request.image_urlobject = img
runtime = RuntimeOptions()
try:# 初始化Clientclient = Client(config)response = client.classifying_rubbish_advance(classifying_rubbish_request, runtime)# 获取整体结果print(response.body)
except Exception as error:# 获取整体报错信息print(error)# 获取单个字段print(error.code)

场景一是从本地读取文件
场景二是从网址上访问读取文件
将场景二注释，场景一代码打开，并修改输入自己测试图片的路径,如下：
在这里插入图片描述
其中“/home/orangepi/Image_recognition/test.png”为本地测试用图片路径（根据在线文档要求：图像类型：JPEG、JPG、PNG，图像大小：不大于3 MB，图像分辨率：不限制图像分辨率，但图像分辨率太高可能会导致API识别超时，超时时间为5秒)
在这里插入图片描述
如上，测试成功，说明阿里云垃圾分类方案对接成功。

三、C语言调用阿里云Python接口

在这里插入图片描述

调用前先测试下

改造下garbage.py里面的代码，封装成一个函数，供后C程序调用

# garbage.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 引入依赖包
# pip install alibabacloud_imagerecog20190930import os
import io
from urllib.request import urlopen
from alibabacloud_imagerecog20190930.client import Client
from alibabacloud_imagerecog20190930.models import ClassifyingRubbishAdvanceRequest
from alibabacloud_tea_openapi.models import Config
from alibabacloud_tea_util.models import RuntimeOptionsconfig = Config(# 创建AccessKey ID和AccessKey Secret，请参考https://help.aliyun.com/document_detail/175144.html。# 如果您用的是RAM用户的AccessKey，还需要为RAM用户授予权限AliyunVIAPIFullAccess，请参考https://help.aliyun.com/document_detail/145025.html# 从环境变量读取配置的AccessKey ID和AccessKey Secret。运行代码示例前必须先配置环境变量。access_key_id=os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),access_key_secret=os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),# 访问的域名endpoint='imagerecog.cn-shanghai.aliyuncs.com',# 访问的域名对应的regionregion_id='cn-shanghai'
)def alibaba_garbage():# 场景一：文件在本地img = open(r'/home/orangepi/Image_recognition/test.png', 'rb')# 场景二：使用任意可访问的url# url = 'https://viapi-test-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/viapi-3.0domepic/imagerecog/ClassifyingRubbish/ClassifyingRubbish1.jpg'# img = io.BytesIO(urlopen(url).read())classifying_rubbish_request = ClassifyingRubbishAdvanceRequest()classifying_rubbish_request.image_urlobject = imgruntime = RuntimeOptions()try:# 初始化Clientclient = Client(config)response = client.classifying_rubbish_advance(classifying_rubbish_request, runtime)# 获取整体结果# print(response.body)# 打印并返回需要的结果print(response.body.to_map()['Data']['Elements'][0]['Category'])return response.body.to_map()['Data']['Elements'][0]['Category']except Exception as error:# 获取整体报错信息# print(error)print(type('获取失败'))return '获取失败'# 获取单个字段# print(error.code)if __name__ == "__main__":alibaba_garbage()

garbage.c

#if 1
#include <Python.h>int main() {// 初始化Python解释器Py_Initialize();// 获取sys.path对象PyObject* sysPath = PySys_GetObject("path");// 将当前路径添加到sys.path中PyList_Append(sysPath, PyUnicode_DecodeFSDefault(".")); // PyUnicode_FromString将c字符串转换成Python字符串// 导入Python模块PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("garbage");if (pModule != NULL) {// 获取Python函数对象PyObject* pFunction = PyObject_GetAttrString(pModule, "alibaba_garbage");if (pFunction != NULL && PyCallable_Check(pFunction)) {// 调用Python函数，这里是无参数调用PyObject* pArgs = PyTuple_New(0);  // 传递空参数元组PyObject* pResult = PyObject_CallObject(pFunction, pArgs);if (pResult != NULL) {// 将返回值转换为C类型char *result = NULL;if (!PyArg_Parse(pResult, "s", &result)) {PyErr_Print();printf("Error: parse failed\n");}// 打印返回值printf("pResult = %s\n", result);Py_DECREF(pResult);} else {PyErr_Print(); // 打印Python错误信息}Py_DECREF(pFunction);Py_DECREF(pArgs);} else {PyErr_Print();}Py_DECREF(pModule);} else {PyErr_Print();}// 关闭Python解释器Py_Finalize();return 0;
}
#endif

在这里插入图片描述

c调用python代码garbage.py里函数， 封装并实现以下代码

garbage.h

#ifndef __GARBAGE__H
#define __GARBAGE__Hvoid garbage_init();
void garbage_final();
char *garbage_category(char *category);#endif

garbage.c

#if 1
#include <Python.h>
#include "garbage.h"void garbage_init()
{// 初始化Python解释器Py_Initialize();// 获取sys.path对象PyObject* sysPath = PySys_GetObject("path");// 将当前路径添加到sys.path中PyList_Append(sysPath, PyUnicode_DecodeFSDefault(".")); // PyUnicode_FromString将c字符串转换成Python字符串
}void garbage_final()
{// 关闭Python解释器Py_Finalize();
}char *garbage_category(char *category) 
{// 导入Python模块PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("garbage");if (pModule != NULL) {// 获取Python函数对象PyObject* pFunction = PyObject_GetAttrString(pModule, "alibaba_garbage");if (pFunction != NULL && PyCallable_Check(pFunction)) {// 调用Python函数，这里是无参数调用PyObject* pArgs = PyTuple_New(0);  // 传递空参数元组PyObject* pResult = PyObject_CallObject(pFunction, pArgs);if (pResult != NULL) {// 将返回值转换为C类型char *result = NULL;if (!PyArg_Parse(pResult, "s", &result)) {PyErr_Print();printf("Error: parse failed\n");}// 打印返回值printf("pResult = %s\n", result);// 为垃圾分类信息分配内存，复制返回值category = (char *)malloc(sizeof(char) * (strlen(result) + 1));memset(category, 0, (strlen(result) + 1));strncpy(category, result, (strlen(result) + 1));Py_DECREF(pResult);} else {PyErr_Print(); // 打印Python错误信息}Py_DECREF(pFunction);Py_DECREF(pArgs);} else {PyErr_Print();}Py_DECREF(pModule);} else {PyErr_Print();}return category;
}
#endif

garbage_test.c

//garbage_test.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "garbage.h"int main(int argc, char *argv[])
{char *category = NULL;garbage_init();category = garbage_category(category);printf("category = %s\n", category);garbage_final();if (category) {free(category);}return 0;
}

编译和运行这个程序，可以使用以下命令（假设使用的是gcc编译器和Python 3.10版本）：

gcc -o garbage_test garbage.h garbage.c garbage_test.c -I /usr/include/python3.10/ -l python3.10
./garbage_test

在这里插入图片描述

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