BAIDU AI開放平台 天空分割的測試

2022-01-23 07:17:31 字數 1634 閱讀 8953

一、基本情況目前網路服務多以http方式直接傳播資料資訊。在本次呼叫中,首先是

開通許可權

而後是鑑權

public

static

class

accesstoken

}最後是呼叫

public

class

skyseg

public

static

string

getfilebase64(string

filename)

}獲得結果(上部分是鑑權結果,下部分是編碼結果)

二、延伸研究

對於這樣乙個平台,最後如果部署為網路 服務,肯定還是走python js等語言,所以csharp只是簡單測試一下。我想思考的問題是它的應用場景在**?我是否需要去做準備?然後應該去做什麼準備?

使用dl去做影象增強,即使是baidu也意識到是乙個領域,但是他們很可能同樣也應用場景不明,其侷限應該還是「真」和「假」的區分。因為其根本,這裡的增強並不是一種主觀意識的正確(比如夜視、靜脈穿刺、去霧等),它的容錯率是很低的,如果做的不「真」,最終只能是停留在娛樂領域。但是從另乙個方面來說,這個方面能力的積累卻不能等到場景展現出來以後再做,至少現在就 應該有所積累。這個我是放在專門的專案中來說明的。

三、baidu_ai開放平台

可以看出傾向於cv,這個分類可以說是有參考價值的。

四、備註

獲取access token

client_id:必須引數,應用的api key

client_secret:必須引數,應用的secret key

伺服器返回的json文字引數如下:

例如:

base64

返回說明

是否必選

型別說明

log_id

是uint64

唯一的log id,用於問題定位

scoremap

否string

分割結果的灰度圖,base64編碼字串。每個畫素的取值範圍是0-255的整數,可以近似於概率,值越大表示越可能是天空。

labelmap

否string

分割結果的二值圖,base64編碼字串。每個畫素值是0或1,0表示背景,1表示天空。

"labelmap": "處理後的二值圖base64編碼字串",

"log_id": "1262724512684703744",

"scoremap": "處理後的灰度圖base64編碼字串",

"type": "sky"

}來自為知筆記(wiz)

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