Unity实现植物识别示例详解

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我是靠谱客的博主矮小发箍，这篇文章主要介绍Unity实现植物识别示例详解，现在分享给大家，希望可以做个参考。

接口介绍：

可识别超过2万种常见植物和近8千种花卉，接口返回植物的名称，并支持获取识别结果对应的百科信息；还可使用EasyDL定制训练平台，定制识别植物种类。适用于拍照识图、幼教科普、图像内容分析等场景。

创建应用：

在产品服务中搜索图像识别，创建应用，获取AppID、APIKey、SecretKey信息：

查阅官方文档，以下是植物识别接口返回数据参数详情：

定义数据结构：

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using System;
 
/// <summary>
/// 植物识别
/// </summary>
[Serializable]
public class PlantRecognition
{
    /// <summary>
    /// 唯一的log id，用于问题定位
    /// </summary>
    public float log_id;
    /// <summary>
    /// 识别结果数组
    /// </summary>
    public PlantRecognition[] result;
}
 
[Serializable]
public class PlantRecognitionResult
{
    /// <summary>
    /// 植物名称
    /// </summary>
    public string name;
    /// <summary>
    /// 置信度
    /// </summary>
    public float score;
    /// <summary>
    /// 百科词条
    /// </summary>
    public BaikeInfo baike_info;
}
 
[Serializable]
public class BaikeInfo
{
    /// <summary>
    /// 对应识别结果百度百科页面链接
    /// </summary>
    public string baike_url;
    /// <summary>
    /// 对应识别结果百科图片链接
    /// </summary>
    public string image_url;
    /// <summary>
    /// 对应识别结果百科内容描述
    /// </summary>
    public string description;
}

下载C# SDK：

下载完成后将AipSdk.dll动态库导入到Unity中：

以下是调用接口时传入的参数详情：

封装调用函数：

复制代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
 
/// <summary>
/// 图像识别
/// </summary>
public class ImageRecognition 
{
    //以下信息于百度开发者中心控制台创建应用获取
    private const string appID = "";
    private const string apiKey = "";
    private const string secretKey = "";
 
    /// <summary>
    /// 植物识别
    /// </summary>
    /// <param name="bytes">图片字节数据</param>
    /// <param name="baikeNum">返回百科信息的结果数，默认不返回</param>
    /// <returns></returns>
    public static PlantRecognition Plant(byte[] bytes, int baikeNum = 0)
    {
        var client = new Baidu.Aip.ImageClassify.ImageClassify(apiKey, secretKey);
        try
        {
            var options = new Dictionary<string, object>
            {
                { "baike_num", baikeNum }
            };
            var response = client.PlantDetect(bytes, options);
            Debug.Log(response);
            PlantRecognition plantRecognition = JsonConvert.DeserializeObject<PlantRecognition>(response.ToString());
            return plantRecognition;
        }
        catch (Exception error)
        {
            Debug.LogError(error);
        }
        return null;
    }
}

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using System;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
 
/// <summary>
/// 图像识别
/// </summary>
public class ImageRecognition 
{
    //以下信息于百度开发者中心控制台创建应用获取
    private const string appID = "";
    private const string apiKey = "";
    private const string secretKey = "";
 
    /// <summary>
    /// 植物识别
    /// </summary>
    /// <param name="bytes">图片字节数据</param>
    /// <param name="baikeNum">返回百科信息的结果数，默认不返回</param>
    /// <returns></returns>
    public static PlantRecognition Plant(byte[] bytes, int baikeNum = 0)
    {
        var client = new Baidu.Aip.ImageClassify.ImageClassify(apiKey, secretKey);
        try
        {
            var options = new Dictionary<string, object>
            {
                { "baike_num", baikeNum }
            };
            var response = client.PlantDetect(bytes, options);
            Debug.Log(response);
            PlantRecognition plantRecognition = JsonConvert.DeserializeObject<PlantRecognition>(response.ToString());
            return plantRecognition;
        }
        catch (Exception error)
        {
            Debug.LogError(error);
        }
        return null;
    }
}

测试图片：

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using System.IO;
using UnityEngine;
 
public class Example : MonoBehaviour
{
    private void Start()
    {
        ImageRecognition.Plant(File.ReadAllBytes(Application.dataPath + "/Picture.jpg"));
    }
}