本教程向您展示了如何構建類似于Microsoft的What-Dog AI，但使用Diffbot的Image API，該教程向您展示了如何構建狗品種標識符。 整個應用程序少于100行代碼和利用IMGUR以托管以最大程度地降低成本。
密鑰功能：
>使用簡單的圖像上傳表格和PHP進行處理。> difbot的圖像API分析上載的圖像，并根據已確定的標簽返回建議。
。- 雖然不完美，但最終的應用程序展示了現代AI在圖像識別方面的可訪問性和潛力。
- 入門：
difbot帳戶：從diffbot.com獲取免費的14天API代幣。
- >
- 作曲家設置：使用以下 安裝必要的庫：
-
composer.json
{
"require": {
"swader/diffbot-php-client": "^2",
"php-http/guzzle6-adapter": "^1.0"
},
"minimum-stability": "dev",
"prefer-stable": true,
"require-dev": {
"symfony/var-dumper": "^3.0"
}
}> imgur帳戶：<code>Run `composer install`. The `minimum-stability` setting accommodates a beta dependency.</code>>創(chuàng)建一個IMGUR帳戶并獲取匿名映像上傳的客戶ID。
-
代碼結構（index.php）：
> 核心邏輯位于
函數（輔助功能）：
代碼使用輔助功能（未顯示）為每個建議的品種創(chuàng)建指向Bing Image搜索結果的鏈接。
index.php
<?php
require 'vendor/autoload.php';
$token = 'YOUR_DIFFBOT_TOKEN'; // Replace with your Diffbot token
$imgur_client = 'YOUR_IMGUR_CLIENT_ID'; // Replace with your Imgur Client ID
if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] == 'POST') {
// Handle image upload (using $_FILES) or URL submission (using $_POST['url'])
// ... (Image upload to Imgur using Guzzle, obtaining the image URL) ...
if (!isset($url) || empty($url)) {
die("Image upload or URL submission failed.");
}
$diffbot = new Swader\Diffbot\Diffbot($token);
$imageDetails = $diffbot->createImageAPI($url)->call();
$tags = $imageDetails->getTags();
echo "<img src=\"{$url}\" style="max-width:90%"500\" alt="在100行代碼中構建Microsoft的What-Dog AI" ></img>";
if (empty($tags)) {
echo "<h4>No breed identified.</h4>";
} else {
echo "<h4>Suggested Breed(s):</h4>";
foreach ($tags as $tag) {
echo "- <a href=\"https://www.bing.com/images/search?q=" . urlencode($tag['label']) . "\" target=\"_blank\">" . $tag['label'] . "</a><br>";
}
}
}
?>
<!-- HTML form for image upload or URL input -->
該教程包括幾個測試圖像及其結果，強調了品種識別的成功和失敗。 準確性與微軟的What-Dog AI相媲美，證明了使用DiffBot構建類似應用的可行性。
結論：
>本教程展示了將AI驅動圖像分析集成到簡單Web應用程序中的易用性。盡管準確性并不完美，但它突出了隨時可用的API來構建強大的圖像識別功能的潛力。 切記用自己的占位符令牌和ID替換。
以上是在100行代碼中構建Microsoft的What-Dog AI的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網其他相關文章！
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