Unity實現(xiàn)菜品識別的示例代碼

更新時間：2022年02月11日 14:48:46 作者：CoderZ1010

這篇文章主要介紹了如何通過Unity實現(xiàn)菜品識別，可以準確識別圖片中的菜品名稱、位置、卡路里信息，并獲取百科信息。感興趣的小伙伴可以了解一下

接口介紹：

識別超過9千種菜品，支持客戶創(chuàng)建屬于自己的菜品圖庫，可準確識別圖片中的菜品名稱、位置、卡路里信息，并獲取百科信息，適用于多種客戶識別菜品的業(yè)務(wù)場景中。

創(chuàng)建應(yīng)用：

在產(chǎn)品服務(wù)中搜索圖像識別，創(chuàng)建應(yīng)用，獲取AppID、APIKey、SecretKey信息：

查閱官方文檔，以下是菜品識別接口返回數(shù)據(jù)參數(shù)詳情：

定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

using System;
 
/// <summary>
/// 菜品識別
/// </summary>
[Serializable]
public class DishRecognition 
{
    /// <summary>
    /// 唯一的log id，用于問題定位
    /// </summary>
    public float log_id;
    /// <summary>
    /// 返回結(jié)果數(shù)目，及result數(shù)組中的元素個數(shù)
    /// </summary>
    public int result_num;
    /// <summary>
    /// 菜品識別結(jié)果數(shù)組
    /// </summary>
    public DishRecognitionResult[] result;
}
 
/// <summary>
/// 菜品識別結(jié)果
/// </summary>
[Serializable]
public class DishRecognitionResult
{
    /// <summary>
    /// 菜名
    /// </summary>
    public string name;
    /// <summary>
    /// 卡路里，每100g的卡路里含量
    /// </summary>
    public float calorie;
    /// <summary>
    /// 識別結(jié)果中每一行的置信度值，0-1
    /// </summary>
    public float probability;
    /// <summary>
    /// 百科詞條
    /// </summary>
    public BaikeInfo baike_info;
}
 
[Serializable]
public class BaikeInfo
{
    /// <summary>
    /// 對應(yīng)識別結(jié)果百度百科頁面鏈接
    /// </summary>
    public string baike_url;
    /// <summary>
    /// 對應(yīng)識別結(jié)果百科圖片鏈接
    /// </summary>
    public string image_url;
    /// <summary>
    /// 對應(yīng)識別結(jié)果百科內(nèi)容描述
    /// </summary>
    public string description;
}

下載C# SDK：

下載完成后將AipSdk.dll動態(tài)庫導(dǎo)入到Unity中：

以下是調(diào)用接口時傳入的參數(shù)詳情：

封裝調(diào)用函數(shù)：

using System;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
 
/// <summary>
/// 圖像識別
/// </summary>
public class ImageRecognition 
{
    //以下信息于百度開發(fā)者中心控制臺創(chuàng)建應(yīng)用獲取
    private const string appID = "";
    private const string apiKey = "";
    private const string secretKey = "";
 
    /// <summary>
    /// 菜品識別
    /// </summary>
    /// <param name="bytes">圖片字節(jié)數(shù)據(jù)</param>
    /// <param name="topNum">返回預(yù)測得分top結(jié)果數(shù)，默認為5</param>
    /// <param name="filterThreshold">默認0.95，可以通過該參數(shù)調(diào)節(jié)識別效果，降低非菜識別率.</param>
    /// <param name="baikeNum">    返回百科信息的結(jié)果數(shù)，默認不返回</param>
    /// <returns></returns>
    public static DishRecognition Dish(byte[] bytes, int topNum = 5, float filterThreshold = 0.95f, int baikeNum = 0)
    {
        var client = new Baidu.Aip.ImageClassify.ImageClassify(apiKey, secretKey);
        try
        {
            var options = new Dictionary<string, object>
            {
                { "top_num", topNum },
                { "filter_threshold", Mathf.Clamp01(filterThreshold)},
                { "baike_num", baikeNum}
            };
            var response = client.DishDetect(bytes, options);
            DishRecognition dishRecognition = JsonConvert.DeserializeObject<DishRecognition>(response.ToString());
            return dishRecognition;
        }
        catch (Exception error)
        {
            Debug.LogError(error);
        }
        return null;
    }
}

測試圖片：

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