使用OneNetAI的API实现AI图像识别，安全帽检测_从onenet获取图片进行识别

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前言

中国移动是500强。就用用他的OneNet平台吧。OneNet平台包含了比较多的功能，其中的物联网功能后续有空再写文章说明，这里说一下他的AI功能。

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一、注册登录，获取AK和SK码

进控制台，找到AK和SK码。

二、获取鉴权码

代码如下（示例）：

import requests
url = "http://ai.heclouds.com:9090/v1/user/app/accessToken?aiKey=xxxx&secretKey=yyyyy"

headers = {
  'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
print(response.text)

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其中XXX是AK码,YYYY是SK码，替换一下。然后执行一下获得accessToken码。

三、执行推理

import requests
import json
import base64

url = 'http://ai.heclouds.com:9090/v1/aiApi/picture/HAT_RECO'
headers ={   'Content-Type':'application/json',   'token':'xxxxxxxxxxxxxxxxx(用户鉴权接口返回结果中的accessToken)'   }

# 打开图片文件
file = open('D:/Desktop/体验图片/安全帽检测/test.png','rb')
# 将其转为base64信息
base64Str = base64.b64encode(file.read()).decode()
# 关闭打开的文件
file.close()
# 构造接口调用参数
data = {  'picture':[base64Str]}
# POST 方式调用
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印结果
print(response.text)

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返回的结果：

{
    "stateCode": "0x0000", //结果状态码，16进制。"0x0000"：成功
    "message": "success",  //返回信息
    "data": Array  //JSON对象数组，数组中每个JSON对象表示一个人头，包含了人头在图片中的位置、大小，安全帽检测结果标签（yellow-黄色，red-红色，blue-蓝色，white-白色，none-未佩戴，helmet-安全帽，other-其它），置信度（0~1）
}
例如:
[
    {
        //人头在图片中的位置、大小
        "box": {
            "x": "237",
            "y": "55",
            "width": "93",
            "height": "116"
        },
        //置信度
        "confidence": "0.964995",
        //安全帽检测结果标签
        "label": "yellow"
    },
    {
        "box": {
            "x": "179",
            "y": "64",
            "width": "67",
            "height": "110"
        },
        "confidence": "0.980480",
        "label": "white"
    }
]
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总结

挺简单，无总结。