百度AI应用类-车型识别

作者：江大白

项目简介：在现在很多的汽车APP中，大家拍摄一张汽车的图片后，可以很快获得车辆的各种信息，该功能背后，就是使用了车型识别的功能。

此外，通过车型识别，我们也可以判断停车场内，所有车辆品牌的分布，便于后续分析。

但是，市面上，车型品牌众多，常用车型就是数千款，因此，如何分析，如何采集数据，成为了一个难点。

所以本项目，通过调用百度API接口的方式，和大家一起体验车型识别的应用。

关于调用百度API接口的入门视频，可以参考平台上的《深入浅出人工智能平台Api项目应用》。

学习目的：学习如何调用百度AI的接口？学习如何对图像进行车型识别？

可应用场景：车型分析、一键拍照租车等

百度车型识别链接：https://ai.baidu.com/tech/vehicle/car

2 原理简述

车型识别：车型识别通过分为两个阶段，先对图片中的车辆进行检测，再对每种车辆提取特性，进行车辆属性分析，即车牌识别。

在本地端部署时，车辆检测数据集很多，比较好训练模型。

但是车型识别数据集很少，采集成为一个难点。（当然，如果利用百度AI接口，对图片反向标定，也是一个好方法！）

所以我们可以采用云服务部署的方式，使用百度AI接口，对市面上常用的3000多款车型进行判断识别。

不过需要注意的是，此接口主要对图片中的主体车辆（即面积最大的车辆）进行识别判断。

注意：关于目标检测入门的视频，可以查看平台上《30天入门深度学习》课程中的第五章节，入门且详细易懂。

3 项目实践

很多同学刚开始进入计算机视觉领域，因此大白主要从三个方面教大家一步步入门。

大白主要从软件安装（用于编写代码）+conda安装（代码运行环境）+库文件安装（代码运行需要的函数），总共三个方面讲解。

注意：如软件、环境、库文件已经安装，可跳过第三章，直接进入第四章。

3.1 软件安装

（1）Pycharm的安装

计算机视觉算法入门，大白首推Python语言进行编程，超级简单方便。

而在编程中，为了便于管理代码，推荐大家使用Pycharm软件。

考虑到很多人刚入门时，通常使用Window环境。

关于Pycharm的安装，可以参考大白的文章，《Window系统安装Pycharm软件详细教程》。

3.2 conda安装

（1）Conda

在工作中，常常会遇到，不同项目所依赖环境不一样的情况。

比如有的项目需要用python2.7，有的项目需要用python3.8等等。

为了不同的项目互不干扰，非常推荐大家使用Conda环境。

这里关于Conda环境的安装，可以参考大白的文章，《Window系统安装Conda详细教程》。

3.3 库文件安装

注意：以下如果哪个库文件已经安装过，可以跳过，安装下一个库文件。

（1）Opencv库

Opencv是计算机视觉领域，非常常用的图像算法库。

安装方式：进入Conda终端环境。（如不知如何进入，可以查看文章《Window系统安装Conda详细教程》）

输入代码：pip install  opencv-python

安装参考：（如果没有安装过numpy，同时也会顺带下载numpy库，用于数值转换）

（2）Request库

Request库，也称为HTTP库，在远程申请调用接口时非常常用，比如使用requests.post发送信息到远程服务器，请求服务。

安装方式：进入Conda终端环境

输入代码：pip install request==1.0.117

安装参考：

（3）PIL库

PIL库也是非常常用的图像处理库，在本项目中，主要用来对车辆的品牌汇总中文名称。

安装方式：进入Conda终端环境

输入代码：pip install pillow

安装参考：

4 代码文件编写

（1）代码获取方式

① 关注微信公众号：江大白

② 回复关键词：车型识别，即可收到代码。

（2）部分代码详情

（3）文件详情

main_image.py：读取图像，使用百度AI的车型识别接口，对图像中的车辆进行车型识别。

注意：因为主要对图片中的主体（面积最大）车辆进行检测，代码中大白没有添加视频识别的代码，大家需要需要，也可以先采用车辆检测定位车辆，再对每辆车小图，车型识别的方法。

NotoSansCJK-BIack：用于在图片上绘制车型品牌，中文名称的字体（思源黑体）。

5 代码运行测试

图像车型识别：在Pycharm中，运行main_image.py文件即可，大家也可以在最下方的配置信息中，更换不同的车辆图片，进行尝试。

注意：代码中的AK、SK相当于不同应用的账号和密码，大家需要自行注册，进行填写。

相关教程，可以参照平台上，大白的视频，《深入浅出人工智能平台Api项目应用》。