基于Node.js实现图像识别接口调用

1.比较各类商业图像识别接口：

1.火山引擎：对于人体、人像的识别功能较多，对于动物几乎没有，分类较少只有两三个，而且识别精度较差，往往识别不出图像中的实体。

2.谷歌引擎：识别精度、细节相当高，但没有分类，识别元素过多，且在国外，调试和支付不太方便。

3.百度引擎：识别精度优秀，分类较多，有明确的动物识别分类，且能衍生出百科知识，返回的标签为中文标签。

4.阿里云引擎：识别分类没有动物分类，但是在阿里云市场有其他公司的接口，相当于外包。

2.选用接口：

综合考虑使用百度动物识别，使用语言为node.js。但其官方示例没有node.js的语言示例，需要自己琢磨开发。

1.调用百度获取token的接口：

一开始的想法是将这个过程作为中间件，但发现作为中间件使用后，原接口就不能再发起请求了，原因不得而知，只能将其封装在方法中：

async function getToken() {
  const param = qs.stringify({
    grant_type: "client_credentials",
    client_id: "your client_id",
    client_secret: "your client_secret",
  });
  //通过秘钥获取token相关属性
  try {
    //但这个方法需要考虑到异步问题
    // axios({
    //   method: "get",
    //   baseURL: "https://aip.baidubce.com/",
    //   //两种url写法均可以请求到
    //   // url: `oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=${client_id}&client_secret=${client_secret}`,
    //   url: "oauth/2.0/token?" + param,
    // }).then((res) => {
    //   // var stream = res.data.pipe(fs.createWriteStream("./baidu-token.json"));
    //   // stream.on("finish", () => {
    //   //   console.log("传输完成！");
    //   // });
    //   return axios.get("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?" + param);
    // });
    return axios.get("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?" + param);
  } catch (error) {
    console.log(error);
  }
}

之前考虑过将获取到的token存放在文件中，这样不太会占用内存，但使用fs.createWriteStream(“./baidu-token.json”)浏览器会报同源跨域错误，虽然没什么影响，但如果不想看见报错还是不要使用这种优雅的写法了。

2.将图像转换为base64格式：

const image2base64 = require("image-to-base64");
let imageBase64 = await image2base64(
      // "http://localhost:4000/" + req.file.filename
      imageUrl
    );
//这里的imageUrl直接使用的是阿里云存储OSS返回的url，比较方便

3.调用动物识别接口：

async function getAnimal(imageUrl, response) {
  try {
    let token = await getToken();
    let imageBase64 = await image2base64(
      // "http://localhost:4000/" + req.file.filename
      imageUrl
    );
    const bodyFormData = new FormData();
    bodyFormData.append("image", imageBase64);
    return await axios({
      method: "post",
      url: `https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/animal?access_token=${token.data.access_token}`,
      headers: { "content-type": "application/x-www-form-urlencoded" },
      data: bodyFormData,
    });
  } catch (error) {
    response.send(error);
  }
}

注意这里一定要将imageBase64添加到bodyFormData，官方文档中没有说，是一个坑。

3.识别结果：