基于函数计算体验ImageAI图像预测应用

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
对象存储 OSS,恶意文件检测 1000次 1年
简介: 小陈在体验了阿里云函数计算服务的AIGC应用模板后,发现可以方便快捷地实现以文生图。他的师父大刘建议利用云平台的AI能力,比如ImageAI,来实现图片中对象的识别。他们提到阿里云函数计算服务提供了ImageAI应用模板,只需几步就能创建并实现图片识别功能。用户可以上传图片至OSS特定目录,触发ImageAI进行自动识别,识别结果会保存在另一个目录中。此外,用户还可以直接通过FC访问ImageAI应用进行图像预测。这个过程展示了如何结合Serverless应用模板和AI技术,简化开发流程,提高效率。

基于Serverless应用模板还能做些什么?

小陈尝试完AIGC以文生图的实验,意犹未尽,觉得挺好玩。他体验到了AI模型的强大,同时也体会到了Serverless架构的便利性。

小陈:师傅,AIGC的实验做完了,阿里云函数计算服务中提供了现成的AIGC应用模版,所以简单几步就实现了应用的创建,并完成AIGC文生图的体验。从体验来说,AIGC这样的功能需求的确没必要大动干戈去开发一个完整应用,可以借用函数计算快捷实现,成本也更低。

大刘:嗯,我同意你的看法。要实现基于AI的应用,完全可以借用云平台封装好的能力,再做定制化,就像是使用一个插件。AI越来越强大,实现的功能也越来越丰富,会大大提高生产力,需要高度关注其发展。

小陈:是的。不过我也在想,既然AIGC可以以文生图,自然而然就引出一个新问题,AI能否能实现对图片中对象的识别呢?

大刘:哈哈,怎么突然会有这个想法呢?

小陈:公司网站上的图文内容不是越来越多嘛,很多图片还是用户上传的,如果能借助AI的能力对图像进行检测和甄别,对于规范网站图片内容和分类,或是衍生出一些新的交互玩法,应该都是有帮助的。

大刘:嗯,想法特别好,我支持你去做个探索。AI在计算机视觉技术上表现优异,计算机视觉技术包括图像识别、对象检测、图像生成,AIGC属于图像生成技术,而图像预测包括图像识别、对象检测技术。听说过ImageAI吗?这是一个图像预测的Python库,它能够让程序员和软件开发人员只敲几行代码就可以轻松地将计算机视觉技术集成应用程序中。阿里云的函数计算中也提供了这个应用模板,不妨去试试。

小陈:哇,那太好了,我之前就发现阿里云的函数计算服务中集成了不少AI能力,这就去看看,顺便做下试验,谢谢师傅。

大刘:好的,不用客气。

我们不但可以基于函数计算创建AIGC应用,实现以文生图,同时我们也可以基于函数计算创建ImageAI应用,通过简单几步实现对图片中对象的识别。下面我们介绍下基于阿里云函数计算服务创建ImageAI流程。

在 OSS建立图片目录

首先我们需要创建OSS Bucket, 由于Bucket的名称是全局唯一的,尽量使用与用户和应用有关联的可读性较强的名称,既避免重名也便于记忆。

在Bucket创建完成之后,再先后创建两个目录,一个是上传图片的origin目录,一个是保存ImageAI识别结果文件的result目录。当图片上传到origin目录后,会自动触发ImageAI的识别动作,并将结果保存到result目录中。

在函数计算中基于模板创建ImageAI应用

创建应用时,需要在高级设置中,输入前面准备好的OSS Bucket名称,创建RAM角色、OSS触发器角色,输入存储桶触发前缀origin/,和预测结果存放路径result/,其中OSS Bucket中的origin/, result/目录已在前面步骤中创建过了。

完成 ImageAI 应用创建。

体验ImageAI图像识别效果

可以通过两种方式实现图像预测,一种是在FC中访问ImageAI应用,上传图片,并在网页上操作进行图像预测。另外一种,是直接将要识别的照片上传到OSS中的origin/目录,触发自动识别,就可以在result中查看结果。这里之所以会有两种方式,是因为在应用模板中包含了两种函数资源和触发方式(如下),关于函数触发方式及触发器的相关知识,我们将在后续课程《函数计算的功能与使用入门》中具体介绍。

以下我们分别展示两种方式的具体操作步骤方法。

1)FC中通过ImageAI应用上传图片并进行识别。

获取并通过域名访问应用。

在WebUI端上传图片。

进行图像预测。

图像预测会显示5个预测结果,其中数值表示相似度,数值越大表示越相似。以上图的识别结果为例,其中“lion”的数值最大,意味着AI预测图片中的对象最大可能是”lion”

2)上传图片到ImageAI图片目录并查看预测结果

文件上传到设定的存储桶触发前缀的图片目录下,会触发ImageAI执行图像预测,并将预测结果存放在结果目录下。在图片完成上传后,我们可以在result/目录下查看结果。

点击文件名,查看图片预测结果。

到这里,我们就完成了图像预测的实验。

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