通过深度学习算法，准确识别图片信息，目前我们提供菜品，车型，动植物等图片的识别接口，支持png、jpg、jpeg、bmp这几种格式的图片，您必须将您要识别的图片文件进行base64转码，转码后的大小不能超过4M，分辨率不能超过4K
API文档
植物识别 logo识别 车型识别 菜谱识别 图片主体检测 场景识别
植物识别
调用地址：https://service-gp6v3nf3-1255468759.ap-shanghai.apigateway.myqcloud.com/release/1754-7
请求方式：POST
返回类型：JSON
API调用： API调用说明（secret_id & secret_key）
请求参数（Headers）
| 名称 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 暂无数据 | |||
请求参数（Query）
| 名称 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| image | string | 是 | 植物图片的Base64编码字符串，注意转码后得到的字符串一般不用进行urlencode，也就是说上传的base64字符串中含有+和/字符。png格式图片base64一般以iVBO开头，jpg图片的base64一般以/9j/开头，在此之前的修饰字符都是多余的，上传时必须去除。 |
请求参数（Body）
| 名称 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 暂无数据 | |||
请求示例
curl go java javascript php python c#
curl -v -X POST https://service-gp6v3nf3-1255468759.ap-shanghai.apigateway.myqcloud.com/release/1754-7 ?image=-H 'Host:service-gp6v3nf3-1255468759.ap-shanghai.apigateway.myqcloud.com' -H 'Source:source' -H 'Date:Mon, 19 Mar 2018 12:08:40 GMT' -H 'Authorization:hmac id = "AKIDi6qE41WgJ9w8h4h9zq68Vq24d1beIuN0qIwU", algorithm = "hmac-sha1", headers = "date source", signature = yMCxXNytW5nvVGNZ8aBtRxmiLJ4=' -H 'X-Requested-With:XMLHttpRequest' //请用云市场分配给您的密钥计算签名并放入请求头,Date为当前的GMT时间package mainimport ( "crypto/hmac" "crypto/sha1" "encoding/base64" "fmt" "io" "io/ioutil" "net/http" gourl "net/url" "strings" "time")func calcAuthorization(source string, secretId string, secretKey string) (auth string, datetime string, err error) { timeLocation, _ := time.LoadLocation("Etc/GMT") datetime = time.Now().In(timeLocation).Format("Mon, 02 Jan 2006 15:04:05 GMT") signStr := fmt.Sprintf("x-date: %snx-source: %s", datetime, source) // hmac-sha1 mac := hmac.New(sha1.New, []byte(secretKey)) mac.Write([]byte(signStr)) sign := base64.StdEncoding.EncodeToString(mac.Sum(nil)) auth = fmt.Sprintf("hmac id="%s""
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