com.qcloud.cos.demo.ci.DetectCarDemo Maven / Gradle / Ivy
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package com.qcloud.cos.demo.ci;
import com.qcloud.cos.COSClient;
import com.qcloud.cos.model.ciModel.persistence.AIRecRequest;
import com.qcloud.cos.model.ciModel.persistence.DetectCarResponse;
import com.qcloud.cos.utils.Jackson;
/**
* 车辆识别demo https://cloud.tencent.com/document/product/460/63225
* 车辆车牌检测功能为同步请求方式,您可以通过本接口检测图片中的车辆,识别出车辆的品牌、颜色、位置、车牌位置等信息。该接口属于 GET 请求。
*/
public class DetectCarDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 1 初始化用户身份信息(secretId, secretKey)。
COSClient client = ClientUtils.getTestClient();
// 2 调用要使用的方法。
detectCar(client);
}
/**
* 车辆识别接口demo
* 图片支持格式:PNG、JPG、JPEG。
* 图片大小:所下载图片经 Base64 编码后不超过4MB。
* 图片像素:建议大于50*50像素,否则影响识别效果。
* 长宽比:建议长边与短边的比例小于5:1。
* ObjectKey 对象位置或DetectUrl 图片url 需二选一
*/
public static void detectCar(COSClient client) {
//1.创建任务请求对象
AIRecRequest request = new AIRecRequest();
//2.添加请求参数 参数详情请见api接口文档
//2.1设置请求bucket
request.setBucketName("demo-1234567890");
//2.2设置bucket中的图片位置
// request.setObjectKey("car.jpg");
//2.3或设置图片url
request.setDetectUrl("https://demo-1234567890.cos.ap-chongqing.myqcloud.com/car.jpg");
DetectCarResponse response = client.detectCar(request);
System.out.println(Jackson.toJsonString(response));
}
}
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