云开发---uniapp云开发云函数练习---整合百度ai图像识别SDK

2021-02-11 18:14:00 浏览数 (1)

上篇文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1786902我们大致了解了下云函数 这篇文章带大家使用云函数来整合百度ai图像识别SDK 也算是云函数的一个小练习 最好看完上个文章再来看这个 就当练习 两个文档需要看 uniCloud https://uniapp.dcloud.io/uniCloud/cf-common 百度ai图像识别SDK文档 https://cloud.baidu.com/doc/IMAGERECOGNITION/s/bk3bcxkdg

将sdk制作成公共模块

创建common目录

如果你没有cloudfunctions 参考上篇文章

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

鼠标右键点击这个文件夹 新建common目录

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

新建公共模块

右键点击common新建公共模块

我在这里起名为hello

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

创建完成

npm导入百度aip

这个时候 我们可以控制台进入 hello目录

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

根据百度ai开放平台图像识别SDK文档

https://cloud.baidu.com/doc/IMAGERECOGNITION/s/bk3bcxkdg

可得 我们需要 npm install baidu-aip-sdk来安装依赖

在hello目录下安装 执行npm install baidu-aip-sdk 建议使用cmd

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

再次封装

uniapp文档说 需要使用module.exports导出模块

我们在 /hello/index.js来编写

根据百度ai文档 node引入如下

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

我们结合下

代码语言:txt复制
var AipImageClassifyClient = require("baidu-aip-sdk").imageClassify;

// 设置APPID/AK/SK
var APP_ID = "你的 App ID";
var API_KEY = "你的 Api Key";
var SECRET_KEY = "你的 Secret Key";

// 新建一个对象,建议只保存一个对象调用服务接口
var client = new AipImageClassifyClient(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
module.exports = client

公共模块完成 右键点击hello文件夹 上传公共模块

编写云函数

按照上篇文章 我们右键单击cloudfunctons新建云函数 这里我起名为usehello

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

右键点击usehello 选择管理公共模块依赖 选择hello 更新依赖

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

代码

代码语言:txt复制
'use strict';
let client = require('hello')
exports.main = async (event, context) => {
	return new Promise(function(resolve){
		client.advancedGeneral(event.bas64).then(function(result) {
			resolve(result)
		}).catch(function(err) {
		    // 如果发生网络错误
		    console.log(err);
			return "error"
		});
	})
};

代码解释

event.bas64为接收的base64数据 具体往下看前端测试调用云函数

首先 我们导入公共模块的hello导出的client

在 主函数中编写 这里使用通用物体识别 根据文档

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

这里我们直接给云函数传送base64数据 当然等会会讲 图片也压缩了(用到了插件)

返回一个Promise对象 如果不使用Promise可以使用回调 但是Promise方便

我们把识别的结果抛出

云函数编写完成 右键点击hello 更新依赖本模块的云函数

小踩坑

如果出现 上传公共模块后 云函数还报错说无依赖的公共模块 需要你上传

修改 云函数目录下的package.json

代码语言:txt复制
"dependencies": {
		"hello": "file:..\common\hello"
	}

改为

代码语言:txt复制
"dependencies": {
		"hello": "file:../common/hello"
	}

操作完成即可

前端测试

我们直接使用 index

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

这里给logo图像加了个点击事件 testOne

使用了别人的压缩插件来压缩图像 插件地址https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=2316

当然如果不想使用别人的压缩插件 可以 通过如下步骤压缩

图片画到canvas上 自行压缩尺寸 最后生成 base64数据

页面

代码语言:txt复制
<template>
	<view class="content">
		<image class="logo" src="/static/logo.png" @click="testOne"></image>
		<helang-compress ref="helangCompress"></helang-compress>
		<view class="text-area">
			<text class="title">{{title}}</text>
		</view>
	</view>
</template>

功能

说明

首先我们使用了uni.chooseImage选择一个图片 然后通过插件来压缩图片

然后将图片转换为base64数据 并调用云函数

图片转base64

请求压缩图像得到的临时图像地址 请求得到arraybuffer 通过uni.arrayBufferToBase64转化为base64

代码语言:txt复制
uni.request({
	url:resp,
	method:'GET',
	responseType: 'arraybuffer',
	success:function(res){
		let base64s = uni.arrayBufferToBase64(res.data);
	}
}

调用云函数

可以参考文档 https://uniapp.dcloud.io/uniCloud/cf-functions?id=clientcallfunction

我们调用写的usehello云函数 传送base64数据 key:value格式传送数据bas64:base64s

代码语言:txt复制
uniCloud.callFunction({
	name:'usehello',
	data: {bas64:base64s}
	}).then(res=>{
		console.log(res.result.result)
	})

得到抛出的结果

效果如下

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

完整功能代码

代码语言:txt复制
<script>
	import helangCompress from '@/components/helang-compress/helang-compress';
	export default {
		components: {
			helangCompress
		},
		data() {
			return {
				title: 'Hello'
			}
		},
		onLoad() {

		},
		methods: {
			testOne() {
				let vm = this;
				uni.chooseImage({
					count: 1,
					success: function(resq) {
						let filePath = resq.tempFilePaths[0]
						vm.$refs.helangCompress.compress({
							src: filePath,
							maxSize: 100,
							fileType: 'jpg',
							quality: 0.1,
							minSize: -1 //最小压缩尺寸,图片尺寸小于该时值不压缩,非H5平台有效。若需要忽略该设置,可设置为一个极小的值,比如负数。
						}).then(resp=>{
							uni.request({
								url:resp,
								method:'GET',
								responseType: 'arraybuffer',
								success:function(res){
									let base64s = uni.arrayBufferToBase64(res.data);
									uniCloud.callFunction({
										name:'usehello',
										data: {bas64:base64s}
									}).then(res=>{
										console.log(res.result.result)
									})
								}
							})
						})
					}
				})
			}
		}
	}
</script>

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