手记

ML拍照购物功能集成教程分享

应用场景

拍照购物服务主要应用于线上购物场景。例如,购物类App集成该服务可以提供图片搜索商品功能,用户拍摄商品图像时,可以利用该功能快速找到想要的商品。

一. 开启服务

  1. 在AppGallery Connect上的 我的项目 à 构建 à 机器学习服务 à 配置 à 拍照购物 里添加商品集:

  1. 添加完后需要联系ml相关人员来进行审核,审核通过后即可添加离线商品,这里介绍用postman来添加商品。
    审核完成后的商品集:

二. 简单添加商品

  1. 申请accessToken:
    拍照购服务会对每个访问的请求进行身份验证,所以无论是.com或.cn提交请求,都需要在请求头中包含签名(Authorization)信息。拍照购服务通过使用用户在华为应用联盟申请的clientId和clientSecre获取accessToken进行对称加密的方法来验证请求的发送者身份,accessToken有效期为一个小时。

这里的URI为https://oauth-login.cloud.huawei.com/oauth2/v2/token

clientId和clientSecre都是在AppGallery Connect中的应用信息里的参数。

请求结果示例:

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/html;charset=UTF-8
{
    "access_token":"CFyJ7eTl8WIPi9603E7Ro9Icy+K0JYe2qVjS8uzwCPltlO0fC7mZ0gzZX9p8CCwAaiU17nyP+N8+ORRzjjk1EA==",
    "expires_in":3600,
    "token_type":"Bearer"
}
  1. 新增商品
    (1)首先将获得的token输入在Authorization的token处,TYPE选Bearer Token

(2)配置post的Headers参数

这里post的参数为服务地址+消息头,中国区的地址为 ml-api-drcn.ai.dbankcloud.com 。

URI为/v1/mlkit/snapshop/set/KaTeX parse error: Expected 'EOF', got ',' at position 29: …id}/product/add,̲其中{product-set-id}就是申请的商品集的名称。
HMS-APPLICATION-ID:APK的标识 app_id 华为开发者联盟申请的client_id。
X-Request-ID:请求ID 通过UUID.randomUUID()生成。
X-Package-Name:包名package_name 用户的包路径。
X-Mlkit-Version:MLKIT版本号。

(3) 最后在Body的raw中配置参数(JSON)。

{
"appPackage":"com.huawei.industrydemo.shopping",
"category": "4",
"customContent": "test",
"images": [{"imageId": "", "region": "", "url": "https://res.vmallres.com/pimages//product/6941487204656/group//800_800_2A4099A441BF0670CA0F6BA0EEF5D70E16430F99A6699CB3.png"}],
"productId": 5,
"productUrl": "https://res.vmallres.com/pimages//product/6941487204656/group//800_800_2A4099A441BF0670CA0F6BA0EEF5D70E16430F99A6699CB3.png"
}

其中必须要有的参数为productId、images以及images里的url。

category :0-others,1-clothing,2-shoes,3-bags,4-digital & home appliances,5-homegoods,6-toys,7-cosmetics,8-accessories,9-food

customContent :用户自定义商品信息,查询的时候会返回该参数

productId :商品ID,用于唯一标识商品,相同商品集不能够重复;格式:只允许包含大小写字母数字、-、_

images :图片列表

productUrl :商品的Url,可选参数,查询的时候会返回该参数

(1) 以上都设置完毕就可以发送post请求了,成功后返回:
{“retCode”:“0”,“retMsg”:“Success”}

  1. 删除商品
    既然有添加商品,这里再介绍一下删除商品,以便可以更好地调试。
    (1) 第一步和上面一样都是配置Authorization。
    (2) 配置Headers。

这里的是DELETE请求URI为 /v1/mlkit/snapshop/set/product−set−id/product/{product-set-id}/product/productsetid/product/{product-id}
KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '就' at position 17: …product-set-id}就̲是申请的商品集的名称,{product-id}为商品ID。
其余参数与上面的基本一致,多了个X-Country-Code:cn,填写地区信息。

(3) 删除不用配置Body的参数,上述2部完成即可发送,成功删除时返回:
{“retCode”:“0”,“retMsg”:“Success”}

三. Demo开发

  1. 在项目级gradle里添加maven仓
buildscript {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
dependencies {
...
classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
}
}
 
allprojects {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}
  1. 在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖
dependencies{
// 引入拍照购物服务SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-cloud:2.0.3.300'
}
 
在apply plugin: 'com.android.application' 的下面加上:
apply plugin: 'com.huawei.agconnect'
  1. 在AndroidManifest.xml文件里面申请必要的权限
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
 <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE" />
 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
  1. 获得照片后,创建拍照购物分析器,进行图片分析
MLApplication.getInstance().setApiKey(AGConnectServicesConfig.fromContext(this).getString("client/api_key"));
 MLRemoteProductVisionSearchAnalyzerSetting setting = new MLRemoteProductVisionSearchAnalyzerSetting.Factory()     // 设置最多返回的商品信息数。
     .setLargestNumOfReturns(2)     // 设置商品集ID。
     .setProductSetId("demo")     // 设置站点区域
     .setRegion(MLRemoteProductVisionSearchAnalyzerSetting.REGION_DR_CHINA)
     .create();
 MLRemoteProductVisionSearchAnalyzer analyzer =
     MLAnalyzerFactory.getInstance().getRemoteProductVisionSearchAnalyzer(setting);// 通过bitmap创建MLFrame,bitmap为通过拍照获得的图片。
 MLFrame frame = new MLFrame.Creator().setBitmap(photo).create();//进行图片检测
 Task<List<MLProductVisionSearch>> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);
 task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<MLProductVisionSearch>>() {
     @Override
     public void onSuccess(List<MLProductVisionSearch> productVisionSearchList) {
         if (productVisionSearchList == null || productVisionSearchList.size() == 0) {
             return;
         }
         for (MLProductVisionSearch productVisionSearch : productVisionSearchList) {
             for (MLVisionSearchProduct product : productVisionSearch.getProductList()) {             // 识别成功的处理逻辑,这里是获取商品的url显示图片
                 String url = product.getProductUrl();
                 if (url != null && !(url.equals(""))) {
                     MyAsyncTask asyncTask = new MyAsyncTask(resultImg);
                     asyncTask.execute(url);
                     resultText.setText(product.getCustomContent());
                 }                     }
         }
 
     }
 }).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
     @Override
     public void onFailure(Exception e) {       // 识别失败的处理逻辑
         MLException mlException = (MLException) e;
         Log.e(TAG, "error " + "error code: " + mlException.getErrCode() + "\n" + "error message: "
                 + mlException.getMessage());
     }
 });
  1. 识别完成,停止分析器,释放检测资源。
if (analyzer != null) {
         analyzer.stop();
         }

四. 效果动图:

原作者:胡椒

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