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30行代碼搞定AI跨平臺集成:用Delphi打造物體識別應(yīng)用

翻譯|行業(yè)資訊|編輯:胡欣星|2025-01-13 15:16:13.187|閱讀 116 次

概述:AI技術(shù)的集成不再是難題,尤其是在移動應(yīng)用開發(fā)中。本文以“Not a Hotdog”應(yīng)用為例,展示如何通過簡單的代碼,在Windows、iOS和Android平臺上實(shí)現(xiàn)物體識別功能。靈感來源于《硅谷》中的經(jīng)典情節(jié),我們將探索如何利用Amazon的AWS Rekognition和Delphi的低代碼優(yōu)勢,輕松打造跨平臺的AI應(yīng)用。

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在今天的開發(fā)環(huán)境中,AI技術(shù)的集成變得越來越簡單,尤其是在移動應(yīng)用中。如果你曾經(jīng)想過如何將圖像識別能力嵌入到自己的應(yīng)用中,卻覺得技術(shù)復(fù)雜難以實(shí)現(xiàn),那么這篇文章將為你揭開AI開發(fā)的神秘面紗。以一個看似簡單卻充滿創(chuàng)意的應(yīng)用為例——“Not a Hotdog”,小編將帶你探索如何通過極少的代碼,在Windows、iOS和Android平臺上實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的物體識別功能。靈感來源于《硅谷》中的經(jīng)典情節(jié),這款應(yīng)用不僅展示了AI在圖像識別領(lǐng)域的巨大潛力,還教會我們?nèi)绾卫肈elphi的低代碼優(yōu)勢,輕松構(gòu)建跨平臺的AI應(yīng)用。

Delphi免費(fèi)試用

Delphi是一款功能強(qiáng)大的集成開發(fā)環(huán)境,具有快速開發(fā)、可視化設(shè)計、跨平臺支持、數(shù)據(jù)庫支持和強(qiáng)大調(diào)試功能等特點(diǎn),是開發(fā)者進(jìn)行應(yīng)用程序開發(fā)的首選工具之一。

AI如何幫助你的移動應(yīng)用識別物體?

AWS Rekognition 是 Amazon 提供的一項(xiàng)強(qiáng)大服務(wù),它不僅能識別圖像中的物體,還能分析面部特征、情緒以及年齡等信息。更先進(jìn)的功能包括識別名人、惡搞圖像以及檢測圖像中的不適當(dāng)內(nèi)容。對于本次演示應(yīng)用,我們利用了 Rekognition 中的物體標(biāo)簽識別功能,能夠快速識別并標(biāo)記圖像中的物體,判斷其是否是“熱狗”。

使用 Appercept 提供的 Delphi AWS SDK,開發(fā)者可以將這些強(qiáng)大的 AI 功能輕松集成到移動應(yīng)用中。無論是在 Android、iOS 還是 Windows 平臺上,開發(fā)者只需通過簡單的代碼,就可以調(diào)用 AWS Rekognition,實(shí)現(xiàn)物體識別功能。

RAD Studio與Delphi:簡化AI集成的超強(qiáng)工具

在 RAD Studio 中,使用 Delphi 進(jìn)行開發(fā)的最大優(yōu)勢之一,就是能夠通過極少的代碼,集成強(qiáng)大的功能。實(shí)際上,通過 Appercept 提供的 AWS SDK,開發(fā)者僅需編寫不到 30 行代碼,就可以實(shí)現(xiàn) AWS Rekognition 服務(wù)的集成。如果考慮到“熱狗”這個詞的拼寫問題(劇中拼作“hotdog”,而 Amazon 正確拼法是“hot dog”),代碼的總行數(shù)甚至可以減少到 10 行!

以下是實(shí)現(xiàn)物體識別功能的核心代碼:


 function TMainForm.Recognise(const LookForThis: string): Boolean;
    var
      LClient:         IRekognitionClient;
      LResponse:       IRekognitionDetectLabelsResponse;

      function HasMatchingAlias(const AAliases: TList): Boolean;
      begin
        Result := False;
        for var LAlias in AAliases do
          if LAlias.Name.ToLower.Contains(LookForThis) then
            Exit(True);
      end;

    begin
      Result := False;
      LClient := TRekognitionClient.Create;
      var LStream := TBytesStream.Create;
      RekognitionImage.Bitmap.SaveToStream(LStream);
      LResponse := LClient.DetectLabels(TRekognitionImage.FromStream(LStream));
      if LResponse.IsSuccessful then
        for var RekLabel in LResponse.Labels do
          if RekLabel.Name.ToLower.Contains(LookForThis)
          or
          HasMatchingAlias(RekLabel.Aliases)
          then
            Exit(True);
    end;
這款“Not a Hotdog”應(yīng)用的特點(diǎn)

盡管“Not a Hotdog”應(yīng)用的功能看似簡單,但它已經(jīng)能夠在 Windows、iOS 和 Android 等平臺上穩(wěn)定運(yùn)行。應(yīng)用能夠識別熱狗(以及非熱狗的物體),并允許用戶自定義要識別的物體標(biāo)簽。例如,你可以將其調(diào)整為識別“蘋果”或其他任何物品。

此外,應(yīng)用的用戶界面完全參考了《硅谷》中的“Seefood”應(yīng)用,雖然原劇集中的 UI 非常基礎(chǔ),但現(xiàn)在我們可以利用現(xiàn)代的圖形能力,制作出更為精美的界面和交互體驗(yàn)。

通過 RAD Studio 和 Delphi,開發(fā)者可以非常輕松地將 AWS Rekognition 等強(qiáng)大的 AI 技術(shù)集成到自己的應(yīng)用中。而這個“Not a Hotdog”應(yīng)用,只是一個簡單的例子,它展示了低代碼開發(fā)和云服務(wù)集成的巨大潛力。無論你是想開發(fā) AI 驅(qū)動的圖像識別應(yīng)用,還是其他需要圖像分析功能的應(yīng)用,RAD Studio 都為你提供了一個高效、便捷的開發(fā)環(huán)境。想要獲取完整版試用,請聯(lián)系在線客服~


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