如何从采集开始构建深度学习的图像数据库
导读：如何从采集开始构建深度学习的图像数据库？我们可以利用微软的Bing图像搜索API来构建我们的深度学习图像数据集，微软的Bing图像搜索API是微软认知服务的一部分，用于将AI应用在视觉，语音，文本等的软件。下面我们将从零开始构建一个人脸识别...
如何从采集开始构建深度学习的图像数据库？
我们可以利用微软的Bing图像搜索API来构建我们的深度学习图像数据集，微软的Bing图像搜索API是微软认知服务的一部分，用于将AI应用在视觉，语音，文本等的软件。下面我们将从零开始构建一个人脸识别数据集.
1、创建您的Cognitive Services帐户点击下面的网页进入： https://azure.microsoft.com/en-us/try/cognitive-services/?api=bing-image-search-api 如截图中，要注册Bing图像搜索API，请单击“获取API密钥”按钮。 从那里您可以通过登录您的Microsoft，Facebook，LinkedIn或GitHub帐户进行注册（为了简单起见，我使用GitHub）。 完成注册过程后，您将在您的API页面看到类似于我的浏览器的页面：
2、使用Python构建深度学习数据集2.1 阅读文档如果您对 API如何工作或我们在发出搜索请求后如何使用API 有任何疑问，您应该参考这两个页面。
Bing图像搜索API - Python QuickStart(https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/bing-image-search/quickstarts/python)Bing图像搜索API - API Feedback(https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/bing-web-search/paging-webpages)2.2 安装requests包$ workon your_env_name $ pip install requests2.3 创建脚本文件SearchBingAPI.py来下载图像最后我们可以通过使用一些find 计算每个查询下载的图像总数。
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