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30行代码搞定AI跨平台集成:用Delphi打造物体识别应用

翻译|行业资讯|编辑:胡欣星|2025-01-13 15:16:13.187|阅读 16 次

概述:AI技术的集成不再是难题,尤其是在移动应用开发中。本文以“Not a Hotdog”应用为例,展示如何通过简单的代码,在Windows、iOS和Android平台上实现物体识别功能。灵感来源于《硅谷》中的经典情节,我们将探索如何利用Amazon的AWS Rekognition和Delphi的低代码优势,轻松打造跨平台的AI应用。

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在今天的开发环境中,AI技术的集成变得越来越简单,尤其是在移动应用中。如果你曾经想过如何将图像识别能力嵌入到自己的应用中,却觉得技术复杂难以实现,那么这篇文章将为你揭开AI开发的神秘面纱。以一个看似简单却充满创意的应用为例——“Not a Hotdog”,小编将带你探索如何通过极少的代码,在Windows、iOS和Android平台上实现强大的物体识别功能。灵感来源于《硅谷》中的经典情节,这款应用不仅展示了AI在图像识别领域的巨大潜力,还教会我们如何利用Delphi的低代码优势,轻松构建跨平台的AI应用。

Delphi免费试用

Delphi是一款功能强大的集成开发环境,具有快速开发、可视化设计、跨平台支持、数据库支持和强大调试功能等特点,是开发者进行应用程序开发的首选工具之一。

AI如何帮助你的移动应用识别物体?

AWS Rekognition 是 Amazon 提供的一项强大服务,它不仅能识别图像中的物体,还能分析面部特征、情绪以及年龄等信息。更先进的功能包括识别名人、恶搞图像以及检测图像中的不适当内容。对于本次演示应用,我们利用了 Rekognition 中的物体标签识别功能,能够快速识别并标记图像中的物体,判断其是否是“热狗”。

使用 Appercept 提供的 Delphi AWS SDK,开发者可以将这些强大的 AI 功能轻松集成到移动应用中。无论是在 Android、iOS 还是 Windows 平台上,开发者只需通过简单的代码,就可以调用 AWS Rekognition,实现物体识别功能。

RAD Studio与Delphi:简化AI集成的超强工具

在 RAD Studio 中,使用 Delphi 进行开发的最大优势之一,就是能够通过极少的代码,集成强大的功能。实际上,通过 Appercept 提供的 AWS SDK,开发者仅需编写不到 30 行代码,就可以实现 AWS Rekognition 服务的集成。如果考虑到“热狗”这个词的拼写问题(剧中拼作“hotdog”,而 Amazon 正确拼法是“hot dog”),代码的总行数甚至可以减少到 10 行!

以下是实现物体识别功能的核心代码:


 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;
这款“Not a Hotdog”应用的特点

尽管“Not a Hotdog”应用的功能看似简单,但它已经能够在 Windows、iOS 和 Android 等平台上稳定运行。应用能够识别热狗(以及非热狗的物体),并允许用户自定义要识别的物体标签。例如,你可以将其调整为识别“苹果”或其他任何物品。

此外,应用的用户界面完全参考了《硅谷》中的“Seefood”应用,虽然原剧集中的 UI 非常基础,但现在我们可以利用现代的图形能力,制作出更为精美的界面和交互体验。

通过 RAD Studio 和 Delphi,开发者可以非常轻松地将 AWS Rekognition 等强大的 AI 技术集成到自己的应用中。而这个“Not a Hotdog”应用,只是一个简单的例子,它展示了低代码开发和云服务集成的巨大潜力。无论你是想开发 AI 驱动的图像识别应用,还是其他需要图像分析功能的应用,RAD Studio 都为你提供了一个高效、便捷的开发环境。想要获取完整版试用,请联系在线客服~


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