如何在Android Studio中使用Clarifai Java API

我正在制作一个Android Studio应用程序，我需要帮助将Clarifai集成到其中。我首先按照Clarifai网站上的快速启动指南设置客户机。我的代码如下所示：

 public static void main(String[] arg) {

    new ClarifaiBuilder("c719daa395fe42f2a1385ace59592496").buildSync();

    ClarifaiClient client = new ClarifaiBuilder("c719daa395fe42f2a1385ace59592496")
            .client(new OkHttpClient()) // OPTIONAL. Allows customization of OkHttp by the user
            .buildSync();

    client.getDefaultModels().generalModel().predict()
            .withInputs(ClarifaiInput.forImage("https://samples.clarifai.com/metro-north.jpg"))
            .executeSync();

}

据我所知，这是采取样本图像metro north和预测它是什么。我想知道的是，如何在应用程序的屏幕上写入/打印最重要的结果（或结果列表），使其可见

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如果有人能帮我解决这个问题，我将不胜感激：D

您可以使用以下代码打印顶部结果：

client.getDefaultModels().generalModel().predict()
  .withInputs(ClarifaiInput.forImage("https://samples.clarifai.com/metro-north.jpg"))
            .executeAsync(
                outputs -> System.out.println("First output of this prediction is " + outputs.get(0))
            ),
        code -> System.err.println("Error code: " + code + ". Error msg: " + message),
        e -> { throw new ClarifaiException(e); }
    );

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基本上，您可以这样做：

//Get the results from the api:

 new AsyncTask<Void, Void, ClarifaiResponse<List<ClarifaiOutput<Concept>>>>() {
      @Override protected ClarifaiResponse<List<ClarifaiOutput<Concept>>> doInBackground(Void... params) {
        // The default Clarifai model that identifies concepts in images
        final ConceptModel generalModel = App.get().clarifaiClient().getDefaultModels().generalModel();

        // Use this model to predict, with the image that the user just selected as the input
        return generalModel.predict()
            .withInputs(ClarifaiInput.forImage(ClarifaiImage.of(imageBytes)))
            .executeSync();
      }

      @Override protected void onPostExecute(ClarifaiResponse<List<ClarifaiOutput<Concept>>> response) {
        setBusy(false);
        if (!response.isSuccessful()) {
          showErrorSnackbar(R.string.error_while_contacting_api);
          return;
        }
        final List<ClarifaiOutput<Concept>> predictions = response.get();
        if (predictions.isEmpty()) {
          showErrorSnackbar(R.string.no_results_from_api);
          return;
        }else{

            //Do something with the results or get the first element.
        }

      }

//从api获取结果：
新建异步任务（）{
@覆盖受保护的ClariFairResponse doInBackground（无效…参数）{
//识别图像中概念的默认Clarifai模型
final ConceptModel generalModel=App.get（）.ClarifaicClient（）.getDefaultModels（）.generalModel（）；
//使用此模型预测用户刚刚选择的图像作为输入
返回generalModel.predict（）
.带输入（ClarifaiInput.forImage（ClarifaiImage.of（imageBytes）））
.executeSync（）；
}
@重写受保护的void onPostExecute（ClariFairResponse响应）{
挫折（假）；
如果（！response.issusccessful（））{
showErrorSnackbar（联系api时出现R.string.error）；
返回；
}
最终列表预测=response.get（）；
if（predictions.isEmpty（））{
showErrorSnackbar（R.string.no_results_来自_api）；
返回；
}否则{
//对结果进行处理或获取第一个元素。
}
}

取自