本速查表基于项目中使用的 5 个核心识别功能（植物、动物、车辆、车牌、菜品）整理，涵盖 API 调用的核心要素（客户端、方法名、参数、结果字段等），方便开发时快速查阅，减少重复查文档的成本。
| 识别类型 | 核心客户端 | API 方法名 | 必传参数 | 常用可选参数 | 结果存储节点 | 关键结果字段（示例） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 植物识别 | ImageClassify | PlantDetect | image（byte[]） | 无（默认返回所有结果） | "result" | - name：植物名称（如 “玫瑰”）- score：相似度（0-1，如 0.92） |
| 动物识别 | ImageClassify | AnimalDetect | image（byte[]） | 无（默认返回所有结果） | "result" | - name：动物名称（如 “金毛寻回犬”）- score：相似度（0-1，如 0.89） |
| 车辆识别 | ImageClassify | CarDetect | image（byte[]） | top_num（返回结果数） | "result" | - name：车辆型号（如 “宝马 3 系 2020 款”）- score：相似度（0-1，如 0.95） |
| 车牌识别 | Ocr | LicensePlate | image（byte[]） | multi_detect（多车牌） | "words_result" | - color：车牌颜色（如 “blue”）- number：车牌号码（如 “京 A12345”） |
| 菜品识别 | ImageClassify | DishDetect | image（byte[]） | top_num（返回结果数） | "result" | - name：菜品名称（如 “宫保鸡丁”）- calorie：卡路里（每 100g，如 “150kcal”）- probability：相似度（0-1，如 0.91） |
一、通用调用步骤（所有功能通用）
初始化客户端
：传入百度 AI 的API_KEY和SECRET_KEY
创建对应客户端（ImageClassify或Ocr）。
// 图像分类客户端（植物/动物/车辆/菜品） ImageClassify classifyClient = new ImageClassify(API_KEY, SECRET_KEY); // OCR客户端（车牌识别） Ocr ocrClient = new Ocr(API_KEY, SECRET_KEY);
设置超时时间
（可选，默认可能较短，建议设置为 60 秒）：
classifyClient.Timeout = 60000; // 单位：毫秒 ocrClient.Timeout = 60000;
读取图片为字节数组
（API 要求的统一输入格式）：
// 方式1：直接读取（可能锁定文件，适合简单场景） byte[] imageBytes = File.ReadAllBytes("图片路径.jpg"); // 方式2：流读取（避免文件锁定，推荐生产环境） using (var stream = new FileStream("图片路径.jpg", FileMode.Open, FileAccess.Read)) { byte[] imageBytes = new byte[stream.Length]; stream.Read(imageBytes, 0, imageBytes.Length); }调用 API 并解析结果：根据识别类型调用对应方法，从返回的
JObject中提取结果（需引用Newtonsoft.Json.Linq）。
二、各功能调用示例（含参数配置）
1. 植物识别（无可选参数）
// 1. 调用API var result = classifyClient.PlantDetect(imageBytes); // 2. 解析结果 if (result.ContainsKey("result") && result["result"] is JArray plantList) { foreach (JObject plant in plantList) { string name = plant["name"]?.ToString() ?? "未知植物"; double score = plant["score"]?.ToObject<double>() ?? 0; Console.WriteLine($"植物：{name}，相似度：{score:F2}"); } }2. 车辆识别（带 top_num 参数）
// 1. 配置可选参数（只返回前3个相似度最高的结果） var carOptions = new Dictionary<string, object> { {"top_num", 3} }; // 2. 调用API var result = classifyClient.CarDetect(imageBytes, carOptions); // 3. 解析结果 if (result.ContainsKey("result") && result["result"] is JArray carList) { foreach (JObject car in carList) { string name = car["name"]?.ToString() ?? "未知车辆"; double score = car["score"]?.ToObject<double>() ?? 0; Console.WriteLine($"车辆：{name}，相似度：{score:F2}"); } }3. 车牌识别（带 multi_detect 参数）
// 1. 配置可选参数（允许识别图片中的多个车牌） var plateOptions = new Dictionary<string, object> { {"multi_detect", "true"} }; // 2. 调用API（注意使用Ocr客户端） var result = ocrClient.LicensePlate(imageBytes, plateOptions); // 3. 解析结果（结果存在于"words_result"节点） if (result.ContainsKey("words_result") && result["words_result"] is JArray plateList) { foreach (JObject plate in plateList) { string colorCode = plate["color"]?.ToString() ?? "unknown"; string color = colorCode == "blue" ? "蓝色" : colorCode == "yellow" ? "黄色" : "未知"; string number = plate["number"]?.ToString() ?? "未知号码"; Console.WriteLine($"车牌：{color}({number})"); } }4. 菜品识别（带 top_num 参数，结果含卡路里）
// 1. 配置可选参数（只返回前4个菜品结果） var dishOptions = new Dictionary<string, object> { {"top_num", 4} }; // 2. 调用API var result = classifyClient.DishDetect(imageBytes, dishOptions); // 3. 解析结果（相似度字段为probability，非score） if (result.ContainsKey("result") && result["result"] is JArray dishList) { foreach (JObject dish in dishList) { string name = dish["name"]?.ToString() ?? "未知菜品"; string calorie = dish["calorie"]?.ToString() ?? "未知"; double probability = dish["probability"]?.ToObject<double>() ?? 0; Console.WriteLine($"菜品：{name}，卡路里：{calorie}/100g，相似度：{probability:F2}"); } }三、关键注意事项
客户端与功能对应：
植物、动物、车辆、菜品识别必须使用
ImageClassify客户端。车牌识别必须使用
Ocr客户端，混用会导致 API 调用失败。
结果字段差异：
植物、动物、车辆的相似度字段为
"score"。菜品的相似度字段为
"probability"（百度 API 设计差异，需特别注意）。车牌识别的结果节点为
"words_result"，其他功能为"result"。
参数值类型：
可选参数的值需为
object类型，如top_num传3（int），multi_detect传"true"（string），需严格按照百度 API 文档要求传值。
异常处理：
调用 API 前需确保图片文件存在且可读，避免
IOException。网络异常（如无网络、超时）或 API 错误（如密钥无效、图片过大）会抛出
Exception，需通过try-catch捕获并提示用户。
