手机拍照越来越方便，一张照片记录美好生活。但是照片越多，整理起来就越麻烦。有时候我们想要重新处理和分享照片，我们需要不停地翻看相册。HMSCore机器学习服务（MLKit）提供图片分类服务，允许用户在多种场景下快速过滤图片集合、定义图片主题、标注分类信息。例如，在学期结束时，老师们经常会要求家长和孩子一起制作亲子成长手册。教育服务APP可以集成照片分类服务，将一个学期的所有照片收集到相册中；分享应用可以帮助用户根据某个位置或某个对象对图片进行整理和分类；全场景手机相册需要同步照片到大屏轮播，文件分享APP可以设置分享规则分类上传。下面请开发者体验以下开发实践，期待进一步为用户带来便捷的图片分类服务~开发实践1开发准备开发前，需要配置HMSCoreSDK的Maven仓库地址：repositories{maven{url'https://cmc.centralrepo.rnd.h...'}}并集成这个SDK:dependencies{//引入基础SDK实现'com.huawei.hms:ml-computer-vision-classification:3.3.0.300'//引入图像分类模型包实现'com.huawei.hms:ml-computer-vision-image-classification-model:3.3.0.300'}然后参考云认证信息使用说明设置你的认证应用信息2编辑项目集成2.1设置应用认证信息您可以通过api_key或AccessToken设置应用认证信息。通过setAccessToken方法设置AccessToken，在应用启动时初始化一次，无需多次设置。MLApplication.getInstance().setAccessToken("你的访问令牌");通过setApiKey方法设置api_key，应用启动时初始化一次，无需多次设置。MLApplication.getInstance().setApiKey("你的ApiKey");2.2创建静态图像检测器//方法一：设备端识别使用自定义参数配置。MLLocalClassificationAnalyzerSetting设置=newMLLocalClassificationAnalyzerSetting.Factory().setMinAcceptablePossibility(0.8f).create();MLImageClassificationAnalyzeranalyzer=MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalImageClassificationAnalyzer(setting);//使用默认参数配置设备端识别。MLImageClassificationAnalyzeranalyzer=MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalImageClassificationAnalyzer();2.3CreateMLFrame//通过位图创建MLFrame，位图是Bitmap格式的输入图像数据。支持的图片格式包括：jpg/jpeg/png/bmp，建议图片大小不小于112*112像素。MLFrameframe=MLFrame.fromBitmap(位图);2.4调用asyncAnalyseFrame方法进行图像分类Task
