目錄
- 簡介
- 步驟
- 安裝百度AI庫
- 注冊百度AI開放平臺
- 調(diào)用glob庫
- 調(diào)用AipOcr庫識別文字
- 批量操作
- 總結(jié)
簡介
Python免費調(diào)用百度AI實現(xiàn)圖片上面的文字識別
步驟
安裝百度AI庫
注冊百度AI開放平臺
先注冊百度AI,獲得ID和密鑰。注冊方法可參考:注冊方法 只需走到 “1.6 獲取密鑰” 即可。然后記錄下自己的APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY,就可以開始了。
調(diào)用glob庫
glob庫用于獲得指定路徑下的指定后綴的文件,圖片使用的是《數(shù)學模型》pdf掃描版,部分如下:
import glob
path = "數(shù)學模型\\"
glob.glob(path+"*.png")
指定文件夾中的指定的.png后綴的文件,全部提取出來了:
選取第一張圖片 “數(shù)學模型1.png” 做測試:
files = glob.glob(path+"*.png")
file = files[0]
調(diào)用AipOcr庫識別文字
導入AipOcr模塊,這個模塊是用于做文字識別的(OCR即Optical Character Recognition,光學字符識別)。填入你申請的ID和KEY,client = AipOcr()
是固定寫法。先用二進制方式rb打開,然后讀取,再調(diào)用百度AI進行識別,并將識別結(jié)果存入message變量。
from aip import AipOcr #導入AipOcr模塊,用于做文字識別
import glob
APP_ID = '*********' # 你申請的
API_KEY = '*********'# 你申請的
SECRET_KEY = '*********'# 你申請的
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
pic = open(file,'rb')# 以二進制(rb)打開
img = pic.read() # 讀取
message = client.basicGeneral(img) # 調(diào)用百度AI識別圖片中的文字
查看message參數(shù),結(jié)果如下:
可見,message參數(shù)的結(jié)果為 “大字典” 形式,其中的鍵 words_result
所對應的值為一個 “大列表” ,這個列表里又有很多鍵值對,鍵都是words,值就是AI從圖片上識別出來的內(nèi)容。使用語句message['words_result'][0...n]['words']
可以篩選出該頁的標題:
message['words_result'][1]['words']
for循環(huán)逐行提取:
for words in message['words_result']:
word = words['words'] # 提取文字
print(word)
識別效果圖:
識別也不是完美的,有很多識別錯誤與未識別出的文字。當然,原圖字體越清晰,識別度越高。
可能會遇到的問題
識別過程中可能會遇到類似識別錯誤(無法識別)問題,原因是未領取免費識別次數(shù),解決過程如下:
百度OCR API識別失?。篛pen api qps request limit reached 錯誤 解決方法
幾個月前,用Python寫了個小工具,主要是用到了百度的OCR API做了個文字識別的小工具,前面一直能用,然而今天,在使用的時候,報錯了。
錯誤如下:Open api qps request limit reached
最后終于找到了解決方法,原來,現(xiàn)在要自己去領取免費的測試額度了?。。?/p>
領取免費測試額度的地址:(或者你在你原來那個調(diào)用的那個項目里也可以找到免費領取測試額度,見下圖)
https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/ocr/overview/resource/getFree
領取完之后,還是用原來項目的appID,apiKey,secretKey即可。
然后等領取額度到賬后,重新運行就行了。
批量操作
批量操作的核心為for循環(huán),txt_file = open('數(shù)學模型.txt', 'a')
指打開名字為“數(shù)學模型”的文本文件(若不存在則自動新建),模式為添加模式,即'a'模式。添加模式是指,如果文本中已經(jīng)有一些內(nèi)容,則接著往下寫,不會影響原來的內(nèi)容。如果是'w'模式,則會將之前的內(nèi)容全部覆蓋。然后遍歷待處理的圖片,逐個處理:
from aip import AipOcr #導入AipOcr模塊,用于做文字識別
import glob
APP_ID = '*********' # 你申請的
API_KEY = '*********'# 你申請的
SECRET_KEY = '*********'# 你申請的
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
path = "數(shù)學模型\\"
files = glob.glob(path+"*.png")
txt_file = open('數(shù)學模型.txt', 'a')
for file in files:
pic = open(file,'rb')# 以二進制(rb)打開
img = pic.read() # 讀取
message = client.basicGeneral(img) # 調(diào)用百度AI識別圖片中的文字
for words in message['words_result']:
word = words['words'] # 提取文字
print(word)
txt_file.write(word) # 將文字寫入文本文件
txt_file.close() # 關閉文本文件
總結(jié)
到此這篇關于Python調(diào)用百度AI實現(xiàn)圖片上文字識別功能的文章就介紹到這了,更多相關Python圖片上文字識別內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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