百度OCR文字识别教程(有demo)
一、注册账号地址:https://ai.baidu.com/tech/ocr/general?track=cp:aipinzhuan|pf:pc|pp:AIpingtai|pu:2-2||kw:10005804
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一、注册账号
地址:https://ai.baidu.com/tech/ocr/general?track=cp:aipinzhuan|pf:pc|pp:AIpingtai|pu:2-2||kw:10005804
二、搜索文字识别

三、点击进入文字识别后创建应用

四、随便输入应用名称、点击不需要、点击个人、随便输入应用描述,点击创建

五、创建成功后点击管理应用会显示AppID、API Key和Secret Key


六、点击左侧的技术文档

七、点击快速入门

八、快速入门有一个python版的demo,只需改一些配置就可以进行文字识别了

demo只能识别一张图片,我已经将demo改成了可以识别多张图片。
附代码:
# coding=utf-8
import sys
import json
import base64
import time
# 保证兼容python2以及python3
IS_PY3 = sys.version_info.major == 3
if IS_PY3:
from urllib.request import urlopen
from urllib.request import Request
from urllib.error import URLError
from urllib.parse import urlencode
from urllib.parse import quote_plus
else:
import urllib2
from urllib import quote_plus
from urllib2 import urlopen
from urllib2 import Request
from urllib2 import URLError
from urllib import urlencode
# 防止https证书校验不正确
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
API_KEY = '改成自己的'
SECRET_KEY = '改成自己的'
OCR_URL = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic"
""" TOKEN start """
TOKEN_URL = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
"""
获取token
"""
def fetch_token():
params = {'grant_type': 'client_credentials',
'client_id': API_KEY,
'client_secret': SECRET_KEY}
post_data = urlencode(params)
if (IS_PY3):
post_data = post_data.encode('utf-8')
req = Request(TOKEN_URL, post_data)
try:
f = urlopen(req, timeout=5)
result_str = f.read()
except URLError as err:
print(err)
if (IS_PY3):
result_str = result_str.decode()
result = json.loads(result_str)
if ('access_token' in result.keys() and 'scope' in result.keys()):
if not 'brain_all_scope' in result['scope'].split(' '):
print ('please ensure has check the ability')
exit()
return result['access_token']
else:
print ('please overwrite the correct API_KEY and SECRET_KEY')
exit()
"""
读取文件
"""
def read_file(image_path):
f = None
try:
f = open(image_path, 'rb')
return f.read()
except:
print('read image file fail')
return None
finally:
if f:
f.close()
"""
调用远程服务
"""
def request(url, data):
req = Request(url, data.encode('utf-8'))
has_error = False
try:
f = urlopen(req)
result_str = f.read()
if (IS_PY3):
result_str = result_str.decode()
return result_str
except URLError as err:
print(err)
if __name__ == '__main__':
for num in range(1,6):
# 获取access token
token = fetch_token()
# 拼接通用文字识别高精度url
image_url = OCR_URL + "?access_token=" + token
text = ""
#这里改成自己的路径。关键帧是文件夹名,和本python文件同级,关键帧文件夹里面是图片
path="./关键帧/%d"%(num)
jpg=".jpg"#图片是jpg格式,可以改成其他格式
a=path+jpg
file_content = read_file(a)
# 调用文字识别服务
result = request(image_url, urlencode({'image': base64.b64encode(file_content)}))
# 解析返回结果
result_json = json.loads(result)
for words_result in result_json["words_result"]:
text = text + words_result["words"]
# 打印识别出来的文字
print(text)
#打印当前时间
(time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime()))
#空行
print ("\n\n\n")
九、其他
我之前找了很多篇用百度OCR进行文字识别的文章,大部分文章都是有代码的,可惜没有一个能够运行。这些代码都是报同一种错误:KeyError: 'words_result'。百度上也鲜有解释,有人说这可能是用了别人的API Key和Secret Key导致的错误,要用自己的。但是我用了自己的依然出错,索性就将那些代码舍弃了,开始看官方文档,结果给了我一个大大的惊喜:有demo。我花了一些时间将识别单张图片的demo改成了识别多张图片。
像语音识别、人脸识别等技术都应该先看官方文档,一般都有demo,有了错误再看其他的一些文章。
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