image_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '11.jpg') # 读取图片二进制数据 with open(image_path, 'rb') as f: image_data = f.read() url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic?access_token=" + get_access_token() headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } data = { 'image': image_data } payload = urllib.parse.urlencode(data) # 发送POST请求 response = requests.post(url, headers=headers, data=payload) # 解析响应并输出识别结果 result = response.json() print(result)出现{'log_id': 1667819365999733497, 'error_msg': 'image transcode error', 'error_code': 282100}怎么办

这个错误提示是图片转码错误，可能是图片格式不被支持或者图片文件损坏等原因导致的。你可以尝试使用其他图片格式或者使用其他图片进行测试。

另外，你也可以先将图片显示出来，确认图片本身是否正确，可以使用 Pillow 库中的 Image 模块进行操作。例如：

from PIL import Image

image_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '11.jpg')
with Image.open(image_path) as img:
    img.show()

如果图片本身没有问题，则说明是图片格式问题。可以使用 Pillow 库将图片转换为支持的格式，例如 JPEG 格式：

from PIL import Image

image_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '11.png')
with Image.open(image_path) as img:
    img.convert('RGB').save('11.jpg')

然后将转换后的图片文件路径传入 OCR 识别 API 进行识别。

相关问题

path = 'F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据' csv_files = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path, topdown=False): for filename in filenames: if filename.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(dirpath, filename)) #%% import matplotlib.image as mpimg test_image=[] test_lable=[] x='' csv=csv_files[1] #F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据\Test.csv base_path = os.path.dirname(csv) # read csv data trafficSigns = [] with open(csv,'r',newline='') as file: header = file.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #print(header_list[6]) for row in file.readlines(): row_data = row.split(',') x=row_data[7] x='F:/GTSRB-德国交通标志识别图像数据/'+x x=x.strip('\n') m=row_data[6] test_lable.append(int(row_data[6])) test = Image.open(x) test = test.resize((48,48),Image.ANTIALIAS) test = np.array(test) test_image.append(test) #%% test_data = np.array(test_image) #%% test_lable = np.array(test_lable) #%% #标签进行one-hot编码 labels = test_lable one_hot_labels = tf.one_hot(indices=labels,depth=43, on_value=1, off_value=0, axis=-1, dtype=tf.int32, name="one-hot") #%% #print(one_hot_labels.shape) test_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. /255 ) test_data_generator = test_datagen.flow( x=test_data, y=one_hot_labels, #target_size=(48, 48), batch_size=32 #class_mode='categorical' ) #%% print(test_lable)

这段代码的功能是读取指定路径下的CSV文件，并根据CSV文件中的信息加载图像数据和标签。下面是对这段代码的解释：

1. 首先，通过使用`os.walk`函数遍历指定路径下的所有文件和文件夹，并将以`.csv`结尾的文件路径添加到`csv_files`列表中。

2. 接下来，导入所需的库，其中`matplotlib.image`用于读取图像数据。

3. 定义一个空列表`test_image`和`test_label`用于存储图像数据和标签。

4. 通过选择一个CSV文件路径，例如`csv_files[1]`，并获取其所在目录的路径。

5. 打开CSV文件，读取文件中的内容。首先读取文件的第一行，作为列名，并将其转换为列表形式存储在`header_list`中。

6. 接下来，遍历文件的每一行，将每行数据转换为列表形式存储在`row_data`中。在这个过程中，从第7个位置获取图像文件的路径，并将其与基本路径拼接成完整路径`x`。

7. 将第6个位置的标签值转换为整数，并将其添加到`test_label`列表中。

8. 使用PIL库的`Image.open()`方法打开图像文件，调整图像大小为(48,48)，并将其转换为数组形式存储在`test_image`列表中。

9. 将`test_image`列表转换为NumPy数组形式存储在`test_data`中。

10. 将`test_label`列表转换为NumPy数组形式存储在`test_label`中。

11. 使用TensorFlow的`tf.one_hot()`函数对标签进行one-hot编码，将其转换为独热编码形式存储在`one_hot_labels`中。

12. 使用`ImageDataGenerator`函数创建一个测试数据生成器`test_data_generator`，用于在后续的模型评估中生成测试数据批次。

13. 最后，打印输出`test_label`，即测试数据的标签。

import pickle from os import path import jieba import jieba.analyse import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator import sys sys.path.append('C:\\Users\\李肖\\PycharmProjects\\pythonProject\\text.txt') with open('C:\\Users\\李肖\\PycharmProjects\\pythonProject\\text.txt','r',encoding='utf-8')as fin: text=fin.read() background_Image=plt.imread('star.jpg') print('加载图片成功!') '''设置词云样式''' wc = WordCloud(background_color="black", mask=background_Image, font_path='msyh.ttc', max_words=200, stopwords=STOPWORDS, max_font_size=50, random_state=30) wc.generate_from_text(text) print('开始加载文本') plt.imshow(wc) plt.axis('off') plt.show() d=path.dirname(__file__) wc.to_file(path.join(d,"h11.jpg")) print('生成词云成功！')解释每个代码

1. 导入必要的库

import pickle 
from os import path 
import jieba 
import jieba.analyse 
import matplotlib.pyplot as plt 
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator 
import sys 

2. 将当前文件夹添加到sys.path中

sys.path.append('C:\\Users\\李肖\\PycharmProjects\\pythonProject\\text.txt')

3. 打开文件并读取文本内容

with open('C:\\Users\\李肖\\PycharmProjects\\pythonProject\\text.txt','r',encoding='utf-8')as fin:     
   text=fin.read()

4. 加载图片作为词云的背景图

background_Image=plt.imread('star.jpg') 

5. 创建WordCloud对象，并设置词云的样式

wc = WordCloud(background_color="black",              
              mask=background_Image,              
              font_path='msyh.ttc',              
              max_words=200,              
              stopwords=STOPWORDS,              
              max_font_size=50,              
              random_state=30)

6. 从文本内容中生成词云

wc.generate_from_text(text)

7. 显示词云图像

plt.imshow(wc) 
plt.axis('off') 
plt.show()

8. 将生成的词云图像保存到本地

d=path.dirname(__file__) 
wc.to_file(path.join(d,"h11.jpg"))

9. 输出生成词云成功的提示信息

print('生成词云成功！')