帮我写一下使用Python调用移动云ocr的代码
时间: 2023-08-31 22:34:06 浏览: 96
### 回答1:
当然可以,请先确保你已经获得了移动云OCR的API Key和Secret Key。
以下是使用Python调用移动云OCR的示例代码:
```python
import requests
import base64
import hashlib
import time
import json
# API Key
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
# Secret Key
SECRET_KEY = 'YOUR_SECRET_KEY'
# OCR识别接口地址
OCR_URL = 'http://api.fateadm.com/api/capreg'
# 验证码图片文件路径
IMAGE_PATH = 'path/to/your/image'
# 获取当前时间戳
def get_current_time():
return str(int(time.time()))
# 计算签名
def calc_sign(user_id, timestamp):
md5 = hashlib.md5()
md5.update((timestamp + SECRET_KEY).encode('utf-8'))
md5.update(user_id.encode('utf-8'))
md5.update(API_KEY.encode('utf-8'))
sign = md5.hexdigest()
return sign
# 将图片转为base64编码字符串
def image_to_base64(image_path):
with open(image_path, 'rb') as f:
image_data = f.read()
base64_data = base64.b64encode(image_data)
return base64_data.decode('utf-8')
# 调用移动云OCR识别验证码
def recognize_captcha(image_path):
# 用户ID
user_id = 'YOUR_USER_ID'
# 当前时间戳
timestamp = get_current_time()
# 计算签名
sign = calc_sign(user_id, timestamp)
# 请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8',
'Connection': 'keep-alive'
}
# 请求参数
data = {
'user_id': user_id,
'timestamp': timestamp,
'sign': sign,
'predict_type': '30600',
'img_data': image_to_base64(image_path)
}
# 发送POST请求
response = requests.post(OCR_URL, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 解析响应结果
result = json.loads(response.text)
if result['RetCode'] == '0':
return result['RspData']
else:
return None
# 示例代码的调用
captcha_result = recognize_captcha(IMAGE_PATH)
if captcha_result:
print('识别结果:', captcha_result)
else:
print('识别失败')
```
以上代码中,需要替换的部分如下:
- `YOUR_API_KEY`:移动云OCR的API Key。
- `YOUR_SECRET_KEY`:移动云OCR的Secret Key。
- `OCR_URL`:移动云OCR识别接口地址。
- `IMAGE_PATH`:验证码图片文件路径。
- `user_id`:用户ID,可以自定义,建议使用UUID。
- `predict_type`:预测类型,根据实际情况选择,具体可参考移动云OCR文档。
注意:以上代码仅为示例代码,具体实现可能因场景不同而有所差异。
### 回答2:
使用Python调用移动云OCR的代码可以按照以下步骤进行:
1. 引入必要的库
```python
import requests
import base64
```
2. 定义接口地址和请求参数
```python
url = "http://api.xxxxxx.com/ocr"
app_id = "your_app_id"
app_key = "your_app_key"
image_path = "path_to_image_file.jpg"
```
3. 将图片转换为Base64编码
```python
with open(image_path, 'rb') as image_file:
base64_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
```
4. 构建请求参数
```python
data = {
"app_id": app_id,
"app_key": app_key,
"image": base64_image
}
```
5. 发送POST请求
```python
response = requests.post(url, json=data)
```
6. 解析返回结果
```python
result = response.json()
```
7. 处理返回的结果
```python
if result['code'] == 200:
ocr_result = result['data']['result']
print(ocr_result)
else:
print("请求失败,错误信息:{}".format(result['message']))
```
请注意替换code中的`your_app_id`和`your_app_key`为你在移动云OCR平台上申请的应用ID和应用密钥,以及替换`image_path`为你要识别的图片文件的路径。
以上是一个基本的使用Python调用移动云OCR的代码示例,具体的接口地址和请求参数可能会根据移动云OCR平台的要求进行调整。
### 回答3:
使用Python调用移动云OCR的代码可以参考以下示例:
```python
import requests
# 设置请求URL
url = "https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/ocr/ocr_generalocr"
# 设置AppID和AppKey
app_id = "YourAppID"
app_key = "YourAppKey"
# 读取待识别的图片文件
image_path = "image.jpg"
image_data = open(image_path, "rb").read()
# 构建请求参数
params = {
"app_id": app_id,
"time_stamp": str(int(time.time())),
"nonce_str": str(random.randint(0, 100000)),
"image": base64.b64encode(image_data).decode(),
}
# 根据参数列表生成签名
sign = generate_sign(params, app_key)
# 添加签名到请求参数中
params["sign"] = sign
# 发送POST请求
response = requests.post(url, data=params)
# 解析返回的JSON结果
result = response.json()
if result["ret"] == 0:
print(result["data"])
else:
print("OCR识别失败:" + result["msg"])
def generate_sign(params, app_key):
# 生成签名方法
sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0], reverse=False)
sign_str = ""
for item in sorted_params:
key, value = item
sign_str += "{}={}&".format(key, value)
sign_str += "app_key={}".format(app_key)
return hashlib.md5(sign_str.encode()).hexdigest().upper()
```
请将上述代码中的"YourAppID"和"YourAppKey"替换为自己的移动云OCR的AppID和AppKey。同时,将"image.jpg"替换为实际的待识别图片路径。
此示例代码使用了requests库发送HTTP请求,使用了base64和hashlib库处理图片数据和生成签名。注意根据实际情况进行库的导入和安装。
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