Python利用百度AI实现文字识别实战教程
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更新于2024-08-04
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本篇文章详细介绍了如何利用Python结合百度AI技术来实现文字识别功能,主要涉及两个部分:通用文字识别和网络图片文字识别。
1. 通用文字识别:
- 首先,作者导入了`AipOcr`模块,这是百度AI提供的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)服务的Python接口。需要提供APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY这三个认证参数,这些可以在百度AI控制台获取。
- 在代码中,定义了一个名为`get_file_content`的函数,用于读取图片文件并以二进制格式传递给API。`options`变量包含了识别方向(detect_direction)和语言类型(language_type),这里设置了检测文字方向以及同时识别中文和英文。
- 调用`aipOcr.basicGeneral`方法,将读取的图片内容和参数作为输入,进行文字识别。返回的结果包含一个`words_result`列表,存储每个识别出的文字及其相关信息。通过循环遍历这个列表,可以逐一打印识别出的文字。
2. 网络图片文字识别:
- 对于网络图片文字识别,处理的是背景复杂或特殊字体的图片。这部分与通用文字识别的代码结构相似,主要的区别在于`options`变量,没有指定`detect_direction`,可能是针对网络图片的默认行为可能会自动处理方向识别,或者作者认为对这类图片方向识别不是必需的。
- 通过相同的API接口调用,识别网络图片中的文字,并将结果打印出来。
总体来说,这篇文章为Python开发者提供了一种实用的方法,让他们能够轻松地在Python项目中集成百度AI的文字识别功能,无论是在处理本地图片还是网络图片时,都能有效地提取其中的文字内容。这在文档处理、自动化测试、图像分析等场景中具有广泛的应用价值。学习并掌握这部分内容,可以提升Python项目在处理文本数据方面的智能化水平。
2022-04-23 上传
2023-04-17 上传
2023-07-17 上传
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