如何在python項(xiàng)目中利用百度API對圖片文字進(jìn)行識別？相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

成都創(chuàng)新互聯(lián)長期為超過千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為茶陵企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站設(shè)計、成都做網(wǎng)站、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)，茶陵網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十載豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

具體方法如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jun 12 09:37:38 2018
利用百度api實(shí)現(xiàn)圖片文本識別
@author: XnCSD
"""

import glob
from os import path
import os
from aip import AipOcr
from PIL import Image
from queue import Queue
import threading
import datetime

def convertimg(picfile, outdir):
  '''調(diào)整圖片大小，對于過大的圖片進(jìn)行壓縮
  picfile:  圖片路徑
  outdir：  圖片輸出路徑
  '''
  img = Image.open(picfile)
  width, height = img.size
  while (width * height > 4000000): # 該數(shù)值壓縮后的圖片大約 兩百多k
    width = width // 2
    height = height // 2
  new_img = img.resize((width, height), Image.BILINEAR)
  new_img.save(path.join(outdir, os.path.basename(picfile)))


def baiduOCR(ts_queue):
  """利用百度api識別文本，并保存提取的文字
  picfile:  圖片文件名
  outfile:  輸出文件
  """
  while not ts_queue.empty():
    picfile = ts_queue.get()
    filename = path.basename(picfile)
    outfile = 'D:\Study\pythonProject\scrapy\IpProxy\port_zidian.txt'
    APP_ID = '' # 剛才獲取的 ID，下同
    API_KEY = ''
    SECRECT_KEY = ''
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRECT_KEY)

    i = open(picfile, 'rb')
    img = i.read()
    print("正在識別圖片：\t" + filename)
    message = client.basicGeneral(img) # 通用文字識別，每天 50 000 次免費(fèi)
    # message = client.basicAccurate(img)  # 通用文字高精度識別，每天 800 次免費(fèi)
    #print("識別成功！")
    i.close()
    try:
      filename1 = filename.split('.')[0]
      filename1 = ''.join(filename1)
      with open(outfile, 'a+') as fo:
        for text in message.get('words_result'):
          fo.writelines('\'' + filename1 + '\'' + ':' + text.get('words') + ',')
          fo.writelines('\n')
        # fo.writelines("+" * 60 + '\n')
        # fo.writelines("識別圖片：\t" + filename + "\n" * 2)
        # fo.writelines("文本內(nèi)容：\n")
        # # 輸出文本內(nèi)容
        # for text in message.get('words_result'):
        #   fo.writelines(text.get('words') + '\n')
        # fo.writelines('\n' * 2)
      os.remove(filename)
      print("識別成功！")
    except:
      print('識別失敗')



    print("文本導(dǎo)出成功！")
    print()
def duqu_tupian(dir):
  ts_queue = Queue(10000)

  outdir = dir
  # if path.exists(outfile):
  #   os.remove(outfile)
  if not path.exists(outdir):
    os.mkdir(outdir)
  print("壓縮過大的圖片...")
  # 首先對過大的圖片進(jìn)行壓縮，以提高識別速度，將壓縮的圖片保存與臨時文件夾中
  try:
    for picfile in glob.glob(r"D:\Study\pythonProject\scrapy\IpProxy\端口\*"):
      convertimg(picfile, outdir)
    print("圖片識別...")
    for picfile in glob.glob("tmp/*"):
      ts_queue.put(picfile)
      #baiduOCR(picfile, outfile)
      #os.remove(picfile)
    print('圖片文本提取結(jié)束！文本輸出結(jié)果位于文件中。' )
    #os.removedirs(outdir)
    return ts_queue
  except:
    print('失敗')

if __name__ == "__main__":

  start = datetime.datetime.now().replace(microsecond=0)
  t = 'tmp'
  s = duqu_tupian(t)
  threads = []
  for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=baiduOCR, name='th-' + str(i), kwargs={'ts_queue': s})
    threads.append(t)
  for t in threads:
    t.start()
  for t in threads:
    t.join()
  end = datetime.datetime.now().replace(microsecond=0)
  print('刪除耗時：' + str(end - start))

速度快，準(zhǔn)確率99百分，100里必回出錯一張。

實(shí)測，識別1500張圖片，還是小圖片驗(yàn)證碼大小，高清，用時30秒，不能識別150張，出錯14張左右。  但總體快，不會出現(xiàn)亂碼啥的。

看完上述內(nèi)容，你們掌握如何在python項(xiàng)目中利用百度API對圖片文字進(jìn)行識別的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

新聞名稱：如何在python項(xiàng)目中利用百度API對圖片文字進(jìn)行識別-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題路徑：http://weahome.cn/article/dcdooj.html