百度AI文字識別全方位探究

一、百度AI文字識別是什麼

百度AI文字識別是一種能夠對圖片中的文字進行識別和轉換的技術。這項技術所基於的原理是深度學習和神經網絡算法，它能夠識別和轉換包括手寫字母在內的各種形式和各種不同字體的文字。百度AI文字識別可以廣泛應用於文字識別、身份證識別、車牌識別等領域。

二、百度AI開放平台通用文字識別

百度AI開放平台為開發者提供了通用文字識別API。它能識別常規印刷體中文，英語，數字，以及手寫體數字和英文字母。該API能夠支持PDF，JPG，PNG，GIF等多種圖片格式。使用者可以通過上傳圖片，獲取到文字識別結果。以下是獲取百度AI通用文字識別結果的Python代碼：


import requests
import base64

#獲取access_token，需要在百度AI開放平台註冊創建一個應用，獲取到API Key和Secret Key
def get_token():
    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
    params = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': your_api_key,
        'client_secret': your_secret_key
        }
    response = requests.post(url, params=params)
    access_token = response.json()['access_token']
    return access_token

#獲取圖片識別結果
def image_to_word(image):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"
    with open(image, 'rb') as f:
        img = base64.b64encode(f.read())
    params = {"image": img}
    access_token = get_token()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    word_result = ''
    for words in response.json()['words_result']:
        word_result += words['words'] + ' '
    return word_result

三、百度AI文字識別返回單個字嗎

百度AI文字識別在進行文字識別時，是以識別出的文字串作為一個整體進行處理的，不會返回單獨的單個字。但是使用者可以通過對圖片進行相關的處理，將文字拆分為單個字符，再進行識別。例如可以使用OpenCV和PIL庫來進行圖片處理，將文字分割為單個字符。以下是將圖片進行分割後進行識別的Python代碼：


import cv2
import numpy as np
import requests
import base64
from PIL import Image

#獲取access_token，需要在百度AI開放平台註冊創建一個應用，獲取到API Key和Secret Key
def get_token():
    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
    params = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': your_api_key,
        'client_secret': your_secret_key
        }
    response = requests.post(url, params=params)
    access_token = response.json()['access_token']
    return access_token

#獲取圖片中所有單個字符的圖片
def get_char_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    char_list = []
    for i in range(len(contours)):
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
        if (w > 5 and h > 15):
            char = Image.fromarray(image[y:y+h,x:x+w])
            char_list.append(char)
    return char_list

#獲取單個字符的識別結果
def char_to_word(image):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"
    with open(image, 'rb') as f:
        img = base64.b64encode(f.read())
    params = {"image": img}
    access_token = get_token()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    word_result = ''
    for words in response.json()['words_result']:
        word_result += words['words'] + ' '
    return word_result

#獲取整個圖片的識別結果
def image_to_word(image_path):
    char_image_list = get_char_image(image_path)
    word_result = ''
    for char_image in char_image_list:
        char_image.save('temp.jpg')
        char_word = char_to_word('temp.jpg')
        word_result += char_word
    return word_result

四、百度AI通用文字識別

使用百度AI通用文字識別時，需要注意一些使用限制。包括調用頻率限制和每日免費次數限制。在使用該API時，應該認真閱讀文檔，了解API具體的使用要求。以下是使用Python調用百度AI通用文字識別API時遇到各種限制的情況下的處理方式：


#1、頻率限制，可通過sleep函數進行處理

import time

def image_to_word(image_path):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"
    with open(image_path, 'rb') as f:
        img = base64.b64encode(f.read())
    params = {"image": img}
    access_token = get_token()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    while response.json().get("error_code") == '18':
        time.sleep(1)
        response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    word_result = ''
    for words in response.json()['words_result']:
        word_result += words['words'] + ' '
    return word_result

#2、每日免費次數限制，可通過捕捉響應結果進行處理

def image_to_word(image_path):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"
    with open(image_path, 'rb') as f:
        img = base64.b64encode(f.read())
    params = {"image": img}
    access_token = get_token()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    if response.json().get("error_code") == '17':
        print("超過當日調用量限制")
        return None
    word_result = ''
    for words in response.json()['words_result']:
        word_result += words['words'] + ' '
    return word_result

五、百度AI文字識別代碼

使用百度AI文字識別時，具體的實現方法可以依據自己的需求進行定製和開發。以下是一個使用Python實現的函數，在不考慮訪問頻率和免費次數限制的情況下，可以直接進行圖片文字識別：


def image_to_word(image_path):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"
    with open(image_path, 'rb') as f:
        img = base64.b64encode(f.read())
    params = {"image": img}
    access_token = get_token()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    word_result = ''
    for words in response.json()['words_result']:
        word_result += words['words'] + ' '
    return word_result

六、百度AI文字識別含位置

百度AI提供了一種能夠返迴文字在原始圖片中位置信息的文字識別API。這種API能夠返回識別結果和識別結果所在的坐標位置。以下是獲取帶有位置信息的文字識別結果的Python代碼：


def image_to_word_with_position(image_path):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general"
    with open(image_path, 'rb') as f:
        img = base64.b64encode(f.read())
    params = {"image": img,"location":"true"}
    access_token = get_token()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    word_result = ''
    for words_result in response.json()['words_result']:
        word_result += words_result['words'] + ' '
        location_result = words_result['location']
        print(location_result)
    return word_result

七、百度AI文字識別技術

百度AI文字識別的核心技術是深度學習和神經網絡算法。該技術包括三個主要的技術方向，文字檢測技術，文字識別技術和文字理解技術。文字檢測技術可以用來定位和提取圖片中的文字區域。文字識別技術可以用來將文字從圖像中進行精準識別。文字理解技術則能夠將文字轉換為結構化的數據，從而能夠進行語義分析、機器翻譯等處理。

八、百度AI文字識別原理

百度AI文字識別的原理是通過訓練深度學習模型，實現圖片中文字檢測和識別。在訓練模型時，使用的數據集是大量的標註好的圖片和對應的文字數據。深度學習模型在訓練時，會不斷地調整自己的參數，從而能夠輸出準確的文字檢測和識別結果。模型訓練結束後，模型就可以用於新的未見過的圖片中的文字檢測和識別。

原創文章，作者：BGZXI，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/332133.html