本文为大家分享了python实现文字识别功能大全,供大家参考,具体内容如下
1.通用文字识别
# -*- coding: UTF-8 -*- from aip import AipOcr # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath = "test3.png" def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() # 定义参数变量 options = { 'detect_direction': 'true', 'language_type': 'CHN_ENG', } # 调用通用文字识别接口 result = aipOcr.basicGeneral(get_file_content(filePath), options) print(result) words_result=result['words_result'] for i in range(len(words_result)): print(words_result[i]['words'])
2.网络图片文字识别
识别一些网络上背景复杂,特殊字体的文字。
# -*- coding: UTF-8 -*- from aip import AipOcr # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath = "2-5.jpg" def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() options={} options["detect_direction"] = "true" #检测朝向 options["detect_language"] = "true" #检测语言 result= aipOcr.webImage(get_file_content(filePath),options) print(result) for i in range(len(result['words_result'])): print(result['words_result'][i]['words'])
3.身份证识别
身份证识别包括正面和背面。
# -*- coding: UTF-8 -*- from aip import AipOcr # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath1 = "2-6-2.jpg" #正面 filePath2 = "2-6-1.jpg" #背面 def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() options={} options["detect_direction"] = "true" #检测朝向 options["detect_risk"] = "true" #是否开启身份证风险类型(身份证复印件、临时身份证、身份证翻拍、修改过的身份证)功能,默认不开启 result1= aipOcr.idcard(get_file_content(filePath1),'front',options) result2= aipOcr.idcard(get_file_content(filePath2),'back',options) print(result1) print(result2) for key in result1['words_result'].keys(): print(key+':'+result1['words_result'][key]['words']) for key in result2['words_result'].keys(): print(key+':'+result2['words_result'][key]['words'])
4.银行卡识别
识别银行卡并返回卡号和发卡行。
# -*- coding: UTF-8 -*- from aip import AipOcr # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath = "2-7.jpeg" def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() options={} result=aipOcr.bankcard(get_file_content(filePath),options) print(result) #bank_card_type 银行卡类型,0:不能识别; 1: 借记卡; 2: 信用卡 for key in result['result']: print(key+':'+str(result['result'][key]))
5.驾驶证识别
对机动车驾驶证所有关键字段进行识别。
# -*- coding: UTF-8 -*- from aip import AipOcr # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath = "2-8.jpg" def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() options={} result=aipOcr.drivingLicense(get_file_content(filePath),options) print(result) for key in result['words_result']: print(key+':'+str(result['words_result'][key]['words']))
6.行驶证识别
对机动车行驶证正本所有关键字段进行识别。
# -*- coding: UTF-8 -*- from aip import AipOcr # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath = "2-9.jpg" def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() options={} result=aipOcr.vehicleLicense(get_file_content(filePath),options) print(result) for key in result['words_result']: print(key+':'+str(result['words_result'][key]['words']))
7.车牌识别
# -*- coding: UTF-8 -*- from aip import AipOcr # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath = "2-3.png" def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() options={} options["multi_detect"] = "true" #是否检测多张车牌,默认为false,当置为true的时候可以对一张图片内的多张车牌进行识别 result= aipOcr.licensePlate(get_file_content(filePath),options) for i in range(len(result['words_result'])): print(result['words_result'][i]['color']+' '+result['words_result'][i]['number'])
8.营业执照识别
识别营业执照,并返回关键字段的值,包括单位名称、法人、地址、有效期、证件编号、社会信用代码等。
# -*- coding: UTF-8 -*- from aip import AipOcr # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath = "2-10.jpg" def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() options={} result=aipOcr.businessLicense(get_file_content(filePath),options) print(result) for key in result['words_result']: print(key+':'+str(result['words_result'][key]['words']))
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
python,文字识别
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com
暂无“python利用百度AI实现文字识别功能”评论...
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2025年04月27日
2025年04月27日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]