简介

Python免费调用百度AI实现图片上面的文字识别

步骤

安装百度AI库

!pip install baidu-aip

注册百度AI开放平台

先注册百度AI，获得ID和密钥。注册方法可参考：注册方法只需走到 “1.6 获取密钥” 即可。然后记录下自己的APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY，就可以开始了。

调用glob库

glob库用于获得指定路径下的指定后缀的文件，图片使用的是《数学模型》pdf扫描版，部分如下：

import glob
path = "数学模型\\"
glob.glob(path+"*.png")

指定文件夹中的指定的.png后缀的文件，全部提取出来了：

选取第一张图片 “数学模型1.png” 做测试：

files = glob.glob(path+"*.png")
file = files[0]

调用AipOcr库识别文字

导入AipOcr模块，这个模块是用于做文字识别的（OCR即Optical Character Recognition，光学字符识别）。填入你申请的ID和KEY，client = AipOcr()是固定写法。先用二进制方式rb打开，然后读取，再调用百度AI进行识别，并将识别结果存入message变量。

from aip import AipOcr #导入AipOcr模块，用于做文字识别
import globAPP_ID = '*********' # 你申请的
API_KEY = '*********'# 你申请的
SECRET_KEY = '*********'# 你申请的
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)pic = open(file,'rb')# 以二进制（rb）打开
img = pic.read() # 读取
message = client.basicGeneral(img) # 调用百度AI识别图片中的文字

查看message参数，结果如下：

可见，message参数的结果为 “大字典” 形式，其中的键 words_result 所对应的值为一个 “大列表” ，这个列表里又有很多键值对，键都是words，值就是AI从图片上识别出来的内容。使用语句message['words_result'][0...n]['words']可以筛选出该页的标题：

message['words_result'][1]['words']

for循环逐行提取:

for words in message['words_result']:word = words['words'] # 提取文字print(word)

识别效果图：

识别也不是完美的，有很多识别错误与未识别出的文字。当然，原图字体越清晰，识别度越高。

可能会遇到的问题

识别过程中可能会遇到类似识别错误（无法识别）问题，原因是未领取免费识别次数，解决过程如下：
百度OCR API识别失败：Open api qps request limit reached 错误解决方法

批量操作

批量操作的核心为for循环,txt_file = open('数学模型.txt', 'a')指打开名字为“数学模型”的文本文件（若不存在则自动新建），模式为添加模式，即’a’模式。添加模式是指，如果文本中已经有一些内容，则接着往下写，不会影响原来的内容。如果是’w’模式，则会将之前的内容全部覆盖。然后遍历待处理的图片，逐个处理：

from aip import AipOcr #导入AipOcr模块，用于做文字识别
import globAPP_ID = '*********' # 你申请的
API_KEY = '*********'# 你申请的
SECRET_KEY = '*********'# 你申请的
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)path = "数学模型\\"
files = glob.glob(path+"*.png")txt_file = open('数学模型.txt', 'a')for file in files:pic = open(file,'rb')# 以二进制（rb）打开img = pic.read() # 读取message = client.basicGeneral(img) # 调用百度AI识别图片中的文字for words in message['words_result']:word = words['words'] # 提取文字print(word)txt_file.write(word) # 将文字写入文本文件txt_file.close() # 关闭文本文件

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