python图片ocr识别手写印刷体中英文字体

脚本说明:
脚本需要修改 APPID 以及 API_KEY的值，请到讯飞api平台获取。

首先截图，然后打开脚本直接运行，该脚本自动识别剪切板上内容，脚本运行结束后，直接crtl+v复制。

# -*- coding: utf-8 -*-
import base64
import hashlib
import time
import keyboard as keyboard
import pyperclip
import requests
#获取剪切板内容
from PIL import ImageGrab# OCR手写文字识别接口地址
URL = "http://webapi.xfyun.cn/v1/service/v1/ocr/handwriting"
# 应用APPID(必须为webapi类型应用,并开通手写文字识别服务,参考帖子如何创建一个webapi应用：http://bbs.xfyun.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=36481)
APPID = ""
# 接口密钥(webapi类型应用开通手写文字识别后，控制台--我的应用---手写文字识别---相应服务的apikey)
API_KEY = ""def getHeader():curTime = str(int(time.time()))param = "{\"language\":\""+language+"\",\"location\":\""+location+"\"}"paramBase64 = base64.b64encode(param.encode('utf-8'))m2 = hashlib.md5()str1 = API_KEY + curTime + str(paramBase64, 'utf-8')m2.update(str1.encode('utf-8'))checkSum = m2.hexdigest()# 组装http请求头header = {'X-CurTime': curTime,'X-Param': paramBase64,'X-Appid': APPID,'X-CheckSum': checkSum,'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8',}return header#图片转换为base编码
def getBody(filepath):with open(filepath, 'rb') as f:imgfile = f.read()data = {'image': str(base64.b64encode(imgfile), 'utf-8')}return data#英文判断
def isEnglish(keyword):#return keyword.isalpha()  #判断纯单词 是否是英文return all(ord(c) < 128 for c in keyword)# 写入到剪切板
def settext(aString):# importing the module# copies all the data the user has copiedpyperclip.copy(aString)# paste the copied data from clipboardpyperclip.paste()#保存剪切板数据图片
def get_pic():# 按ctrl+后才执行下面的语句#keyboard.wait(hotkey='ctrl+alt+a')# ctrl+c保存截图至剪切板， ImageGrab从剪切板读取图片img1 = ImageGrab.grabclipboard()#print(type(img1))# 文件保存的名字img_path = str(int(time.time()))+"javachuan"+".png"img1.save(img_path)return img_path# 语种设置
language = "cn|en"
# 是否返回文本位置信息
location = "true"
r = requests.post(URL, headers=getHeader(), data=getBody(get_pic()))
resp=r.json()
result=""#每一行的数据
content="" #每一行某个数据 某个文字/某个单词
for i in range(0,len(resp["data"]["block"][0]["line"])):for j in range(0,len(resp["data"]["block"][0]["line"][i]["word"])):content=resp["data"]["block"][0]["line"][i]["word"][j]["content"]if isEnglish(content):result+=content+" "  #英文单词 需要  空格else:result+=contentresult+="\n" #换行#添加到剪切板
settext(result)
print(result)

我的ocr python脚本效果演示：
中英文可以有效识别，并且尽可能保持原字体格式，英文单词之间有空格，
原本是同一行，就是同一行。

qq的文字识别效果演示
是恶速度慢，并且识别后不好复制，不能保持原样。

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