最终效果

1. 实现环境

win10系统 + pycharm社区版 + anaconda3

2. 实现步骤

step 1. 安装baidu-aip库

step 2. 进入百度ai官网 http://ai.baidu.com/，注册登陆账号，创建应用获取appId

step 3. 在项目中配置连接百度ai的信息，数据类型为字典型，键有’appId’、‘apiKey’、‘secretKey’

step 4. 用step 3. 定义好的字典型数据创建aip库中的AipOcr对象

step 5. 编写读取图片文件的函数

step 6. 调用对象AipOcr中的方法handwriting，传入参数为图片文件

3. 安装baidu-aip库

搜索 Anaconda Prompt工具 ，输入指令 pip install baidu-aip 即可(注：是aip不是api)

在项目中导入的代码如下：

from aip import AipOcr

4. 登陆百度ai官网，获取接口

官方地址：http://ai.baidu.com/

4.1 登陆账号

进入网页后点击网页右上角的控制台 , 接着注册登陆平台

4.2 选择文字识别

登陆成功后，在左侧导航栏的产品服务选择 文字识别

点击后会跳转如下图所示的页面，页面下方有关于各个功能的使用限制说明，大部分功能是免费使用，第一次登陆需要创建应用

4.3 创建应用

应用名称随机取一个，接口选择不用变动，文字识别包名选择不需要，应用归属选择个人，应用描述简单一句话即可。

创建好后重新选择左侧导航栏的文字识别，接着点击管理应用

可以查询到如图所示的三个关键信息，appId、apiKey、secretKey，这样就可以在pycharm项目中创建连接的字典型接口，代码如下:

config = {

'appId' :'x3x15xxx',

'apiKey': 'rxxxRVu3HfBxxxKGmEWxxxxx',

'secretKey' : 'xxtNcxxxDWN8gLxxxVvh1scKtPd9xxxx'

}

#为保护隐私，部分数据用x代替了，各位在尝试时，在管理应用的界面复制对应的序列就行了

4.4 在项目中创建AipOcr对象

该对象是实现文字识别的关键，之后只需要调用方法handwriting就能实现对图片的文字识别

client = AipOcr(**config)

5. 读取本地图片文件

def getImage(path):

with open(path,'rb') as f:

return f.read()

其中，path是图片的具体路径，数据类型为string，若文件不存在则会抛出异常。

6. 调用方法handwriting实现文字识别

该步骤通过AipOcr对象调用方法handwriting，传入的参数为之前读取到的图片文件，返回的结果为字典类型，而识别后的结果就在words_result键值对中，于是就通过string对象的方法join将字典中键为words_resut的对应值转化为string返回。

def img_to_str(path):

img = getImage(path)

result = client.handwriting(img)

if 'words_result' in result:

return '\n'.join(word['words'] for word in result['words_result'])

最终传入图片地址即可输出结果

print(img_to_str(r'C:\Users\uni10\Desktop\识别文字.jpg'))

7. 实现代码(全)

from aip import AipOcr

#配置百度API连接信息: AppID、API Key、Secret Key

config = {

'appId' :'',

'apiKey': '',

'secretKey' : ''

}

#创建AipOcr对象，可调用许多识别方法

client = AipOcr(**config)

#获取图像

def getImage(path):

with open(path,'rb') as f:

return f.read()

#识别图片中的文字

def img_to_str(path):

img = getImage(path)

result = client.handwriting(img)

if 'words_result' in result:

return '\n'.join(word['words'] for word in result['words_result'])

print(img_to_str(r'C:\Users\uni10\Desktop\识别文字.jpg'))