专业搜题，家长好帮手

很早之前曾经做过一个图片识别的项目，当时有一项功能是整题识别，即传入数学题的截图，可通过ocr技术识别出图片内容，但当时只限于识别文字，并未作更深一步的处理，现在想来实用性并不强，毕竟大家更需要的是解题思路，而不是让AI读出题干（题干的文字，我都认识，连起来我就不知道怎么下手去做了 = = ），最近刚好有时间，于是尝试来为有娃的朋友做一个搜题神器。

鉴于之前整题识别的开发使用有道智云的良好体验，我再次打开其官方文档，果然找到了拍照搜题服务的开放API，轻车熟路地做了一个简单的批量搜题demo, 下面分享一下开发过程。

调用API接口的准备工作

首先，是需要在有道智云的个人页面上创建实例、创建应用、绑定应用和实例，获取到应用的id和密钥。具体个人注册的过程和应用创建过程详见文章

开发过程详细介绍

下面介绍具体的代码开发过程。

API接收的参数较为简单：

字段名	类型	含义	必填	备注
q	text	要识别的图片，需要Base64编码	True	必须是Base64编码(baes64前边不要加上data:image/png;base64)
appKey	text	应用ID	True	可在应用管理查看
salt	text	UUID	True	uuid
curtime	text	当前UTC时间戳（秒）	true	TimeStamp
sign	text	签名 sha256(应用ID+input+salt+curtime+应用密钥);input的生成规则见表下的备注	True	sha256(应用ID+input+salt+curtime+应用密钥)
signType	text	签名类型	true	v2
type	text	上传类型，仅支持base64上传，请填写固定值1	True	1
searchType	text	搜索类型，img为图片搜题,text为文本搜题	false	img

签名sign生成方法如下：
signType=v2；
sign=sha256(应用ID+input+salt+curtime+应用密钥)。
其中，input的计算方式为：input=q前10个字符 + q长度 + q后10个字符（当q长度大于20）或 input=q字符串（当q长度小于等于20）。

需要注意的是，API对题目图片有如下要求：

规则	描述
传输方式	HTTPS
请求方式	POST
字符编码	统一使用UTF-8编码
请求格式	表单
响应格式	JSON
图片格式	jpg/png/bmp
图片大小	1MB以下
文字长度	50个字符以下

Demo开发：

这个demo使用python3开发，包括maindow.py，QuestionClass.py，OcrQuestion.py 三个文件，分别为demo的界面、界面逻辑处理和ocr搜题方法的封装。

界面部分：

UI 部分较简单，主要功能为选择待题目图片、选择批改结果存储路径。其布局代码如下：

root=tk.Tk()
root.title(" youdao ocr question test")
frm = tk.Frame(root)
frm.grid(padx='50', pady='50')# 选题和结果保存按钮
btn_get_file = tk.Button(frm, text='选择题目图片', command=get_files)
btn_get_file.grid(row=0, column=0, ipadx='3', ipady='3', padx='10', pady='20')
text1 = tk.Text(frm, width='40', height='10')
text1.grid(row=0, column=1)
btn_get_result_path=tk.Button(frm,text='选择搜索结果路径',command=set_result_path)
btn_get_result_path.grid(row=1,column=0)
text2=tk.Text(frm,width='40', height='2')
text2.grid(row=1,column=1)# 搜题按钮
btn_sure=tk.Button(frm,text="搜题",command=search_question_files)
btn_sure.grid(row=4,column=1)root.mainloop()

其中启动按钮btn_sure的绑定事件search_question_files()来根据题目照片搜题，并在完成后打开结果存储路径:

def search_question_files():question.start_ocr()os.system('start '+question.result_path)

QuestionClass.py

这里主要配合UI的逻辑，调用搜题方法。

首先定义一个类Question:

class Question():def __init__(self,file_paths,result_path):   self.file_paths=file_paths     # 题目照片存储路径self.result_path=result_path # 结果路径

start_ocr()方法调用connect()方法依次搜题并保存结果。

def start_ocr(self):for file_path in self.file_paths:result=connect(file_path)print(file_path)self.save_result_format(file_path,result)

从OcrQuestion.py的connect方法获取的结果是json格式，save_result_format()方法,解析从接口取得的接口，格式整理，保存结果到html：

    def save_result_format(self,file_path,result):result_file_name=os.path.basename(file_path).split('.')[0]+'_result.html'f=open(self.result_path+'/'+result_file_name,'w',encoding='utf-8')result_json= json.loads(result)if result_json['errorCode'] == '0':data=result_json['data']questions=data["questions"]text=data["text"]f.write("题目识别：<br/>"+text)i=0for answers in questions:i=i+1subject="科目："+answers["subject"]+"<br>"answer="答案：" +answers["answer"]+"<br>"analysis="分析："+answers["analysis"]+"<br>"knowledge="知识点："+answers["knowledge"]+"<br>"print(subject+answer+analysis+knowledge)result_each="<h3>搜题结果"+str(i)+"<br></h3>"result_each=result_each+subject+answer+analysis+knowledge+"<br>=================这是一条分隔符============<br>"f.write(result_each)else:f.write("result error code:"+result_json['errorCode'])

OcrQuestion.py

OcrQuestion.py 中封装请求ocr搜题API的方法，其中最主要的方法是connect()：

def connect(pic_path):f = open(pic_path, 'rb')  # 二进制方式打开图文件q = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')  # 读取文件内容，转换为base64编码f.close()data = {}data['q'] = qdata['signType'] = 'v2'curtime = str(int(time.time()))data['curtime'] = curtimesalt = str(uuid.uuid1())signStr = APP_KEY + truncate(q) + salt + curtime + APP_SECRETsign = encrypt(signStr)data['appKey'] = APP_KEYdata['salt'] = saltdata['sign'] = signresponse = do_request(data)result=response.content.decode('utf-8')print(result)return result

API响应结果示例

{"data":{"questions":[{"score":0.9875,"answer":"D","subject":"历史","id":"a9db8f1252778836c99204e5cf9d7738","analysis":"","type":"","content":"xxx","knowledge":""}],"text":"xxx"},"errorCode":"0"
}

响应结果是以json形式输出，包含字段如下表所示：

字段	含义
errorCode	识别结果错误码，一定存在。详细信息可参见错误代码列表
data	数据
-text	图片题目OCR结果
-questions	相关题目
–id	答案
–content	题目内容
–answer	答案
–analysis	解析
–knowledge	知识点

效果展示

demo操作演示

来看看结果吧：

数学题搜索结果展示：

总结

有道智云的整体搜索API文档清晰，题目范围极广而且可以自动判断学科，搜索结果可谓“举一反三”，会返回几个可能的相近题目，很具有参考价值，值得推荐！数学解答题会返回相关图片、公式等，用在web项目中效果灰常不错。

项目地址：https://github.com/LemonQH/OcrQuestion

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