Tutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um die OCR-Texterkennung zu implementieren
In diesem Tutorial lernen wir zunächst, wie wir mit der Programmiersprache Python eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herstellen und OCR (Optical Character Recognition, optische Zeichenerkennung) verwenden ) Technologie zur Implementierung der Textidentifizierungsfunktion. Die OCR-Technologie kann Text in Bildern in bearbeitbaren und durchsuchbaren elektronischen Text umwandeln, der sich sehr gut für verschiedene Texterkennungsszenarien eignet.
Abhängige Bibliotheken installieren
Bevor wir eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herstellen, müssen wir die Anforderungsbibliothek von Python verwenden, um HTTP-Anforderungen zu senden. Wenn Sie die Anforderungsbibliothek nicht installiert haben, können Sie sie mit dem folgenden Befehl installieren:
$ pip install requests
Zuerst müssen wir die Anforderungsbibliothek importieren und einige konstante Variablen definieren:
import requests # 华为云OCR服务端点 ENDPOINT = 'https://ocr.cn-north-4.myhuaweicloud.com' # 替换成你的API密钥 API_KEY = 'your_api_key' API_SECRET = 'your_api_secret'
Als nächstes können wir die OCR-Texterkennungsfunktion implementieren. Wir können das zu erkennende Bild auf den Server hochladen und eine Anfrage an die Huawei Cloud API senden, um das Ergebnis der Texterkennung zu erhalten.
def recognize_text(image_path):
url = f'{ENDPOINT}/v1.0/ocr/general-text'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Auth-Token': 'Token ' + get_auth_token()
}
data = {
"url": image_path
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
if 'result' in result:
text = ""
for item in result['result']['words_block_list']:
text += item['words'] + ' '
return text
else:
return None
def get_auth_token():
url = 'https://iam.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens'
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
"auth": {
"identity": {
"methods": [
"password"
],
"password": {
"user": {
"name": API_KEY,
"password": API_SECRET,
"domain": {
"name": "hwid"
}
}
}
},
"scope": {
"project": {
"name": "cn-north-4"
}
}
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if 'X-Subject-Token' in response.headers:
return response.headers['X-Subject-Token']
else:
return None
# 使用示例
image_path = '/path/to/your/image.jpg'
result = recognize_text(image_path)
if result:
print('文字识别结果：', result)
else:
print('识别失败')Im obigen Codebeispiel haben wir eine recognize_text-Funktion definiert, die den Pfad einer Bilddatei als Parameter empfängt und das erkannte Textergebnis zurückgibt. Wir senden eine HTTP-POST-Anfrage an die OCR-Schnittstelle von Huawei Cloud und senden die URL des Bildes in Form von JSON-Daten an die API.
Das von der API zurückgegebene Ergebnis sind Daten im JSON-Format. Wir extrahieren die Texterkennungsergebnisse durch Parsen der JSON-Daten.
Hinweis: Im Codebeispiel verwenden wir den API-Schlüssel und den Service-Endpunkt, den wir in der Vorbereitungsarbeit erhalten haben. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie diese durch Ihren eigenen API-Schlüssel ersetzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um die OCR-Texterkennung zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
