Python プログラミングを使用して Baidu OCR インターフェイスに接続し、画像からテキスト情報を抽出する方法を説明します。
Python プログラミングを使用して Baidu OCR インターフェイスのドッキングを実装し、画像内のテキスト情報を抽出する方法を教えます
はじめに:
人工インテリジェンス テクノロジー、画像 光学式文字認識 (OCR) は重要なアプリケーション シナリオになっています。 Baidu OCR インターフェイスは、インターフェイスを呼び出すことで画像からテキスト情報を抽出できる強力な OCR ツールです。この記事では、Python プログラミングを使用して Baidu OCR インターフェイスに接続し、画像からテキスト情報を自動的に抽出する方法を段階的に説明します。
ステップ 1: Baidu 開発者アカウントを登録してアプリケーションを作成する
まず、Baidu 開発者公式 Web サイト (https://ai.baidu.com/) にアクセスして開発者アカウントを登録する必要があります。そしてアプリケーションを作成します。アプリケーションを作成するときは、使用するサービスとして OCR インターフェイスを選択する必要があります。作成が成功すると、API キーと秘密キーを取得します。これは後続の手順で使用します。
ステップ 2: 依存ライブラリをインストールする
プログラミングの前に、HTTP リクエストを処理するために Python 環境に「リクエスト」ライブラリをインストールする必要があります。コマンド ライン ウィンドウを開き、次のインストール手順を入力します。
pip install requests
ステップ 3: Python コードを作成する
次に、Baidu OCR インターフェイスのドッキング機能を実装するための Python コードの作成を開始できます。以下は簡単なサンプル コードです。
import requests import base64 # 百度OCR接口的API Key和Secret Key API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' # 图片路径 image_path = 'your_image_path' # 读取图片文件,并将图片数据转换为Base64编码字符串 with open(image_path, 'rb') as f: image_data = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8') # 构建请求URL url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic' # 构建请求头部 headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'} # 构建请求参数 params = {'image': image_data} # 添加API Key和Secret Key到请求参数中 params['access_token'] = API_KEY # 发送HTTP POST请求 response = requests.post(url, headers=headers, params=params) # 解析并打印返回的JSON结果 result = response.json() print(result)
コードでは、your_api_key
と your_secret_key
を、ステップ 1 で取得した API キーとシークレットに置き換える必要があります。 。 your_image_path
を、処理する画像へのパスに置き換えます。
ステップ 4: コードを実行する
コードの作成が完了したら、Python コードを実行し、プログラムの実行が完了するまで待つだけです。実行が完了すると、返された JSON 結果がコンソールに出力されます。これには、抽出されたテキスト情報が含まれます。
結論:
この記事では、ステップバイステップのガイダンスを通じて、Python プログラミングを使用して Baidu OCR インターフェイスのドッキング機能を実装し、画像からテキスト情報を抽出する方法を説明します。この記事があなたのお役に立てば幸いです。また、人工知能テクノロジーの探索でさらなる成功をお祈りします。
以上がPython プログラミングを使用して Baidu OCR インターフェイスに接続し、画像からテキスト情報を抽出する方法を説明します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

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