python调用aip识别报错

from aip import AipOcr

报错:ImportError: cannot import name 'AipOcr'

原因是python文件名写的aip.py,改个其他名字就不会报错了。

### 使用 Python 调用 OCR 技术识别表格 #### 百度 AI 平台的 AipOcr 库用于表格识别 为了利用百度AI平台提供的服务进行表格识别,需先完成环境配置并安装必要的依赖库。具体来说,可以通过`pip install baidu-aip`命令来安装百度AI SDK。 ```bash pip install baidu-aip ``` 接着,在代码中引入所需的模块,并初始化AipOcr类实例: ```python from aip import AipOcr APP_ID = 'your_app_id' API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) ``` 对于表格识别功能,则主要依靠`tableRecognitionAsync()`函数[^3]。此函数接收图像文件作为输入参数,并异步处理请求。它会返回一个包含有唯一标识符`request_id`的结果字典,该标识符可用于后续查询识别状态以及获取最终结果。 ```python image_path = "path_to_your_image_file" with open(image_path, "rb") as img_file: image_data = img_file.read() result = client.tableRecognitionAsync(image=image_data) if 'error_code' not in result and 'result' in result: request_id = result['result'][0]['request_id'] else: print(f"Error occurred during recognition: {result}") ``` 当接收到`request_id`后,可定期轮询以检查任务进度直至完成。一旦确认已完成,就可以调用另一个接口去取得转换后的Excel文件链接。 #### 利用第三方开源项目 Umi-OCR 实现批量识别 除了官方渠道外,还有其他途径可供选择。比如Umi-OCR就是一个基于RESTful风格设计的服务端应用程序,支持多种类型的文档解析工作,包括但不限于PDF、JPG等格式内的结构化信息抽取。使用者只需按照其API文档说明发送HTTP POST请求即可轻松达成目的[^2]。 ```python import requests url = "https://umi-ocr-service.com/api/v1/recognize" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} files = {'file': ('document.pdf', open('local/path/to/document.pdf', 'rb'))} response = requests.post(url=url, headers=headers, files=files).json() print(response) ``` 上述两种方式各有优劣,前者适合追求稳定性和准确性;后者则更强调灵活性与成本效益之间的平衡。开发者可以根据实际需求做出合理的选择。
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