python API识别图片之后运用爬虫对内容进行翻译--------实例：PDF英文文档翻译

前几天由于没钱了想挣点外快，经同学介绍，有个打字接单挣钱的，于是乎我就加进去，做了两三天，也就挣了50多，第一次是手写的，纯手动打字，表示很累！最后我就灵机一动，写个脚本吧，用python脚本来帮我识别其内容，然后输入到world文件里边，并设置好字体，字体大小…
该过程是这样的
首先导入类，把前提准备好：

import configparser # 配置文件模块 读写配置文件
import docx
from aip import AipOcr # 文字识别模块
from docx.shared import Pt

全局变量：

QQname = input('请输入你要输入的QQname：') 
number = input('请输入你要输入的number：') 
time = input('请输入你要输入的time：') 
money = input('请输入你要输入的money：') 
ceshi = []
start = []

我采用的是百度的图片内容识别api：
没有app_id，api_key，secret_key的得去百度注册获得：

并用记事本制作启动文件passwd.ini：

保存该文件，然后打开pycharm或者你的python的idle来编写代码：
构建类 BaiDuAPI 来规范代码：

class BaiDuAPI(object):
    #特殊 构造函数 初始化函数
    def __init__(self,filePath):
        target = configparser.ConfigParser()
        target.read(filePath,encoding='utf-8-sig')
        app_id = target.get('工单密码','APP_ID')
        api_key = target.get('工单密码', 'API_KEY')
        secret_key = target.get('工单密码', 'SECRET_KEY')
        self.client = AipOcr(app_id,api_key,secret_key)

识别后输出内容到 world：

    def picture2Text(self,filePath):
        # 读取图片
        images = self.getPicture(filePath)
        texts = self.client.basicGeneral(images)
        file=docx.Document()
        file.styles['Normal'].font.name = u'宋体'
        file.styles['Normal'].font.size = Pt(10.5)#五号字体
        for word in texts['words_result']:
            
            paragraph = file.add_paragraph(word.get('words',''))           
            ph_format =paragraph.paragraph_format
            ph_format.line_spacing=Pt(12) 
            #print(word.get('words',''))
            ceshi.append(word.get('words',''))
        print(ceshi)
        file.save("{}.docx".format(QQname+'_'+number+'_'+time+'_'+money))

从 passwd.ini 读出内容用于激发识别 API：

    def getPicture(self,filePath):
        with open(filePath,'rb') as fp:
            return fp.read()

主函数：

if __name__ == '__main__':
    
    print('---------正在检测-----------')
    baiduapi = BaiDuAPI('passwd.ini')
    baiduapi.picture2Text('2.png')
    print('---------检测完成-----------')

这就是我上次python接单代码

！！！！！！！！！言归正传--------
python API识别图片之后运用爬虫对内容进行翻译--------实例：PDF英文文档翻译



一言不合上代码：

# encoding:utf-8
import os
from tkinter import *
from tkinter import filedialog
import urllib.request
import configparser # 配置文件模块 读写配置文件
import docx
from aip import AipOcr # 文字识别模块
from docx.shared import Pt
import urllib.parse  
import urllib.request 

#======================
b = 0 #确定点击次数
#打开文件UI界面
class FileDownload:
    def __init__(self, master):
        self.filename=StringVar()
        self.filename.set('选择要打开的文件信息')
        self.src_dir=''
        self.urls=[]
        # tkinter刚开始不熟悉，布局麻烦，这里使用的网格布局，row，column 的index，定位cell
        open_btn=Button(master, text="打开文件",width=15,height=3,borderwidth=2,
                                  command=self.openfile)
        show_btn=Button(master, text="确定",width=4,height=3,borderwidth=2,
                                  command=self.show_inp)     
        open_btn.grid(row=0,column=0,ipadx=5,ipady=3,padx=10,pady=3)
        show_btn.grid(row=0,column=5,ipadx=5,ipady=3,padx=10,pady=3)
        
        self.file_label=Label(master,textvariable=self.filename,wraplength=250,fg='green',bg='white',)
        self.file_label.grid(row=0,column=1,rowspan=2,ipadx=200,ipady=15,padx=10,pady=2)#,padx=20,pady=10,

        self.text=Text(master,width=100,height=100,bg='grey',fg='blue')
        self.text.grid(row=3,columnspan=6,ipadx=40,ipady=100)
    def openfile(self):
        
        global click
        # 系统默认打开用户的桌面文件
        default_dir=os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop')
        fname = filedialog.askopenfilename(title='选择打开的文件', filetypes=[('All Files', '*')],
                                    initialdir=(os.path.expanduser(default_dir))) 
        print('打开的文件',fname)
        baiduapi.picture2Text('{}'.format(fname))      
        click = True
        
    def show_inp(self):  
        #print(click)
        k = 0 #文件选择次数
        global b
        b += 1
        print('没选择文件之前 b:',b)
        try :
            if click == True:#选择文件
                k += 1
                print(k)              
                if k == 1 and b == 1:    
                    print(inp_list)
                    for i in inp_list:           
                        self.text.insert(INSERT, '{}'.format(youdao(i)+'\n'))
#                        del inp_list[-len(inp_list):]
                    del inp_list[-len(inp_list):]  
                if b>k:
                     
                    print('此时的b,k','{},{}'.format(b,k))
                    b,k = 0,0
                    click == False
            else:
                b = 0
                print('必须选择文件！')
                print(k,b)
        except:
            print('不知道哪里出错了！')
#        a = baiduapi.picture2Text('1.png')
#        for i in a:          
#            self.text.insert(INSERT, '{}'.format(i+'\n'))

#========识别部分==========
class BaiDuAPI(object):
    #特殊 构造函数 初始化函数
    def __init__(self,filePath):
        target = configparser.ConfigParser()
        target.read(filePath,encoding='utf-8-sig')
        app_id = target.get('工单密码','APP_ID')
        api_key = target.get('工单密码', 'API_KEY')
        secret_key = target.get('工单密码', 'SECRET_KEY')

        self.client = AipOcr(app_id,api_key,secret_key)

    def picture2Text(self,filePath):
#        inp_list = []
        # 读取图片
        images = self.getPicture(filePath)
        texts = self.client.basicGeneral(images)
        file=docx.Document()
#        file.styles['Normal'].font.name = u'宋体'
#        file.styles['Normal'].font.size = Pt(10.5)#五号字体
        
        for word in texts['words_result']:          
            paragraph = file.add_paragraph(word.get('words',''))           
            ph_format =paragraph.paragraph_format
            ph_format.line_spacing=Pt(12) 
            inp = word.get('words','')
            print(inp)
            inp_list.append(inp)
            
        print(inp_list)
        
#        file.save("{}.docx".format(QQname+'_'+number+'_'+time+'_'+money))
            
    def getPicture(self,filePath):
        with open(filePath,'rb') as fp:
            return fp.read()

#=====================!
            
#========>翻译部分
def youdao(words):  
    # 构建url  
    url = 'http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule'  
    
    # 构建请求头  
    headers = {  
        "User-Agent" : 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:59.0) Gecko/20100101 Firefox/59.0'  
    }  
    
    # 构建请求体  
    format_data = {  
        'i': words,  
        'from':'AUTO',  
        'to':'AUTO',  
        'smartresult':'dict',  
        'client':'fanyideskweb',  
        'salt':'1526368137702',  
        'sign':'f0cd13ef1919531ec9a66516ceb261a5',  
        'doctype':'json',  
        'version':'2.1',  
        'keyfrom':'fanyi.web',  
        'action':'FY_BY_REALTIME',  
        'typoResult':'true'  
    }  
    
    # 进行url编码  
    format_data = urllib.parse.urlencode(format_data).encode("utf-8")  
    
    # 获取request文件(传入了data参数，就是post请求)  
    request = urllib.request.Request(url, data = format_data, headers = headers )  
    
    # 打开请求文件  
    response = urllib.request.urlopen(request)  
    
    # 读取文件内容  
    content = response.read()  
    content = eval(content)  
    ret = content["translateResult"][0][0]['tgt']  
    
    print(ret)  
    return ret            
#======================!
          
if __name__=='__main__':
    inp_list = []
    click = False
    tker = Tk()
    baiduapi = BaiDuAPI('passwd.ini')
    tker.title("pdf翻译器")
    tker.columnconfigure(0, weight=3)
    tker.geometry('700x480') # 设置主窗口的初始大小640x480
    app = FileDownload(tker)
    tker.mainloop()

当然本程序识别率我还没有计算，然后其中呢有一点点小bug，希望大家测试过后基于反馈，届时可以和我交流一下~！
我接下来做一下识别准确率和利用 opencv搞一下，有时间再 Tensorflow搞一下。
对了，需要翻译的图片得手动截图哦！
有什么改进的地方，欢迎评论…