python调用百度api实现摄像头识别文字

本文介绍了一种利用百度API进行摄像头文字识别的方法,通过高精度识别技术,实现了康复病人仪器数据的自动抓取与传输,减轻了夜班护士的工作压力。文章详细描述了从准备工作到代码实现的全过程。

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python调用百度api实现摄像头识别文字

关于文字识别

朋友想通过搭建一个平台来观察康复病人的状况以此减少夜班护士的工作压力,想到能不能用摄像头抓取识别仪器上的数据,并将数据传输到平台供护士随时查看的功能,本着证实事情的可行性,我开始了测试。

之前我尝试能否自己使用pytesseract+tesseractOCR来识做文字处理(本意是自己做一个摄像头能够自动抓取来文字识别的小demo来玩玩),但是识别效果感人, 用jTessBoxEditor经过几天的琢磨和的训练,识别精度还是不理想,无论是模型还是训练我的水平远远达不到。

于是放弃了自己训练的想法,直接调用了百度的api,高精度识别,识别效果很好。

五分钟准备工作:

准备工作

调用百度API需要验证,它提供每天五百次免费的使用机会,对于我们这种一般人这已经足够了,下面介绍获得验证指令的方法。

登录(注册)百度智能云在这里插入图片描述在这里插入图片描述
创建应用
在这里插入图片描述
进去之后直接输入 应用名称 ,然后直接点 立即创建。
在这里插入图片描述
然后点击管理应用
在这里插入图片描述
到这里就算完成了,把这三串字符copy下来后边代码需要用到
在这里插入图片描述

另外你需要在python中安装baidu-aip模块

安装方法如下:

pip install baidu-aip

代码实现

10分钟敲完代码

打开摄像头简单的实现文字识别,代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 18 13:41:50 2019

@author: .xia
"""

import cv2
from aip import AipOcr
import re

APP_ID = '你的AppID'  
API_KEY = '你的API Key'  
SECRECT_KEY = '你的Secret Key'  
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRECT_KEY)

#打开摄像头,外接无反应可以把'0'改成'1'
cap = cv2.VideoCapture(0)
i = 0
x = 1
while(1):    
    """
    ret:True或者False,代表有没有读取到图片
    frame:表示截取到一帧的图片
    """
    ret,frame = cap.read()
    # 展示图片
    cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转灰度图
    cv2.imshow('capture',frame)
    # 保存图片
    cv2.imwrite(r'C:\test\image\i'+ str(i) + '.png',frame)
    print(i)
    i = i + 1
    #调用图片
    if i-1>x:
        z =open(r'C:\test\image\i'+ str(x) +'.png','rb')
        img=z.read()
        #message=client.basicGeneral(img);#普通精度
        message = client.basicAccurate(img) #高精度识别
        #message = client.numbers(img)#高进度数字识别
        for j in message.get('words_result'):
            words = message['words_result']
            num_list = []
            for i in words:
                num_list.append(i['words'])
                final = []
                final = final + num_list
                print(final)
        x = x + 1
    print("`")
    
    """
       cv2.waitKey(1):waitKey()函数功能是不断刷新图像,返回值为当前键盘的值
       OxFF:是一个位掩码,一旦使用了掩码,就可以检查它是否是相应的值
       ord('q'):返回q对应的unicode码对应的值(113)
       按'q'关闭相机
    """
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    
#释放对象和销毁窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

测试结果为与实际时间有1-3秒的延迟。

这样随意的代码当然做不出很好的功能,为了识别精度,摄像头是越高清越好!还有配合画面捕捉的优化和算法才能够达到理想的可使用的效果。

原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/xiahuayong/article/details/103092450
相关连接:https://cloud.baidu.com/product/ocr/general

<think>好的,用户想用树莓派和百度API实现摄像头文字识别。首先,我得回忆一下相关的步骤。首先可能需要配置树莓派的摄像头模块,比如CSI摄像头,确保它能正常拍照。然后安装必要的库,比如Python的requests库用来发送HTTP请求,还有picamera库用来控制摄像头。 接下来,用户需要注册百度智能云账号,创建一个OCR应用,获取API Key和Secret Key,这些是调用API的凭证。然后要获取访问令牌(access_token),这通常是通过发送POST请求到百度的认证地址,用API Key和Secret Key换取的。 然后,编写Python脚本,用picamera拍摄照片保存为图片文件,再读取图片的二进制数据,进行base64编码。之后构造请求参数,包括图像数据和其他可选参数,比如识别语言类型。发送POST请求到百度OCR的API地址,带上access_token和图像数据。 收到响应后,解析返回的JSON数据,提取识别出的文字结果。可能需要处理错误情况,比如网络问题或者API返回的错误码。 还要考虑树莓派的环境配置,比如安装依赖库,确保摄像头已经启用。可能需要参考引用中提到的树莓派CSI摄像头配置步骤。另外,百度OCR的准确率和速度可能受图像质量影响,所以可能需要调整摄像头的拍摄参数,比如分辨率、对比度,或者对图像进行预处理,比如二值化、降噪,以提高识别率。 用户可能遇到的问题包括摄像头无法启动,API认证失败,图像传输问题,或者识别结果不准确。需要检查摄像头连接,确认API密钥正确,检查网络连接,以及优化图像质量。 另外,引用里提到OCR的应用场景,比如票据、文档识别,用户可能需要根据具体应用调整参数,比如识别特定语言或格式。还有可能涉及到处理返回结果的结构,比如按行或段落组织文本。 最后,整理步骤,给出详细的代码示例,并提醒用户替换自己的API Key和Secret Key,确保代码可运行。同时,提供常见问题的解决方法,比如安装依赖库,处理图像大小限制等。</think>### 分步实现树莓派调用百度OCR API进行摄像头文字识别 #### 一、准备工作 1. **硬件配置** - 树莓派(建议4B及以上型号) - CSI摄像头模块或USB摄像头(需支持`picamera`库) - 网络连接(用于API调用) 2. **软件依赖安装** ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install python3-pip pip3 install requests picamera pillow ``` 3. **百度API账号配置** - 登录[百度智能云](https://cloud.baidu.com/) - 创建文字识别应用,获取`API Key`和`Secret Key`[^1] --- #### 二、核心代码实现 ```python import requests import base64 import time from picamera import PiCamera # 百度API配置 API_KEY = "替换为你的API_KEY" SECRET_KEY = "替换为你的SECRET_KEY" TOKEN_URL = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" OCR_URL = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic" def get_access_token(): params = { "grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY } response = requests.post(TOKEN_URL, params=params).json() return response["access_token"] def capture_image(): with PiCamera() as camera: camera.resolution = (1024, 768) camera.start_preview() time.sleep(2) # 摄像头预热 image_path = "/tmp/capture.jpg" camera.capture(image_path) return image_path def ocr_recognition(image_path, access_token): with open(image_path, "rb") as f: image_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8") headers = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"} payload = { "access_token": access_token, "image": image_data, "language_type": "CHN_ENG" # 中英文混合识别 } response = requests.post(OCR_URL, headers=headers, data=payload) return response.json() if __name__ == "__main__": token = get_access_token() img_path = capture_image() result = ocr_recognition(img_path, token) if "words_result" in result: for item in result["words_result"]: print(item["words"]) else: print("识别失败:", result) ``` --- #### 三、关键步骤说明 1. **图像采集优化** - 分辨率建议:$1024 \times 768$(平衡清晰度与处理速度) - 使用`camera.start_preview()`可实时预览拍摄画面 - 通过调整`camera.contrast`参数改善文字对比度 2. **API参数说明** ```python { "detect_direction": "true", # 检测图像旋转角度 "probability": "true" # 返回置信度 } ``` 可在`payload`中添加增强参数[^1] 3. **识别结果处理** - 标准返回格式: $$ \text{JSON结构} = \begin{cases} \text{words_result: 识别结果列表} \\ \text{words_result_num: 识别结果数} \\ \text{log_id: 请求唯一标识} \end{cases} $$ --- #### 四、典型问题解决方案 1. **图像模糊导致识别率低** - 增加摄像头预热时间:`time.sleep(3)` - 使用数字图像增强技术: ```python camera.awb_mode = 'sunlight' # 设置白平衡模式 camera.exposure_mode = 'spotlight' # 曝光模式 ``` 2. **API调用频率限制** - 免费版QPS限制为2次/秒 - 建议添加错误重试机制: ```python import time def safe_ocr_call(): for _ in range(3): try: return requests.post(...) except Exception as e: time.sleep(1) return None ``` ---
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