Python 프로그래밍을 사용하여 Baidu OCR 인터페이스에 연결하고 사진에서 텍스트 정보를 추출하는 방법을 가르칩니다.
Python 프로그래밍을 사용하여 Baidu OCR 인터페이스 도킹을 구현하고 사진에서 텍스트 정보를 추출하는 방법을 가르칩니다.
소개:
인공 지능 기술의 발전으로 이미지 텍스트 인식(광학 문자 인식, OCR)이 중요한 응용 시나리오. Baidu OCR 인터페이스는 인터페이스를 호출하여 이미지에서 텍스트 정보를 추출할 수 있는 강력한 OCR 도구입니다. 이 기사에서는 Python 프로그래밍을 사용하여 Baidu OCR 인터페이스에 연결하여 이미지에서 텍스트 정보를 자동으로 추출하는 방법을 단계별로 안내합니다.
1단계: 바이두 개발자 계정 등록 및 애플리케이션 생성
먼저 바이두 개발자 공식 홈페이지(https://ai.baidu.com/)에 접속해 개발자 계정을 등록하고 애플리케이션을 생성해야 합니다. 애플리케이션을 생성할 때 사용할 서비스로 OCR 인터페이스를 선택해야 합니다. 성공적으로 생성되면 후속 단계에서 사용할 API 키와 비밀 키를 얻게 됩니다.
2단계: 종속 라이브러리 설치
프로그래밍하기 전에 HTTP 요청을 처리하기 위해 Python 환경에 "요청" 라이브러리를 설치해야 합니다. 명령줄 창을 열고 다음 명령을 입력하여 설치합니다.
pip install requests
3단계: Python 코드 작성
다음으로 Baidu OCR 인터페이스 도킹 기능을 구현하는 Python 코드 작성을 시작할 수 있습니다. 다음은 간단한 예제 코드입니다.
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)
코드에서 your_api_key
和your_secret_key
替换为您在步骤一中获得的API Key和Secret Key。将your_image_path
를 처리하려는 이미지의 경로로 바꿔야 합니다.
4단계: 코드 실행
코드 작성을 마친 후에는 Python 코드를 실행하고 프로그램 실행이 완료될 때까지 기다리면 됩니다. 실행이 완료되면 추출된 텍스트 정보가 포함된 JSON 결과가 콘솔에 출력됩니다.
결론:
이 기사에서는 Python 프로그래밍을 사용하여 Baidu OCR 인터페이스 도킹 기능을 구현하고 단계별 지침을 통해 이미지에서 텍스트 정보를 추출하는 방법을 설명합니다. 이 글이 여러분에게 도움이 되기를 바라며, 인공지능 기술 탐구에 더 많은 성공을 기원합니다!
위 내용은 Python 프로그래밍을 사용하여 Baidu OCR 인터페이스에 연결하고 사진에서 텍스트 정보를 추출하는 방법을 가르칩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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