百度 OCR 文字识别的接口测试

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），用于识别图片中的文字。本文测试，百度OCR文字识别的接口，默认文字识别次数是每天500次，网址。

源码参考：
https://github.com/SpikeKing/MachineLearningTutorial/blob/master/tests/ocr_test.py

创建应用，在应用中，百度提供默认的API Key和Secret Key，API接口文档。

方法：get_access_token的参数是应用的API Key和Secret Key，获取特定的access_token。

def get_access_token(app_key, secret_key):
    api_key_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s'

    # client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
    host = (api_key_url % (app_key, secret_key))
    request = urllib2.Request(host)
    request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
    response = urllib2.urlopen(request)
    content = response.read()
    keys = json.loads(content)
    access_token = keys['access_token']

    return access_token

方法recognize_image_words识别图片中的文字，数据源可选网络图片或本地图片。

def recognize_image_words(access_token, img):
    ocr_url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic/?access_token=%s'
    url = (ocr_url % access_token)

    # 上传的参数
    data = dict()
    data['languagetype'] = "CHN_ENG"  # 识别中文

    # 图片数据源，网络图片或本地图片
    if img.startswith('http://'):
        data['url'] = img
    else:
        image_data = open(img, 'rb').read()
        data['image'] = image_data.encode('base64').replace('\n', '')

    # 发送请求
    decoded_data = urllib.urlencode(data)
    req = urllib2.Request(url, data=decoded_data)
    req.add_header("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")

    # 获取请求的数据，并读取内容
    resp = urllib2.urlopen(req)
    content = resp.read()

    # 识别出的图片数据
    words_result = json.loads(content)['words_result']
    words_list = list()
    for words in words_result:
        words_list.append(words['words'])
    return words_list

main函数，将两个函数连接在一起。

if __name__ == '__main__':
    img = './data/text_img2.jpeg'
    online_img = "http://www.zhaoniupai.com/hbv/upload/20150714_LiangDuiBan.jpg"

    access_token = get_access_token(app_key=app_key, secret_key=secret_key)
    print 'access_token: %s' % access_token

    print '\nwords_list:'
    words_list = recognize_image_words(access_token, online_img)
    for x in batch(words_list, 5):  # 每次打印5个数据
        show_string(x)

数据结果，网络图片1次速度大约0.43秒，本地图片（47KB）大约1.27秒。

words_list:
["上蔡县人民医院检验报告单", "科室:中医手科门诊", "送检时间:2015", "采样时间:2015", "费别"]
["B4x乙肝表面抗原", "201.010阳性", "乙肝表面抗体", "0-10", "31阴性"]
["BeAg乙肝e抗原", "70阴性", "0-0.25", "BeAb乙肝e抗体", "1.114阴性"]
["Bk=Al乙肝核心抗体", "49.006阳性", " cu / .", "0-2"]
time elapsed: 00:00:00.43

测试图片：

OK, that's all! Enjoy it!