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  • 可以支持单页图片识别、打开一个文件夹图片批量识别(后期正计划一个文件夹内的多个文件夹分组识别,没需求就没做) PDF文件文字识别怎么弄,现将PDF拆成图片,做了个功能批量PDF拆成图片后批量导入图片再识别 ...

    软件不需要安装,直接双击打开就可以用,废话不多说直接上图好了,方便说明问题

    前段时间有人跟我讲说要批量图片(批量名片识别、批量照片识别等)识别,然后就下来研究了一下

    可以支持单页图片识别、打开一个文件夹图片批量识别(后期正计划一个文件夹内的多个文件夹分组识别,没需求就没做)

    PDF文件文字识别怎么弄,现将PDF拆成图片,做了个功能批量PDF拆成图片后批量导入图片再识别

    开发语言C#、基于Net4.5框架做的,软件支持win7以上系统,苹果的文字识别就先暂时不开发

    说说有哪些功能吧

    第一、支持语言:中英文、法语、俄语、葡萄牙、俄语、德语、韩语、日语这些需要更多的还可以加;

    第二、PDF拆图:可以将多个PDF拆成图,分组存放指定文件夹、便于按文件夹批量导入图片等;

    第三、图片压缩:图片太大影响识别,所以我们做了一个图片压缩的工具,可以将图片的范围控制在可识别范围;

               PS:建议图片在4M的范围内,像素也不易过高4096X4096太高了就不支持了

    第四、一键复制:可以将识别出来的文字一键复制出来,方便粘贴到指定位置;

    第五、一键导出:可以将文字导出至记事本txt保存起来,为什么不是word,比较难控制格式哈不在这上面多花精力了

    第六、识别过程中可中途暂停,没有写继续,用的时候发现错误了,就再来一遍,或者把识别的删掉,从没识别的开始

     

    速度嘛2-3秒一页,看图片大小,软件识别需要联网使用,基于人工智能文字识别做的,也有单机版本的准确率不是很高

    有些国际友人问:有没有英语翻译版本的哈,英文的需要自己翻译,或者找个你自己找个翻译我跟你对应翻译上去

    欢迎大家下方提出好的功能和建议,我再来完善完善 

    百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1zIzGB55PO9h5_xECs4U5YQ  提取码:fvjc 

    土豪下载链接:https://download.csdn.net/download/bbyn1314/11229917

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  • 第二、PDF拆图:可以将多个PDF拆成图,分组存放指定文件夹、便于按文件夹批量导入图片等; 第三、图片压缩:图片太大影响识别,所以我们做了一个图片压缩的工具,可以将图片的范围控制在可识别范围;
  • 一、概述 ocr技术是当下比较热门的技术,利用它可以方便的对图片上的文字进行扫描识别,本文使用python+百度api实现图片文字识别。 二、环境准备: 1. python环境的准备 1.1 首先需要到python官网下载最新版本的...

    一、概述

    ocr技术是当下比较热门的技术,利用它可以方便的对图片上的文字进行扫描识别,本文使用python+百度api实现图片的文字识别。

    二、环境准备:

    1. python环境的准备

    1.1 首先需要到python官网下载最新版本的python,点击python下载。下载完成后进行安装,程序会自动进行环境变量配置。

    安装配置完成后,运行python -v 若出现版本则表示安装成功。

    >python --version
    Python 3.9.6

    1.2 安装百度api库。python安装完成后,运行以下命令安装百度api库

    pip install baidu-aip

    2. 百度云api的注册

    接下来需要进行百度api的注册申请,点击百度ai进入官网

    进入官网后,点击右上角控制台

    进行账号登陆,登陆完成后出现控制台界面,点击左侧产品服务——人工智能——文字识别。

    点击创建应用,并在相应页面填写好相关信息,然后点击立即创建。

    创建完成后回到控制台点击管理应用。

    刚刚创建好的文字识别应用就会出现在应用列表中,其中的APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY需要记住,这三项是我们需要用到的。

    三、实现:

    1. 首先要在当前文件夹下建立一个text目录,用于存放识别出的文本文件。对文件夹内的所有图片进行识别,需要用到os.walk(path)函数来遍历目录,并寻找所有后缀为jpg格式的图片。walk()方法语法格式为

    os.walk(top, topdown = True, onerror = None, followlinks = False)

    代码如下:

    for path,dir,file in os.walk(path):
    	break
    pic=[]
    for i in file:
    	if(".jpg" in i):
    		pic.append(i)

    由于walk函数递归查找目录,我们只在当前目录下寻找图片,因此在第一次循环结束就直接break,当前目录下所有图片名保存在pic变量里

    2. 使用百度api来进行图片识别

    APP_ID = 'aaa'
    API_KEY = 'bbb'
    SECRET_KEY = 'ccc'
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    dic_result=client.basicAccurate(image)

    其中"aaa","bbb","ccc"是之前申请百度api中得到的APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY三个对应值。识别结果保存在dic_result变量中。其中basicAccurate(image)为高精度识别函数,如果使用低精度识别,请使用accurate(image)函数

    3. 项目代码如下:

    import os
    from aip import AipOcr
    APP_ID = 'aaa'
    API_KEY = 'bbb'
    SECRET_KEY = 'ccc'
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    
    
    path="./"
    for path,dir,file in os.walk(path):
    	break		
    pic=[]
    for i in file:
    	if(".jpg" in i):
    		pic.append(i)
    
    
    def i2t(picname):
    	with open(picname,'rb') as fp:
    		image=fp.read()
    	dic_result=client.basicAccurate(image)
    	res=dic_result['words_result']
    	result=''
    	for m in res:
    		result+=str(m['words'])
    
    	fp2=open('./text/a.txt','a')
    
    	
    	fp2.write(result)
    	fp2.close()
    
    
    n=1
    for j in pic:
    	print("picture%d %s...\n" %(n,j))
    	i2t(j)
    	n=n+1
    

    四、运行效果

    程序扫描了目录下的2张照片,并将扫描内容存入text文件夹下的文本文档。识别过程如下:

     程序扫描出的文字

    五、总结:

    1. python实现的是命令行界面的识别过程,比较简单,可以考虑做成图形界面。

    2. 在写入中文文档时若报错,可将文件打开格式设置为”utf-8“

    fp2=open('./text/a.txt','a',encoding='utf-8')

    展开全文
  • 但是小编最近发现了一一次可以识别多图片的方法,并且可以对识别结果进行翻译、复制、还可以吧转换前后的文章进行校对,今天就将此方法分享给大家吧。准备工作:网络、手机、含文字图片。1.所有的操作开始前...

    能识别图片文字的工具有很多,识别结果好的也有很多;但是小编最近发现了一个一次可以识别多张图片的方法,并且可以对识别结果进行翻译、复制、还可以吧转换前后的文章进行校对,今天就将此方法分享给大家吧。
    准备工作:网络、手机、含文字的图片。
    1.所有的操作开始前需要先到手机的应用市场里找到一个转换工具,可以输入文字识别会直接是工具名称都可以找到下面用到的工具。
    2.手机批量识别多张图片文字

    2.运行工具先熟悉整体的操作然后选择图片识别,点击立即使用。
    手机批量识别多张图片文字

    3.这是会出现一个选择图片的页面,这里是你手机里的所有图片,点击需要识别的图片然后点击右下角的立即使用
    手机批量识别多张图片文字

    4.在批量处理的页面检查一下识别的图片是否是理想的,然后点击立即识别。
    手机批量识别多张图片文字

    5.等待一会识别完成后会出现一个查看结果的页面,在此可以将识别后的文字进行复制粘贴。
    手机批量识别多张图片文字

    6.如果但是识别的准确度还可以选择校对,然后对识别前后的文字进行对比。
    手机批量识别多张图片文字

    7.有翻译需要的也可以选择翻译,将结果翻译成英语。
    手机批量识别多张图片文字

    手机批量识别图片的方法就这些了,希望对大家有所帮助。

    转载于:https://blog.51cto.com/13924272/2308649

    展开全文
  • 批量识别图片文字(python、百度开发者工具)

    万次阅读 多人点赞 2018-06-02 14:24:30
    就想着如果我能把他们截图下来,然后批量转换成文字好呢?笔者决定通过python程序,调用百度api完成这项功能。认证百度开发者首先要在百度开发者平台认证成为百度开发者,创建应用后即会获得ID、API Key、Secret...

    进来一直为各种课程的实验报告困扰,字数很多,百度文库、豆瓣等资源网站又无法免费下载。

    就想着如果我能把他们截图下来,然后批量转换成文字该多好呢?

    所谓懒惰是人类进步的阶梯。

    笔者决定通过python程序,调用百度api完成这项功能。

    认证百度开发者

    首先要在百度开发者平台认证成为百度开发者,创建应用后即会获得ID、API  Key、Secret  Key  如图:


    图中为笔者自己的账号,所以进行了打码。后文进行编程时,笔者将使用网络上分享的账号等进行演示。

    安装库

    打开cmd,输入:pip install baidu-aip

    等待安装完成即可。下面进行编程。

    导入必要文件

    from aip import AipOcr  
    import os

    AipOcr即我们需要的百度文字识别功能。

    设置自己的ID、API  Key、Secret  Key

    笔者在此使用网络上分享的账号,建议使用自己注册的账号。

    APP_ID = '9851066'  
    API_KEY = 'LUGBatgyRGoerR9FZbV4SQYk'  
    SECRET_KEY = 'fB2MNz1c2UHLTximFlC4laXPg7CVfyjV'   
    aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

    打开并加载图片文件的函数

    def get_file_content(filePath):   #这样只要获得文件名就能够进行识别
        with open(filePath, 'rb') as fp:  
            return fp.read()

    注意使用二进制打开。

    关键代码

    在代码中具体注释

    for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=False):  # 该迭代类型每单元返回三个部分,我们需要的文件名在第三部分,具体参数自行了解
        for name in files:           # name即为文件夹下每个文件的文件名
            if 'png' in name:      # 判断是否为图片格式,笔者这里设置png因为常用QQ截图,可自行添加其他格式
                filePath = os.path.join(root, name)[2:]   # 记录下的文件名有./.前缀,所以从第二位为我们需要的filepath
                options = {  
                  'detect_direction': 'true',  
                  'language_type': 'CHN_ENG',  
                }  
                result = aipOcr.webImage(get_file_content(filePath),options)    #通过filepath打开并识图
                for i in result['words_result']:       # result为字典类型,识别出的文字信息存放在'words_result'对应的字典中
                    print(i['words'])       #列表中接着嵌套字典,每一部分信息存储在'words'键中     

    完整代码

    from aip import AipOcr  
    import os
    
    APP_ID = '9851066'  
    API_KEY = 'LUGBatgyRGoerR9FZbV4SQYk'  
    SECRET_KEY = 'fB2MNz1c2UHLTximFlC4laXPg7CVfyjV'   
    aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    
    def get_file_content(filePath):  
        with open(filePath, 'rb') as fp:  
            return fp.read()
    
    for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=False):
        for name in files:
            if 'png' in name:
                filePath = os.path.join(root, name)[2:]   
                options = {  
                  'detect_direction': 'true',  
                  'language_type': 'CHN_ENG',  
                }  
                result = aipOcr.webImage(get_file_content(filePath),options)
                print(result)
                for i in result['words_result']:
                    print(i['words'])
    

    如何使用

    把程序放入单独文件夹中,下面只要把想识别的图片全部放入该文件夹下,运行程序即可批量识别并打印所有图片中的文字。

    运行示例

    我们任意把一些图片放入文件夹,如下面两图





    接着我们运行程序,结果如下图



    可以看到程序读完第一个图,接着读第二个图,实现批量转换。

    经过笔者多次测试,准确率达到95%以上,达到预期效果。

    接着为了提高普适性,可转换为exe格式、增加图形界面等,时间原因笔者不再深入。

    文中涉及到的帐号密码来源于网络分享,侵删

    转载请告知作者


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