易语言调用百度文字识别api方法

谢谢您的提问。接下来我将详细讲解“易语言调用百度文字识别API方法”的完整攻略。

1. 确认必备准备

在使用百度文字识别 API 之前,需要确认以下准备:

  1. 百度 AI 开放平台的账号和 Access Token;

  2. 有一张需要识别的图片,并且该图片已经保存在某一路径下。

2. 请求地址和参数

百度文字识别API的请求地址为:

https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general

需要传递的参数有以下几个:

参数 必选 类型 说明
access_token string 开发者的AccessToken。
image string base64编码后的图像数据,需urlencode,图片大小不超过4M,长和宽不超过4096像素。支持PNG、JPG、JPEG、BMP、GIF等格式。
Baike int 是否需要识别图片中的文字对应的百度百科词条信息,0表示不需要,1表示需要,默认值为0。

3. 调用百度文字识别 API 方法

在易语言中,调用百度文字识别API的方法如下所示:

     callurlapi("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general", "POST",
        "access_token=" + access_token + "&image=" + image + "&baike=1", result,"")

其中,access_token表示开发者的AccessToken;image表示需要识别的图片的base64编码后的数据;result表示存储返回结果的变量名。

4. 示例说明

下面是两个示例,分别介绍了如何在易语言中调用百度文字识别API。

  1. 示例一:识别本地图片中的文字
首先我们需要将本地图片读取进来,并转换成base64格式的字符串:

dim a, b, data
a = readbmp("test.bmp")   'test.bmp是需要识别的图片名称
bmp2byte(a, b)           '将bmp图片转化成二进制字节数据
bytestring(b, data)      '将二进制字节数据转换成base64格式的字符串

接下来,我们调用百度文字识别API:

dim result
callurlapi("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general", "POST",
      "access_token=" + access_token + "&image=" + urlencode(data) + "&baike=1", result,"")

最后,我们可以将识别的文字结果输出到文本框中:

ControlHandleSetText(窗口句柄, "text_name", result)
  1. 示例二:识别网络图片中的文字
接下来,我们介绍如何识别网络图片中的文字。我们首先需要将网络图片下载到本地:

dim img, data
img = downfile("http://example.com/image.jpg")  'example.com是网络图片的网址
bmp2byte(img, b)                               '将bmp图片转化成二进制字节数据
bytestring(b, data)                            '将二进制字节数据转换成base64格式的字符串

接下来,我们调用百度文字识别API:

dim result
callurlapi("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general", "POST",
     "access_token=" + access_token + "&image=" + urlencode(data) + "&baike=1", result,"")

最后,我们可以将识别的文字结果输出到文本框中:

ControlHandleSetText(窗口句柄, "text_name", result)

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:易语言调用百度文字识别api方法 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月25日
下一篇 2023年5月25日

相关文章

  • 详解python架构 PyNeuraLogic超越Transformers

    详解Python架构 PyNeuraLogic超越Transformers 什么是PyNeuraLogic? PyNeuraLogic(PNL)是一个Python库,可以帮助用户构建和训练神经逻辑程序。PNL提供了一种新的机器学习范式,可以用来处理关系型数据,并进一步扩展Transformer框架。 PyNeuraLogic框架如何超越Transformer…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • 使用Pytorch+PyG实现MLP的详细过程

    对于使用PyTorch和PyG实现MLP,我们可以分为以下几个步骤: 1. 加载数据集 第一步是加载数据集,对于PyG而言,我们可以使用torch_geometric.datasets中的数据集,例如TUDataset、Planetoid等。以下是一个简单的例子,加载Cora数据集: from torch_geometric.datasets import …

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • 关于Python网络爬虫requests库的介绍

    下面是对Python网络爬虫requests库的介绍: 一、什么是requests库 requests库是Python中一个常用的HTTP客户端库,可以帮助我们简化HTTP请求过程中的重复代码。requests库可以轻松地与所有类型的Web服务进行交互。 二、requests库的使用 1. 基本的HTTP请求 在requests库中,HTTP请求是通过Req…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • Python中zipfile压缩文件模块的基本使用教程

    下面是关于“Python中zipfile压缩文件模块的基本使用教程”的完整攻略。 简介 zipfile是Python标准库中的压缩文件模块,可以进行ZIP文件的创建、读取和解压缩等操作。使用zipfile模块可以方便地处理ZIP压缩包。 基本使用方法 创建ZIP文件 创建ZIP文件的方法是调用zipfile.ZipFile()类,并传入要创建的ZIP文件名和…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • C++ OpenCV读写XML或YAML文件的方法详解

    C++ OpenCV是一款强大的计算机视觉库,支持读写XML或YAML文件。本文将为您详细讲解使用C++ OpenCV读写XML或YAML文件的方法。 什么是XML和YAML? XML和YAML都是一种标记语言和序列化格式,用于在不同应用程序和平台之间进行数据交换。 其中XML格式拓展性好,具有一定的语法规则,适用于存储包含复杂结构的数据。YAML格式是一种…

    人工智能概论 2023年5月24日
    00
  • 详解PHP多进程消费队列

    详解PHP多进程消费队列 在实际生产环境中,我们经常需要处理异步任务(如发送短信、邮件、消息推送等)。常见的解决方案是使用队列实现异步任务的处理。本文将详解如何使用PHP多进程消费队列,实现高效、可靠的异步任务处理。 一、队列的基本概念 队列:一种先进先出(FIFO)的数据结构。 生产者:向队列中放入任务的部分。 消费者:从队列中获取任务并进行处理的部分。 …

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • 使用Dropzone.js上传的示例代码

    下面是使用Dropzone.js上传的示例代码的完整攻略: 第一步:引入Dropzone.js插件 首先,你需要下载Dropzone.js,并在HTML文件中引入相关的JS和CSS文件。在你的HTML头部中添加以下代码: <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudfla…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • Python2实现的图片文本识别功能详解

    Python2实现的图片文本识别功能详解 简介 文本识别是计算机视觉领域的热门应用之一,可以将图片中的文字转化为可编辑的文本格式。在Python2中,有很多开源的库和工具可以实现图片文本识别的功能。本文将详细介绍如何使用Python2实现图片文本识别功能,并以两个示例说明其具体过程。 步骤 1. 安装依赖库 在实现图片文本识别之前,需要先安装相关的依赖库。其…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部