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Python调用百度AI识别表格 Python调用百度AI实现图片上表格识别功能

鱼尾努力淦饭   2021-09-14 我要评论
想了解Python调用百度AI实现图片上表格识别功能的相关内容吗鱼尾努力淦饭在本文为您仔细讲解Python调用百度AI识别表格的相关知识和一些Code实例欢迎阅读和指正我们先划重点:python百度ai文字识别,python图像识别与提取,python实现图片识别下面大家一起来学习吧

简介

Python免费调用百度AI实现图片上面的表格识别

步骤

安装百度AI库

!pip install baidu-aip

注册百度AI开放平台

先注册百度AI获得ID和密钥注册方法可参考:注册方法 只需走到 “1.6 获取密钥” 即可然后记录下自己的APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY就可以开始了

调用AipOcr库识别表格文字

from aip import AipOcr #导入AipOcr模块用于做文字识别

APP_ID = '*********' # 你申请的
API_KEY = '*********'# 你申请的
SECRET_KEY = '*********'# 你申请的
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

选择的图片为某化学方程式表(来源于网络)

以二进制方式打开图片读取:

file = "表格图片\\化学方程式表.jpg"
pic = open(file,'rb') #以二进制方式打开图片
img = pic.read() #读取
table = client.tableRecognitionAsync(img)    #调用表格识别模块
print(table)

然后调用表格识别模块tableRecognitionAsync()并将返回值存入变量table中并查看:

table是一个字典其中有2个键一个叫result一个叫log_id我们需要的是result中的request_id,可以通过如下语句获取:

request_id = table['result'][0]['request_id']
request_id

通过这个ID可以获取识别完成后所保存的Excel表格的下载地址将request_id传入getTableRecognitionResult()就能获取结果

result = client.getTableRecognitionResult(request_id)
print(result)

打印一下结果result就能看到下面的内容其中result_data对应的那个网址就是Excel表格的下载地址

调用webbrowser库使用webbrowser.open(url)语句自动打开网址进行下载:

url = result['result']['result_data']

import webbrowser # 打开浏览器
webbrowser.open(url)

附:Python 通过浏览器 打开指定网址

1.通过默认浏览器打开网页

import webbrowser
webbrowser.open("http://www.baidu.com")

 webbrowser.open(url, new=0, autoraise=True) 在系统的默认浏览器中访问url地址如果new=0, url会在同一个

    浏览器窗口中打开;如果new=1新的浏览器窗口会被打开;new=2 新的浏览器tab会被打开

2.通过os模块,启动浏览器并打开指定网页

import os
os.system('"C:\Program Files\internet explorer\iexplore.exe" http://www.baidu.com')

3.使用selenium

from selenium import webdriver
url='http://www.baidu.com'
driver = webdriver.Firefox()
driver.get(url)

识别结果如下:

这个Excel文件有6张工作表具体包含与图片中表格内容的对应关系如下body储存表格部分的内容header储存表头的文字footer储存表尾的文字

识别效果并非完美但是整体看来还行当然原稿越清晰识别效果越好

可能遇到的问题

在开始前需要检查图片的大小必须在1K~4M之间不然会报错“‘error_msg': ‘image size error, image is too big or too small, upper limit 4M, lower limit 1k, please check your param'”

批量操作

先获取所有图片的路径存入pictures列表结果如下

#获取路径下所有图片文件并存入列表
import os
work_path = "表格图片\\"
pictures=[] # 存储文件夹内所有文件的路径(包括子目录内的文件)
for root, dirs, files in os.walk(work_path):
    path = [os.path.join(root, name) for name in files]
    pictures.extend(path)
pictures

然后将所有图片逐个传入表格识别接口获取其请求ID及存有识别结果的Excel文件的下载地址在提取Excel下载路径之前需要先判断识别是否完成这是通过识别结果返回的字典中的'ret_msg'对应的值来判断的只有当它是“已完成”时才能获得下载链接此处用了while循环每隔2秒刷新一下状态直到状态是“已完成”时才提取链接然后使用requests.get()获取下载链接信息写入Excel文件Excel自动命名及下载结果如图

from aip import AipOcr  #导入AipOcr模块用于做文字识别
import time #时间模块
import requests #用于HTTP请求

APP_ID = '24800359' # 你申请的
API_KEY = 'PrmTtmrqkeaqhvxOPEN4eZVt'# 你申请的
SECRET_KEY = 'LOFpCH6wpLV7xZPG0DTcvV4x1Sqyvmk9'# 你申请的
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

#提交识别请求并储存所有请求ID
for picture in pictures:
    pic = open(picture,'rb') #以二进制方式打开图片
    img = pic.read() #读取
    table = client.tableRecognitionAsync(img)    #调用表格识别模块
    request_id = table['result'][0]['request_id']
    
    #判断识别是否完成直到完成才根据请求ID获取Excel下载路径
    result = client.getTableRecognitionResult(request_id)  #通过ID获取识别结果
    while result['result']['ret_msg'] != '已完成': #如果状态是“已完成”才能获取下载地址
        time.sleep(2) #暂停2秒再刷新
        result = client.getTableRecognitionResult(request_id) #持续刷新直到满足条件
        
    download_path = result['result']['result_data']
    
    #下载并将Excel文件名设为图片名
    excel_name = picture.split(".")[0] + ".xls" #让excel文件的名字与图片相同
    excel = requests.get(download_path) #抓取下载链接
    file = open(excel_name, 'wb') #新建excel文件
    file.write(excel.content) #写入excel文件并保存

总结


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