这篇博客主要介绍的是百度AI开放平台的OCR识别，包括文字识别和车型识别，个人感受是功能强大，但也还有提升的空间。

• 语言环境：Python3.7
• 编译工具：Spyder

相关接口和秘钥申请

首先上两个接口的地址：

• 文字识别
• 车型识别

在调用API之前，你得按百度要求申请API Key和Secret Key（简称AK、SK），然后根据AK和SK获取access_token

先上一下access_token获取的代码

importrequestsimportbase64client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SKak=youraksk=yourskhost=https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s % (ak, sk)response=requests.get(host).json()token=response[access_token]

ak和sk都要换成自己申请的，有了ak和token后就可以进行下面的工作了。

手写字体识别

首先上一张自己随手写的文字，辛弃疾的《永遇乐》，多少年来最爱的宋词之一

觉得能把上面的文字识别出来不，我觉得费劲。

好了，上文字识别的代码

request_url ="https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting"二进制方式打开图片文件
f = open(手写识别-草书风格.jpg,rb)
img = base64.b64encode(f.read())

params = {"image":img}
access_token = token
request_url = request_url +"?access_token="+ access_token
headers = {content-type:application/x-www-form-urlencoded}
response2 = requests.post(request_url, data=params, headers=headers).json()

result = response2[words_result]
results = []fori inrange(len(result)):
    results.append(result[i][words])print(result[i][words])

请求过程很简单，结果在response2[‘words_result’]中，看看识别成啥玩意儿了：

哈哈，这么难识别的文字，居然还有不少是对的。那我换个正楷一点的字体呢，会不会好一点，说干就干。

换一张写的标准一点的手写照片

看看结果

wow，只有三个字识别错了，还是很棒的。这玩意儿可以用在很多地方，比如小学老师批改作业，最合适不过了，不过就得要求孩子们把字写好，不然容易扣分哦。

车型识别

代码差不多，我直接写上来了

request_url="https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/car"二进制方式打开图片文件f= open(车辆识别.jpg,rb)img= base64.b64encode(f.read())params= {"image":img,"top_num":5}access_token= tokenrequest_url= request_url +"?access_token="+ access_tokenheaders= {content-type:application/x-www-form-urlencoded}response= requests.post(request_url, data=params, headers=headers).json()

看看我在网上找的一张比亚迪的照片

看看识别情况

识别的很准确呢，真棒。

当然这是比较清晰的照片，如果遇到模糊的照片，识别成功率不到一半，百度AI加油哦。

小结

很棒的工具，这里只提到了两个功能，其他的应用各行各业似乎都能找到对应的接口，总之技术在进步，学习的脚步不能停。

共勉~~

最后多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编，并在后台私信小编：01即可领取。

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