上一篇文章封装了request库用来发起http请求，然后获取了用户操作凭证access_token。上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别，本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的，签名加密都没有涉及到。唯一的缺点就是接口文档写的不够完善，容易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口：身份证识别接口，我们当时只以正面照做了示例，该接口不支持图片url，而是需要将图片数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码：
最近遇到一个项目需求，需要进行拍照，并且识别图片中的文字，其实该项目也可以改成其他图像识别，比如人脸识别、图像分类等。
上次使用百度AI接口开发过人脸识别接口，今天腾出时间所以去看了看文字识别的技术接口文档。文字识别一样有SDK可以接入快速开发，但是我不准备使用SDK接入，本篇文章直接使用API文档接入文字识别API。上篇文章对Express框架进行了简单封装，我们可以在上篇文章的项目基础上继续进行。如果想从零开始搭建项目可以看下上一篇文章：jsonwebtoken生成与解析token
2、快速入门https://cloud.tencent.com/document/product/866/17622
https://cloud.tencent.com/act/event/ocrdemo
有一天和女朋友聊天，翻着手机上的软件，看电影、看编程网站， 她说到：“这么多 APP，怎么就没一个做文字识别很方便的呢？
在日常生活、工作中， 受限于拍照技术、拍摄条件等制约，得到的文本图像往往存在光照不均、角度倾斜、文字模糊等情况。这种低质量的文本图像不仅不利于保存和后续研究，也不利于光学字符识别。为了解决以上问题，特别调研了业内相关的产品，发现腾讯云AI的文本图像增强能力可以很好的打造一个掌上扫描仪。
具体文档：http://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/e1bd77f3
http://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/e1bd77f3
在日常生活中，我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用，通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术，将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用，但不一定能够适用于我们。
随着数字化时代的到来，OCR（光学字符识别）技术在各行各业中的应用越来越广泛，如金融、医疗、教育等领域。然而，图片组成的PDF文件识别一直以来都是OCR技术的难点。腾讯云OCR技术凭借其领先的识别能力，可以快速准确地识别图片PDF文件。结合openai接口，我们可以将识别结果构建成知识库，为用户提供更高效便捷的服务。本文将以滴滴出行的行程单为例，展示腾讯云OCR技术在实际应用中的优势。
今天你要学习的验证码采用通过第三方AI平台开放的OCR接口实现，OCR文字识别技术目前已经比较成熟了，而且第三方比较多，今天采用的是百度的。
Python3-urllib3-API通用OCR示例代码 AccessToken获取可以参考:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/497663（Python3-urllib3示例） Python安装 -----------------------------------------------------下面开始代码----------------------------------------------------- Python3-API示例代码(通用文字识别)
基于文字识别与文本翻译技术，满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API，传入图片的Base64编码，指定源语言与目标语言，通过POST请求方式，就可以识别图片中的文字并进行翻译。
在日常办公或者学习中，往往存在这样一个工作场景，比如，“老王，我这里有一张图片，你把里面的文字信息给我整理出来”，都2021年了，你真的还在手敲图片文字信息么？那么还不赶紧收藏这篇秘籍，这里本渣渣总结了三种方法，教你如何将图片上的文字信息提取出来，图片转成文字信息的方法。
腾讯云开源应用中心，基于腾讯云产品能力，适配热门开源应用。完全开源，全栈云生，一键使用。 在日常生活中，我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用，通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术，将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用，但不一定能够适用于我们。 接下来，我们将基于开源应用uni-app和腾讯云开源应用插件中心适配的腾讯云文字识别（OCR）插件，快速的开发一款文字识别应用。 预备环境 本次开发基于uni-app框架，
还记得前一阵某小盆友拿过来一个全是图片的ppt，让我把里面的文字给抠出来(我当时很震惊!!!)，随后在网上随便找了个OCR的在线文档转换软件，就给转过来了——这里面用到的技术就是OCR文字识别，所以本篇就带大家宏观上了解一下文字识别的技术方案与实现过程。
比如你想爬一个网站的数据，你需要分析这个网站，要向哪个 url 发起请求，要向服务器传递哪些数据，拿到服务器的返回数据又要怎么解析出想要的数据。
项目中有一块，需要用到上传车牌车牌号到系统里，用了下腾讯云的ocr车牌号识别做了个小功能。通过腾讯云的orc识别，将车牌号录入到后台。
AI如今发展迅速，各云厂商对通用的人脸识别，文字识别，语音识别和语音合成提供了接口。在日常中有些小场景还是可以用到这些通用AI接口使平台或软件锦上添花的。
OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：主要过程可以分解为五个步骤：图片清理，字符切分，字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境，使用Tesseract平台对验证码进行识别。
链接:https://cloud.baidu.com/doc/Reference/s/9jwvz2egb
手写文字识别-JavaAPI示例代码 不知不觉手写文字识别百度已经开始邀测了。需要的小伙伴去申请了哦。申请方式加入文字识别群找PM。或者工单提交申请。都要说明自己的APPID哦。 接口地址:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting -----------------------------------------下面开始代码-------------------------------------------------- 手写文字识别-示例代
据网约车监管信息交互平台统计，截至2022年7月31日，全国共有279家网约车平台公司取得网约车平台经营许可，各地共发放网约车驾驶员证460.0万本、车辆运输证188.2万本，至7月份共收到订单信息6.95亿单。网约车司机的身份、驾驶证、行驶证、车辆信息的收集和管理是一项非常艰巨的任务，安全合规地收集管理网约车的信息可以有效的保障乘客的安全，加强对驾驶员的审核，提升出行的安全。
现在基本各大云服务厂家都开始部署Serverless方案，serverless并不是真正的 "无服务器"，而是你在使用过程中不用过多考虑服务器配置等问题。
通过调用第三方人脸识别api，按照指定格式上传图片及必要的参数，然后api进行云端识别，
最近每天都有玩微信读书上面的每日一答的答题游戏，完全答对12题后，可以瓜分无限阅读卡。但是从小就不太爱看书的我，很难连续答对12道题，由此，产生了写一个半自动答题小程序的想法。我们先看一张效果图吧(ps 这里主要是我电脑有点卡，点击左边地选项有延迟)
上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化，后来有许多小伙伴都私信问我，怎么获取百度AI平台的AK和SK。为了统一回答大家的问题，今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能，详细描述实现过程，有收获的小伙伴记得收藏、转发分享哦。
自己平时可能会收各种各样的截图，班级同学在图片上编辑上学号姓名都会，但是让同学们将图片命名成学号姓名后再发过来，他（她）们就有点困难了，因为大部分人都是习惯用手机操作，而对于文件管理不熟悉。为了简化班级同学以及方便自己，正好学这python，于是就开始尝试。首先想到的是腾讯每个月免费的1000次图片文字识别，最后又了解百度免费额度更多，于是两者就都使用上了。最后经过一番折腾有了以下功能。
腾讯云GPU服务购买地址：https://cloud.tencent.com/product/gpu ，选择安装系统时推荐安装市场镜像里的公共镜像，里面有已经安装好的 CUDA 驱动， 推荐选择 ”CentOS 7.6 NVIDIA GPU基础镜像（预装驱动和CUDA 10.2）“ 这个镜像，因为安装使用 PaddlePaddle 需要 显卡驱动 10.1 及以上。另外服务器需要一个完整的显卡，不能是共享的显卡，因为系统会识别不到。
dddocr是一个基于深度学习的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字，包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库使用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等先进的模型，具有较高的准确性和稳定性。
过年期间张哥说要带大家一起搞视频号，自己拍视频的话没有那么大的精力，刚好赶上「生财日历」 的共读营活动，所以有了量产视频的想法，说干就干。
这周做作业查资料时，无意中看到一个GitHub项目ML-web-app，它以PyTorch训练MNIST文字识别模型为例，介绍了从模型训练到部署上线的整个流程。是非常好的学习项目！下图是效果图:
昨天菜鸟小白的分享——将图片中的文字提取出来，有不少小伙伴也都私信我，对我表示肯定，更是有小伙伴希望我将昨天的代码做成和之前一样的可执行文件。本来我是以为将整个程序完善了之后再打包为可执行文件的，既然已经有小伙伴私信要求了，那我就直接将这个打包了。公众号上私信回复“文字识别可执行文件”即可获取。
作者：benpeng，腾讯 CSIG 应用开发工程师 腾讯云 OCR 团队近期进行了耗时优化，通用 OCR 优化前平均耗时 1815ms，优化后平均耗时 824ms，提升 2.2 倍。本文旨在让大家了解 OCR 团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC 加速)，希望能给大家在工作中提供一些新的思路。 一、背景介绍 1、业务背景 近期某重要客户反馈，受当前正在使用的 OCR 服务可用性(非腾讯云)的影响，业务不可用长达半个小时，而且这样的情况时有发生。为了更好的服务，客户开始调研，主要是
小番在这里 这里涉及了一些反爬手段与方法，爱学习的老铁们赶紧拿起小板凳开始听了
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。 并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。 那么，Base64又到底是什么呢？
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
前端使用uniapp制作H5自定义海报，本来以为挺简单的一常用功能画布，因为之前也在 H5 和小程序做过类似功能，所以直接上手干了，没想到还是遇到了一些坑，特此记录希望能够帮到大家。
异常com.baidu.ocr.sdk.exception.SDKError[283604]App identifier unmatch.错误的packname或bundleId.logId::30309247
够明显的了吧？话说当初我想调得更淡一点，直到肉眼看不出来，不过想了想还是让大家都能发现，这样参与的人才积极。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
之前不是做了个开源项目嘛，在做完GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
Base 系列还有 16/32/62/64/85/36/58/91/92 等，分别表示用不同个数的可打印字符表示二进制数据
a、搜狗也发布了自己的人工智能 api，包括身份证ocr、名片ocr、文本翻译等API，初试感觉准确率一般般。
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