第三期【百度大脑新品体验】网络图片识别
才能我浪费99 发布于2019-06-05 09:54 浏览:4423 回复:26
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1.功能描述:

依托全网海量优质数据和业界领先的深度学习技术针对网络图片进行优化识别,支持更多网络字体和复杂背景下的文字识别

2.平台接入

具体接入方式比较简单,可以参考我的另一个帖子,这里就不重复了:
http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.调用攻略(Python3)及评测

3.1首先认证授权:

在开始调用任何API之前需要先进行认证授权,具体的说明请参考:

http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top

具体Python3代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python

import urllib
import base64
import json
#client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK
client_id =【百度云应用的AK】
client_secret =【百度云应用的SK】

#获取token
def get_token():
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
request = urllib.request.Request(host)
request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
response = urllib.request.urlopen(request)
token_content = response.read()
if token_content:
token_info = json.loads(token_content)
token_key = token_info['access_token']
return token_key


3.2网络图片识别分析接口调用:

详细说明请参考: https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/

说明的比较清晰,这里就不重复了。

大家需要注意的是:
API访问URL:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/webimage
图像数据,base64编码后进行urlencode,要求base64编码和urlencode后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式

Python3调用代码如下:

#网络图片
#filename:图片名(本地存储包括路径)
def webimage(filename):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/webimage"
    
    # 二进制方式打开图片文件
    f = open(filename, 'rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    
    params = dict()
    params['image'] = img
    params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")
    #params = json.dumps(params).encode('utf-8')
    
    access_token = get_token()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
    request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read()
    if content:
        #print(content)
        content=content.decode('utf-8')
        #print(content)
        data = json.loads(content)
        #print(data)
        words_result=data['words_result']
        for item in words_result:
            print(item['words'])

webimage('../img/webimage5.jpg')  

4.功能评测:
选用不同的数据对效果进行测试,具体效果如下(以下例子均来自网上):

先测试几个文字组合效果

只凡
运动·上新★
The new
movement is
only extraordinary


好消息
长★


一个你一个我一心一意
爱就是这么简单

再测试一下户外广告牌

打造畅通平安和谐高速
河北高速
助推经济社会发展
96122

最后是普通的店面照片

肯德基


实到
乎你想

 

测试下来,整体识别效果不错。对于网络图片有较强的识别能力。可以广泛的应用于图片内容审核,视频内容分析和审核等方面。不过对于模糊,变形的文字,识别率还有提高的空间,希望后续进一步提高。

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共26条回复 最后由才能我浪费99回复于2019-06-15 11:00
#27才能我浪费99回复于2019-06-15 11:00:35
#24 蓝色的风339回复
要怎么学这个方向

看书呗,还有什么办法

0
#26蓝色的风339回复于2019-06-12 09:05:53
#6 小雨青青润无声回复
越用越磨合就越好

磨合很重要的

0
#25蓝色的风339回复于2019-06-12 09:05:20
#5 小雨青青润无声回复
百度的技术水平很高

百度AI世界一流

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#24蓝色的风339回复于2019-06-12 09:04:50
#23 才能我浪费99回复
现在图像识别很火的

要怎么学这个方向

0
#23才能我浪费99回复于2019-06-11 08:50:13
#22 worddict回复
图像是深度学习的一个重要方向

现在图像识别很火的

0
#22worddict回复于2019-06-10 10:55:21
#19 风搅火回复
现在图像处理的技术已经很成熟了

图像是深度学习的一个重要方向

0
#21worddict回复于2019-06-10 10:54:56
#18 风搅火回复
百度在这方面优势确实强

Ai的确是非常方便

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#20才能我浪费99回复于2019-06-09 20:58:54
#19 风搅火回复
现在图像处理的技术已经很成熟了

是啊,尤其是百度AI

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#19风搅火回复于2019-06-08 16:42:32
#13 蓝色的风339回复
未来图片都用AI处理

现在图像处理的技术已经很成熟了

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#18风搅火回复于2019-06-08 16:41:29
#3 worddict回复
以后图片都用百度AI处理了

百度在这方面优势确实强

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#17才能我浪费99回复于2019-06-08 15:08:16
#16 蓝色的风339回复
什么时候能全自动AI呢

还要很长的时间

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#16蓝色的风339回复于2019-06-08 14:17:40
#14 才能我浪费99回复
现在还是要人参与的

什么时候能全自动AI呢

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#15才能我浪费99回复于2019-06-07 20:09:21
#13 蓝色的风339回复
未来图片都用AI处理

应该还有一段时间

0
#14才能我浪费99回复于2019-06-07 20:09:06
#13 蓝色的风339回复
未来图片都用AI处理

现在还是要人参与的

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#13蓝色的风339回复于2019-06-07 11:25:31
#12 才能我浪费99回复
识别率会越来越高

未来图片都用AI处理

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#12才能我浪费99回复于2019-06-06 09:36:48
#6 小雨青青润无声回复
越用越磨合就越好

识别率会越来越高

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#11才能我浪费99回复于2019-06-06 09:36:08
#7 蓝色的风339回复
百度AI就是强大

AI非常非常强大

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#10才能我浪费99回复于2019-06-06 09:35:44
#6 小雨青青润无声回复
越用越磨合就越好

未来效果会越来越好

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#9蓝色的风339回复于2019-06-06 08:13:27
#6 小雨青青润无声回复
越用越磨合就越好

就是

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#8蓝色的风339回复于2019-06-06 08:13:07

未来用途会很广

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