python图像文字识别（附灰度化二值化和压缩图片）

前言：

由于python的图像识别库pytesseract太垃圾的缘故，我使用的是百度的OCR接口，使用之前需要去百度AI注册账号并创建一个接口来给自己调用，创建方法网上一大堆教程自己搜，这篇文章主要是自己备用以后可能会用到，在此记录。

使用前先安装：

pip install baidu-aip

测试图片：

返回结果：

 

 代码如下：

from os import path
from aip import AipOcr  # 调取百度AI接口所需库
from PIL import Image  # 处理图片的库
import numpy as np
#用你自己创建好的key
APP_ID = ''
API_KEY = ''
SECRECT_KEY = ''


# 利用百度api识别文本，并保存提取图片中的文字
def connectOCR(imgPath,model="normal"):
    filename = path.basename(imgPath)  # 将图片路径赋值给filename
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRECT_KEY)
    with open(imgPath,'rb') as f:
        print("正在识别图片:" + filename)
        content=f.read()
    if(model=="high"):
        message = client.basicAccurate(content)   # 通用文字高精度识
    else:
        message = client.basicGeneral(content)  # 通用文字识别
    print("识别成功！")
    return message



# 调整原始图片
def compress(imgPath):
    img = Image.open(imgPath)
    width, height = img.size
    while width * height > 4000000:  # 该数值压缩后的图片大约两百多k
        width = width // 2
        height = height // 2
    new_img = img.resize((width, height), Image.BILINEAR)  # 重置图片大小和质量
    '''
    Image.NEAREST ：低质量；Image.BILINEAR：双线性；Image.BICUBIC ：三次样条插值；Image.ANTIALIAS：高质量
     '''
    new_img.save("tmp.png")





#灰度化
def grayScale(imgPath):
    img=Image.open(imgPath)
    img.convert('L')
    img.save("tmp.png")



#二值化
def binary(imgPath,num):
    img=Image.open(imgPath)
    img = np.array(img.convert('L'))
    img = np.where(img[...,:] < num, 0, 255)
    img.save("tmp.png")

if __name__ == '__main__':
    res = connectOCR("test.png")
    for word in res['words_result']:
        for key, value in word.items():
            print(value)