chs
,英文用 eng
,不填的话默认是英文。1
支持更多语言(包括中文),2
适合西文和旋转文本。true
可以提升低分辨率 PDF 的识别效果。import requests
api_url = 'https://api.ocr.space/parse/image'
api_key = '你的 API 密钥'
image_path = './test.png' # 替换成你的图片路径
files = {'image': open(image_path, 'rb')}
data = {
'apikey': api_key,
'language': 'chs', # 中文识别
'OCREngine': # 使用引擎 1
}
response = requests.post(api_url, files=files, data=data)
if response.status_code == :
result = response.json()
if not result['IsErroredOnProcessing']:
text = result['ParsedResults'][]['ParsedText']
print(text)
else:
print('识别出错:', result['ErrorMessage'])
else:
print('请求失败:', response.status_code)
requests
库,然后设置好 API 地址、密钥和图片路径。接着用 requests.post
发送请求,把图片和参数传过去。最后处理返回的结果,要是成功了就打印识别出来的文字,失败了就输出错误信息。import os
import requests
api_url = 'https://api.ocr.space/parse/image'
api_key = '你的 API 密钥'
input_dir = './images/' # 图片文件夹路径
for filename in os.listdir(input_dir):
if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
image_path = os.path.join(input_dir, filename)
files = {'image': open(image_path, 'rb')}
data = {
'apikey': api_key,
'language': 'chs',
'OCREngine':
}
response = requests.post(api_url, files=files, data=data)
if response.status_code == :
result = response.json()
if not result['IsErroredOnProcessing']:
text = result['ParsedResults'][]['ParsedText']
output_file = os.path.splitext(filename)[] + '.txt'
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(text)
print(f'已处理 {filename},结果保存为 {output_file}')
else:
print(f'{filename} 识别出错:', result['ErrorMessage'])
else:
print(f'{filename} 请求失败:', response.status_code)
scale
设置为 true
,能提升识别效果。filetype
参数,比如指定输出格式为 PDF 或者 Excel,这样识别后的文件能直接用,不用再转换格式了。OCREngine
和 language
参数。ErrorMessage
来判断问题出在哪。比如 Invalid API key
就是密钥不对,File type not supported
就是文件格式不支持。🔥 人工智能文章怎么获奖?企业级 AI 助手内容优化案例 你知道吗?现在人工智能写的文章不仅能在各大平台崭露头角,还能在专业赛事中获奖!这背后离不开企业级 AI 助手的深度优化。今天咱们就来聊聊,如
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