这篇文章将为大家详细讲解有关Python3如何实现腾讯云OCR识别,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
python的五大特点:1.简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象,与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源,Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
先上图,腾讯的示例图:
下面是代码:
import requests import hmac import hashlib import base64 import time import random import re appid = "你自己的appid" bucket = " 这个是优图上面的,可以不填" #参考本文开头提供的链接 secret_id = "填自己的" #参考官方文档 secret_key = "填自己的" #同上 expired = time.time() + 2592000 onceExpired = 0 current = time.time() rdm = ''.join(random.choice("0123456789") for i in range(10)) userid = "0" fileid = "tencentyunSignTest" info = "a=" + appid + "&b=" + bucket + "&k=" + secret_id + "&e=" + str(expired) + "&t=" + str(current) + "&r=" + str( rdm) + "&u=0&f=" signindex = hmac.new(bytes(secret_key,'utf-8'),bytes(info,'utf-8'), hashlib.sha1).digest() # HMAC-SHA1加密 sign = base64.b64encode(signindex + bytes(info,'utf-8')) # base64转码,也可以用下面那行转码 #sign=base64.b64encode(signindex+info.encode('utf-8')) url = "http://recognition.image.myqcloud.com/ocr/general" headers = {'Host': 'recognition.image.myqcloud.com', "Authorization": sign, } files = {'appid': (None,appid), 'bucket': (None,bucket), 'image': ('1.jpg',open('D:/codes/images/form.jpg','rb'),'image/jpeg') } r = requests.post(url, files=files,headers=headers) responseinfo = r.content data = responseinfo.decode('utf-8') r_index = r'itemstring":"(.*?)"' # 做一个正则匹配 result = re.findall(r_index, data) for i in result: print(i)
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