Python 3安装:pip3安装枕头
<强> 1.1图像模块
图像模块是在Python公益诉讼图像处理中常见的模块,主要是用于对这个图像的基本处理,它配合开放、保存、转换、显示…等功能使用。
从公益诉讼导入图像
#打开文件代表打开pycharm中的文件
我=Image.open (“1. jpg”)
#展示图片
im.show ()
之前
1、作物类
拷贝这个图像。如果用户想粘贴一些数据到这张图,可以使用这个方法,但是原始图像不会受到影响。
<代码> im.crop(箱)& # 8658;图片
从当前的图像中返回一个矩形区域的拷贝。变量箱是一个四元组,定义了左,上,右和下的像素坐标。用来表示在原始图像中截取的位置坐标,如箱(100100200200)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点,截取一个100 * 100(像素为单位)的图像。
从公益诉讼导入图像
我=Image.open (“pic1.jpg”)
# #确定拷贝区域大小
盒=(5、41、72、108)
# #将im表示的图片对象拷贝到区域中,大小为盒子
地区=im.crop(盒)
region.show ()
之前
<强> 
<>强实战一:12306年图像分割并保存
从公益诉讼导入图像
#切割图像,由于下载的图片都是有固定的位置,所以直接控制像素进行切割就行了
def cut_img (im, x, y):
断言0 & lt;=x & lt;=3
断言0 & lt;=y & lt;=2
左=5 + (67 + 5)* x
最高=41 + (67 + 5)* y
右=左+ 67
底=+ 67
我返回。作物((左,上,右,下)
if __name__==癬_main__”:
我=Image.open (“。/pic1.jpg”)
#控制y轴
y的范围(2):
#控制x轴
x的范围(4):
im2=cut_img (im, x, y)
im2.save(’。/图片/% s_ % s.png ' % (y, x))
之前
2.1。平台接入:
1。打开https://ai.baidu.com/进入控制台,选择文字识别服务。
2。创建应用,如图示:
3。输入应用名称,描述,并选择应用类型,之后点击“立即创建“按钮。
, 4。创建完毕,点击“返回应用列表”。
5。此处显示AK, SK,后面程序中会用到
1。打开https://ai.baidu.com/docs/OCR-API/高级文档说明
需要用到的信息有:
(1)图像识别URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general
,
(2)头格式:内容类型:应用程序/x-www-form-urlencoded
(3)请求参数:图像和multi_detect两个参数,图片为图像数据,base64编码后进行urlencode,要求base64编码和urlencode后大小不超过4 m。
(4)返回参数:车牌颜色颜色,车牌号码数量等。
# !/usr/bin/python
# - * -编码:utf - 8 - *
进口base64
进口的要求
进口操作系统
导入的时间
# todo:获取百度权限验证码access_token
def get_token ():
get_token_url=" https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token "
params={
:“grant_type client_credentials”,
:“client_id 7 ax98quwu5l2ztbaokzvkgxe”,
:“client_secret INugQTM2DAfNFgfxtvgR7eF8AHPFGP5t”,
}
res=请求。get (get_token_url params) . json ()
返回res (“access_token”)
# todo:通过权限验证码和图片进行识别物品
def get_result (access_token、图片):
url=" https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general "
#打开文件并进行编码
张开(图片,rb) f:
形象=base64.b64encode (f.read ())
#图像=#头部信息
头={
“内容类型”:“应用程序/x-www-form-urlencoded”
}
#发送数据
data=https://www.yisu.com/zixun/{“access_token”: access_token,
“图像”:形象
}
#发送请求,并返回识别数据
res=请求。帖子(url,头=头,data=https://www.yisu.com/zixun/data) . json ()
如果res:
结果=res(“结果”)
返回结果
# todo:获取图片关键物品
def get_keywords(结果):
#按照最大匹配率进行排序,并获取左最后一个
max_score=排序(因此,关键=λx: x[“分数”])[1]
#打印(max_score['关键字'])
关键词=max_score(“关键字”)
返回关键字
if __name__==癬_main__”:
access_token=get_token ()
get_result (access_token pic1.jpg)
数据=[]
在os.walk dir,根文件(图片):
文件的文件:
形象=os.path.join(根、文件)
结果=get_result (access_token、图片)
关键词=get_keywords(结果)
打印(关键字)
time . sleep (1)
datas.append(关键字)
打印(数据)
