百度AI攻略：手寫文字識別

1.功能描述：

支持對圖片中的手寫中文、手寫數字進行檢測和識別，針對不規則的手寫字體進行專項優化，識別準確率可達90%以上

2.平臺接入

具體接入方式比較簡單，能夠參考個人另外一個帖子，這裏就不重複了：

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.調用攻略（Python3）及評測

3.1首先認證受權：

在開始調用任何API以前須要先進行認證受權，具體的說明請參考：

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

具體Python3代碼以下：

# -*- coding: utf-8 -*-

#!/usr/bin/env python

import urllib

import base64

import json

#client_id 爲官網獲取的AK， client_secret 爲官網獲取的SK

client_id =【百度雲應用的AK】

client_secret =【百度雲應用的SK】

#獲取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手寫文字識別分析接口調用：

詳細說明請參考： https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/

說明的比較清晰，這裏就不重複了。

你們須要注意的是：

API訪問URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting

圖像數據，base64編碼後進行urlencode，要求base64編碼和urlencode後大小不超過4M，最短邊至少15px，最長邊最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式

Python3調用代碼以下：

#手寫文字

#filename:圖片名（本地存儲包括路徑）

def handwriting(filename):

    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting"

 

    # 二進制方式打開圖片文件

    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'])

handwriting('../img/handwriting4.jpg') 

4.功能評測：

選用不一樣的數據對效果進行測試，具體效果以下（如下例子均來自網上）：

模糊

其實,再說的好聽點,其種程度上說,字

好壞,也能夠體一我的的修養和乞質,古人活

說:字其人。我奉那些如何靜不下心學

口語的朋友,也可試試個人方法,光從練司

鋼筆字開始。而且,從近代醫學研究發,練習

鋼筆字世是一種養生方法,可以讓人身心愉悅

減小。病

斜放

有人會關心你付出

努力撐得不曇,摔得

不痛,他們只會看你最後

4麼位置,然羨幕

或鄙

小學生做文

愛玩手機的爸爸

個人爸爸有點高

me丟像月亮同樣彎

他的的臉紅紅的。

個人爸爸愛好是

玩手機,只要每未有

時間就t在上玩

手機。我很是喜歡我

這個爸爸。

測試下來，總體識別效果不錯。不過對於模糊，邊緣，斜放，潦草等狀況識別較差，但願後續能有進一步的提升。

應用場景：

智能閱卷

使用手寫文字識別技術，對學生平常做業及考試試卷中的手寫內容進行自動識別，實現學生做業、考卷的線上批閱及教學數據的自動分析，大幅度提高教師工做效率及質量，促進教學管理的數字化和智能化

手寫表單電子化

使用手寫文字識別技術，實現對活動簽到表、信息登記表、數據統計表等紙質表單內手寫文字的識別，知足對紙質表單內信息進行統計整理、數據計算的需求，有效下降人工錄入成本，便於登記信息的保存和傳輸

書摘、筆記電子化

使用手寫文字識別技術，實現對手寫書摘、讀書筆記、課堂筆記等內容的識別，實現對手寫文字內容的掃描及線上存儲，便於用戶對書摘及筆記內容進行快速編輯、查找及傳輸，大幅度提高內容管理效率，優化用戶使用體驗