AI提取图片里包含的文字信息-解决文字无法复制的痛点【玩转华为云】

1. 前言

平时工作中编写开发技术文档，或者学生在编写论文时，经常会上网搜索一些参考文献、文档。

比如: 上网搜索相似的内容参考一下或者引用别人的一段文字，有时候看到一篇较好的内容想要保存等等。

这个过程中会发现，很多网站的提供的页面都是不能复制粘贴的，或者直接是图片形式提供，为了方便能获取这些文字，当前就利用华为云提供的 通用文字识别接口，识别图片里的文本内容，方便复制文字。这个功能QQ上也集成了，使用很方便，这里利用华为云的接口实现一个与QQ类似的功能，截图之后识别图片里包含的文本内容。

这个文字识别接口里不仅仅有通用文字识别功能，还支持很多其他功能：比如身份证、驾驶证、保险单、手写文本、火车票，行驶证…等等功能。还支持用户自定义识别模板，指定需要识别的关键字段，实现用户特定格式图片的自动识别和结构化提取。

2. 文本识别接口使用介绍

2.1 开通服务

地址： https://console.huaweicloud.com/ocr/?region=cn-north-4#/ocr/overview

这个文字识别服务是按调用次数计费的，每个用户每月有1000次的免费调用次数，开通服务后就可以使用。

2.2 接口地址

官网帮助文档: https://support.huaweicloud.com/api-ocr/ocr_03_0042.html

POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/ocr/general-text 示例: https://ocr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v2/0e5957be8a00f53c2fa7c0045e4d8fbf/ocr/general-text 请求头: { "X-Auth-Token": "******", "Content-Type": "application/json;charset=UTF-8" } 请求体: { "image": ----这是图片的bas64编码 } 响应结果: { "result": { "words_block_count": 13, "words_block_list": [ { "words": "撤，还是不撤？", "location": [ [ 43, 39 ], [ 161, 39 ], [ 161, 60 ], [ 43, 60 ] ] }, { "words": "让我更骄傲的是公司在大灾面前的表现。", "location": [ [ 72, 95 ], [ 332, 95 ], [ 332, 113 ], [ 72, 113 ] ] }, { "words": "2011年3月11日14时46分，日本东北部海域发生里氏9.0级", "location": [ [ 71, 122 ], [ 482, 122 ], [ 482, 142 ], [ 71, 142 ] ] }, { "words": "地震并引发海啸。那一刻，我们正在距离东京100公里的热海开会，", "location": [ [ 41, 149 ], [ 481, 149 ], [ 481, 171 ], [ 41, 171 ] ] }, { "words": "感觉“咚”", "location": [ [ 42, 180 ], [ 114, 180 ], [ 114, 199 ], [ 42, 199 ] ] }, { "words": "地被震了一下。面对地震，", "location": [ [ 115, 178 ], [ 296, 178 ], [ 296, 199 ], [ 115, 199 ] ] }, { "words": "大家都很镇定，", "location": [ [ 300, 179 ], [ 400, 179 ], [ 400, 197 ], [ 300, 197 ] ] }, { "words": "直到看到电", "location": [ [ 405, 179 ], [ 483, 179 ], [ 483, 196 ], [ 405, 196 ] ] }, { "words": "视上触目惊心的画面：15时 25 分，海啸到达陆前高田市海岸；15时", "location": [ [ 41, 206 ], [ 485, 206 ], [ 485, 228 ], [ 41, 228 ] ] }, { "words": "26分，海啸到达陆前高田市中心；15时43分，陆前高田市依稀只能", "location": [ [ 40, 234 ], [ 486, 234 ], [ 486, 258 ], [ 40, 258 ] ] }, { "words": "看到四层高的市府大楼的屋顶，一瞬间，城镇就变成了汪洋……对", "location": [ [ 40, 262 ], [ 487, 262 ], [ 487, 287 ], [ 40, 287 ] ] }, { "words": "我来说，地震跟家常便饭一样，可眼前的灾难比以往任何一次都要", "location": [ [ 40, 292 ], [ 487, 292 ], [ 487, 317 ], [ 40, 317 ] ] }, { "words": "惨烈，完全超出了我的预期。", "location": [ [ 41, 326 ], [ 231, 326 ], [ 231, 345 ], [ 41, 345 ] ] } ], "direction": -1 } }

2.3 在线调试接口

地址: https://apiexplorer.developer.huaweicloud.com/apiexplorer/debug?product=OCR&api=RecognizeGeneralText

使用调试接口想体验识别效果，图片的数据支持base64编码、http网络图片地址传入，测试非常方便。

关于获取图片base64编码的方式，在文档里也有介绍，直接通过浏览器获取。

3. 实现代码

代码采用QT编写的，请求API接口实现调用。其他语言方法是一样的。

3.1 实现效果

3.2 核心代码

//解析反馈结果 void Widget::replyFinished(QNetworkReply *reply) { QString displayInfo=""; int statusCode = reply->attribute(QNetworkRequest::HttpStatusCodeAttribute).toInt(); //读取所有数据 QByteArray replyData = reply->readAll(); qDebug()<<"状态码:"< RawHeader=reply->rawHeaderPairs(); qDebug()<<"HTTP响应头数量:"<plainTextEdit->setPlainText(text); } } } } //结果返回 if(function_select==2) { //解析数据 QJsonParseError json_error; QJsonDocument document = QJsonDocument::fromJson(replyData, &json_error); if(json_error.error == QJsonParseError::NoError) { //判断是否是对象,然后开始解析数据 if(document.isObject()) { QJsonObject obj = document.object(); QString error_code; //解析 if(obj.contains("result")) { QJsonObject obj1=obj.take("result").toObject(); int words_block_count; QString text=""; if(obj1.contains("words_block_count")) { words_block_count=obj1.take("words_block_count").toInt(); // text=QString("识别到%1行文本.\n").arg(words_block_count); } if(obj1.contains("words_block_list")) { QJsonArray array=obj1.take("words_block_list").toArray(); for(int i=0;iplainTextEdit->setPlainText(text); } } } } } /* 功能: 获取token */ void Widget::GetToken() { //表示获取token function_select=3; QString requestUrl; QNetworkRequest request; //设置请求地址 QUrl url; //获取token请求地址 requestUrl = QString("https://iam.%1.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens") .arg(SERVER_ID); //自己创建的TCP服务器,测试用 //requestUrl="http://10.0.0.6:8080"; //设置数据提交格式 request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json;charset=UTF-8")); //构造请求 url.setUrl(requestUrl); request.setUrl(url); QString text =QString("{\"auth\":{\"identity\":{\"methods\":[\"password\"],\"password\":" "{\"user\":{\"domain\": {" "\"name\":\"%1\"},\"name\": \"%2\",\"password\": \"%3\"}}}," "\"scope\":{\"project\":{\"name\":\"%4\"}}}}") .arg(MAIN_USER) .arg(IAM_USER) .arg(IAM_PASSWORD) .arg(SERVER_ID); //发送请求 manager->post(request, text.toUtf8()); } //粘贴图片 void Widget::on_pushButton_copy_clicked() { QClipboard *clipboard = QApplication::clipboard(); const QMimeData *mimeData = clipboard->mimeData(); if (mimeData->hasImage()) { //将图片数据转为QImage QImage img = qvariant_cast(mimeData->imageData()); if(!img.isNull()) { ui->widget->SetImage(img); } } } //获取图片里的文字信息 void Widget::getTextInfo(QImage image) { function_select=2; QString requestUrl; QNetworkRequest request; //存放图片BASE64编码 QString imgData; //设置请求地址 QUrl url; //人脸搜索请求地址 requestUrl = QString("https://ocr.%1.myhuaweicloud.com/v2/%2/ocr/general-text") .arg(SERVER_ID) .arg(PROJECT_ID); //设置数据提交格式 request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json;charset=UTF-8")); //将图片进行Base64编码 imgData = QString(toBase64(image)); //编码后的图片大小不超过2M //设置token request.setRawHeader("X-Auth-Token",Token); //构造请求 url.setUrl(requestUrl); request.setUrl(url); QString post_param=QString ("{" "\"image\": \"%1\"" "}").arg(imgData); //发送请求 manager->post(request, post_param.toUtf8()); }

AI

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。